過去三年，AI 產業的焦點高度集中在算力與資料中心規模，市場關心的是誰能堆出更多算力，訓練出更強的 AI模型。
但進入 2026 年，AI 發展的重心正在轉移。隨著語音助理、影像辨識、即時翻譯與個人化應用陸續落地，產業逐漸發現，若所有 AI 推論都仰賴雲端，不僅成本高昂，也難以滿足即時性與資料隱私的需求。這讓 AI 的討論開始從「通用模型競賽」，轉向「特定應用導入」，並推動運算需求向終端裝置下放，AI 邊緣運算（Edge AI）正式走上舞台。
什麼是 AI 邊緣運算（Edge AI）？
所謂 AI 邊緣運算，指的是 將原本必須送回雲端計算的 AI 推論工作，改由裝置本身直接完成。
過去，手機、攝影機或各類終端設備，往往只是負責蒐集資料，再把資料傳回資料中心運算；但隨著 AI 應用愈來愈即時、資料量愈來愈大，這種模式開始面臨成本、延遲與隱私上的限制。AI 邊緣運算的核心差異在於：運算發生在裝置端，而非資料中心、不必每一次都連網、即時反應、低延遲，且資料不必外流，提升隱私性。
因此，無論是語音助理、影像辨識、即時翻譯，還是智慧座艙、機器人與無人機，只要對反應速度與穩定性有要求，邊緣運算都比純雲端架構更具優勢。當 AI 從展示技術走向大量實際應用，邊緣運算成為 AI 應用落地的關鍵。
聯發科（2454）手機晶片到客製化晶片（ASIC）
聯發科負責把 AI 推論能力，整合進手機與各類終端裝置之中。其 SoC 架構，涵蓋 CPU、GPU、NPU、ISP、DSP 與通訊模組，核心價值在於系統整合與能效管理。
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