5G 的重要愿景之一便是边缘计算，也常被称作移动边缘计算（MEC）。这一理念主张移动网络运营商（MNO）能够把计算资源部署在更靠近基站的位置，以此达成超低延迟，同时让 MNO 可为优质服务收取更高费用。然而，五年时间过去，MNO 在边缘计算的部署上几乎毫无进展。仅有少数运营商尝试与搜索引擎公司携手，将数据传至这些公司的云中心，而非运用自身的计算资源。当下，主流的数据传输模式依旧是电信网络把数据输送到 “对等点”（一般称为互联网交换点），众多互联网服务提供商和网络在此交汇以交换流量。数据从这里再传输至超大规模的数据中心进行处理，处理后的响应沿原路径返回。
边缘计算本有望通过缩短数据处理的传输距离来降低延迟。但实际上，光纤电缆的数据传输速度约为 200 公里 / 毫秒，即便数据中心位于 100 公里之外，响应时间也仅增加 1 毫秒。当前 5G 网络的延迟通常在 30 - 40 毫秒，表现最佳的私有网络延迟约为 10 毫秒。数据处理本身，尤其是涉及视频压缩时，往往需要数毫秒。所以，通过将计算移至靠近设备处来缩短 1 毫秒的响应时间，意义并不显著。再者，在多数地区，1 毫秒传输范围内大概率存在已建有超大规模数据中心的大城市。这些大型设施具备更优的规模经济效益，在销售计算服务方面，超大规模企业也比 MNO 更具优势。正因如此，如今的 “边缘” 解决方案很大程度上仍遵循传统模式，即 MNO 将流量传输至对等点，随后在超大规模企业的数据中心进行处理。私有 5G 网络是个例外，其将流量路由至私有网络所有者的 IT 系统。从技术层面看，这符合边缘计算的定义，但从功能角度而言，它不过是另一种对等形式，只是这次是接入本地 IT 网络。近期，有关 MEC 的讨论热度逐渐降低，因为 MNO 已意识到边缘计算既非一项易于部署的可行服务，也难以成为引人注目的收入增长点。事实上，MNO 正愈发倾向于集中自身的计算需求，将多个基站的基带处理整合到集中单元，而非从网络边缘部署计算资源。
目前，6G 的具体形态尚不明确。MNO 倡导通过 “纯软件” 更新来降低运营成本，而制造商则力推具备更快速度和更低延迟的 “超 5G”。诸如感知和 AI 原生功能等概念也在探讨之中，但能否获得新的频谱分配仍未可知。要推动边缘计算发展，需满足多个条件：出现延迟低于 5 毫秒的新应用；用户愿意为这种超低延迟服务支付更高费用；分配额外频谱以支持低延迟空中接口；实现足够广泛的 6G 部署，确保边缘计算在整个地区切实可行。就目前情况而言，这些条件似乎都难以达成。大多数关于 6G 应用的提议不过是对 5G 承诺的重复，而 5G 的诸多承诺至今仍未兑现。消费者和企业对为 5G 服务额外付费兴致缺缺，获取 6G 所需的额外频谱也愈发艰难。实际上，从地理位置分布来看，中频段 5G（3.5GHz）在大多数国家的覆盖范围仅占 20%，这意味着 6G 的覆盖范围将更为有限。
6G 讨论中常提及的两个新应用是传感和人工智能。传感应用的市场需求尚不清晰，而且在 6G 中实现传感功能或许需要高频频谱，而这种频谱并不太适用于通信。人工智能应用通常需要快速响应，这似乎能为边缘计算提供存在的合理性。然而，多数人工智能工作负载要么直接在移动设备上运行（比如人工智能助手、视觉处理），要么需要在大型数据中心进行高性能处理。几乎没有人工智能应用对响应时间的要求达到毫秒级别，市场也没有强烈意愿为通过边缘计算实现的 1 毫秒加速额外付费。部分行业领导者提议 MNO 将其 “闲置” 的计算资源出售用于人工智能工作负载，利用网络基带处理中未被使用的容量，但这一想法存在缺陷。超大规模数据中心在非高峰时段同样存在过剩容量，使得 MNO 的计算资源显得多余。此外，在人工智能工作负载和无线电网络功能之间动态重新分配计算能力的操作极为复杂。所以，将 AI 工作负载转移给 MNO 几乎没有额外价值，成功的可能性也微乎其微。
电信行业长期尝试凭借增值服务与超大规模提供商竞争，却屡遭失败。MNO 在超大规模提供商和 OTT 提供商主导的领域中艰难求存，边缘计算领域亦是如此。近年来的发展表明，真正意义上的 “边缘” 仍将存在于主要城市枢纽的超大规模数据中心，而非网络边缘。
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