分布式计算的优势非常明显，所以很多风险投资家也开始将关注点从云转移到边缘，有些甚至发布了较为大胆的预测。
企业投资人Peter Levine在2017年发表的题为《边缘的回归和云计算的终结》的演讲中称，由于机器学习和IoT驱动，计算从云转移到边缘，云将在“不久的将来”消散。
同年，Gartner的分析师Thomas Bittman也发表了类似的观点，称“边缘将吞噬云”，他在文中阐述了向“低延迟和基于地理位置的实时数据处理与分布式数据处理”的转变。
事实：边缘和云相得益彰
正如IDC预测，全球实时数据量将会大幅增加，到2025年，全球30%的数据将需要实时处理。该预测不是凭空而来，是有据可循的。
拿自动驾驶汽车和联网汽车（联网汽车与其他车辆进行大量数据通信，但不为驾驶员做出决策）为例，如果一辆联网或自动驾驶汽车的传感器感知到马路上有孩子们正在玩耍，而另一辆汽车很可能闯该区域的红灯。这种情况下，将这些信息发送回云再进行处理是来不及的，必须要迅速即刻的处理，毫秒级的延迟都关乎生命。
Levine认为，这种对性命攸关的数据的处理需要在终端进行。但是，他在同一篇报告中也承认，“重要信息仍将存储在集中化的云中”，云仍将是支持集中式机器学习的中心，这一中心需要大量数据并在边缘聚集洞察。同样，Gartner的Bittman也承认“云仍将发挥重要作用”。
因此可见，边缘不会取代云，相反，会促进云向边缘的拓展。
“边缘”或“云”哪个占上风其实不是重点，重点是云边缘将如何配置，边缘和云怎样协同工作?
超大规模数据中心仍适用于集中化的应用，比如大规模归档、内容分发、应用存储和快速原型等等。
边缘数据中心具有小型、区域性、设备独立、低成本、自动化等特征，位于网络的边缘。边缘位置独特，比如停车场、市政道路以及手机信号塔基站等。
Dell EMC表示，这些边缘集群的设计旨在抵御外围环境和安全方面的挑战，它们拥有“足够的计算能力，可以独立于集中式数据中心，进行数据整合和处理”。云计算和边缘计算基础设施提供商Packet将这些产品称为“可以随处安放”的云。
边缘可以被视为云的自然产物。
Telefonica公司副总裁Patrick Lopez表示，虽然云促进“互联网大众化”，“但我们认为边缘将会是互联网大众化的新生代力量。边缘计算本质上是把云和电信的最佳特质结合在一起，云的极致特征就是云服务便捷的访问，而电信的极致在于其即时性、永远在线、永远连接，这就是两者结合的优势所在。”
