廣達董事長林百里、廣達副董事長梁次震看好人工智慧（ＡＩ）長線發展，認為「ＡＩ還有許多應用、滿地開花，成本會每年大幅降低」。要成就ＡＩ新應用，為ＡＩ邊緣運算提供支援的ＡＩ資料中心、邊緣伺服器最為關鍵，邊緣伺服器也將進入飛速成長期。
美國高通副總裁暨台灣、東南亞與紐澳區總裁劉思泰進一步指出，「邊緣ＡＩ」的發展更形重要，不僅將重構人機互動模式，也是現有產業鏈與國家政策擬定時必須重視的關鍵。
劉思泰說，過去ＡＩ的運算多依賴雲端完成，但在全球超過七十億人口、每天數以億計裝置向雲端發送請求的情況下，這樣的運作模式在資源消耗與延遲控制方面很難長期維持。有研究指出，ＡＩ模型執行一次查詢所耗資源約為傳統搜尋的八至十倍。若所有ＡＩ任務均仰賴雲端處理，將對網路頻寬、能源與運算資源構成巨大壓力。
所謂的「邊緣ＡＩ」，是在地端或邊緣設備上運行ＡＩ模型，而非依賴雲端伺服器來處理數據。據研調機構Market Research Future預估，二○二三年邊緣ＡＩ硬體規模為廿六點八六億美元，二○三二年將升至一五九點八八億美元，年複合成長率達百分之廿二點三。
「裝置、ＡＩ模型、邊緣運算三者結合不只推動技術發展，更創造龐大的商業機會。世界上有超過一萬種終端裝置：從手機、手表、電腦、車載系統到頭戴式顯示器等，每種裝置都有不同使用者、不同需求」，劉思泰說，「這樣的多樣性正是創新的沃土」。
邊緣伺服器更是邊緣運算基礎架構中的重要設備，可負責在資料來源或用戶端附近進行即時資料處理分析，與集中式雲端相比，它具備分散部署的特性，有助降低資料傳輸延遲並提升反應速度；其外型通常是機架式、刀鋒式或Compact工業電腦。
根據應用需求，邊緣伺服器有「高效能運算（ＨＰＣ）」、「超融合架構（ＨＣＩ）」、「ＭＥＣ邊緣伺服器」三種類型。
目前，邊緣ＡＩ應用場景包括工業自動化、自動駕駛、智慧城市、智慧醫療、安全監控、智能家居、智慧零售。研華嵌入式事業群副總經理楊宏理就以DeepSeek為例，強調隨著DeepSeek開源推理模型問世，ＡＩ從雲端延伸到邊緣運算將更加迅速。
「高效能、低延遲的智能邊緣運算解決方案需求會更迫切。」楊宏理認為，邊緣ＡＩ生態鏈會開始成形，台灣廠商也要能研發出包括邊緣ＡＩ加速模組、邊緣ＡＩ產業應用、邊緣ＡＩ伺服器等創新產品，才能擴大全球邊緣運算影響力。
在全球科技巨擘如美國四大雲端服務供應商（ＣＳＰ）廠、輝達、ＡＭＤ、高通、英特爾積極整合與開發下，台灣除了半導體外，其他廠商也正各擅勝場，傳統電子代工廠如廣達、緯創、和碩、仁寶、英業達、鴻海、技嘉等，工業電腦廠如研華、凌華、樺漢、振樺電、華擎、艾訊等正戮力轉型，都積極成為生態鏈與ＡＩ戰場的下一關鍵。