在AI的應用發展中邊緣運算之所以關鍵，在於可以精準回應全球對主權、隱私與國家安全的重視。例如，高通已將國科會開發的在地繁體中文模型 TAIDE 整合至 Qualcomm® AI Hub，讓使用者在離線狀態下也能執行複雜的 AI 任務，降低對海外雲端資源的依賴，也避免對於數據外洩的疑慮。

當前全球科技巨頭正陷入一場耗費巨量算力與參數的雲端大語言模型（LLM）軍備競賽。面對資源雄厚的跨國企業，台灣與其追逐高耗能、高成本的雲端模型，更應發揮「軟硬整合」的既有優勢，將戰場轉向更具韌性、隱私性且具備在地價值的邊緣運算（Edge AI）。

在AIF與高通（Qualcomm）共同舉辦的邊緣AI系列專家座談會中，專家們共同討論，台灣如何憑藉長年累積的硬體供應鏈實力，在 AI 浪潮中找尋並奠定不可取代的市場地位。目前，透過與高通（Qualcomm）等全球頂尖夥伴合作，台灣正將高效、節能的 AI 方案普及至智慧手機、PC、物聯網及車用平台，這正是華碩、研華等本土大廠的優勢領域。

高齡與少子化下的勞動缺口隱憂

會議中專家們也觀察到，隨著AI相關硬體技術漸趨成熟、推論模型成本降低，單純的硬體銷售已不再是核心競爭力，未來的關鍵在於如何整合軟硬體，提供能真正落地、解決特定產業痛點的整合型解決方案。

尤其在面對高齡化與少子化的雙重夾擊下，這些解決方案的核心價值，在於能實質轉化為緩解產業缺口與長照壓力的勞動力缺口。例如，大成集團透過導入 AIoT（人工智慧物聯網）實現自動化養殖監測，將人力從繁重的體力勞動中解放。

在醫療照護方面，整合邊緣運算的服務型機器人正針對醫院照護與獨居陪伴需求，成為緩解長照壓力的核心工具；而針對醫院照護與獨居老人的陪伴需求，整合邊緣運算的服務型機器人也逐漸成為未來發展重點。

又或者如教育部與業者合作開發的「單機版 AI 評閱系統」，讓 AI 技術在無需依賴高頻寬網路的環境下，也能無縫融入教育現場。這不僅提升了作文評閱等教學庶務的效率，更確保了教育資源的公平性與數據安全性。

主權 AI 與資安防護的天然屏障

在AI的應用發展中邊緣運算之所以關鍵，在於可以精準回應全球對主權、隱私與國家安全的重視。例如，高通已將國科會開發的在地繁體中文模型 TAIDE 整合至 Qualcomm® AI Hub，讓使用者在離線狀態下也能執行複雜的 AI 任務，降低對海外雲端資源的依賴，也避免對於數據外洩的疑慮。

同時，邊緣運算也為資安築起一道堅實的防波堤。專家指出，許多低價雲端模組存在數據外洩隱憂，威脅國家與個人安全。透過邊緣運算將醫療、行程等敏感數據留存於本地處理，不僅保護了隱私，更為企業在法律遵法與業務營運上注入強心針。

符合永續與安全發展的分散式 AI

隨著台灣持續深化 AI 策略，我們正進入從「硬體製造」進入「價值創造」的關鍵期。這不僅是算力的提升，更是在強化隱私保護、運算效率與永續發展之間取得平衡。未來，台灣應加速 AI 在能源、先進製造、零售與醫療等策略領域的深度應用，並致力維持平台與裝置間的選擇自由。

唯有讓政府與企業能靈活選擇最符合需求的技術，才能打造一個具備高度競爭力且支持創新的 AI 環境。憑藉先進的製造實力與完整的技術堆疊，輔以國內外夥伴提供的節能技術支援，台灣正從單純的設備製造商華麗轉身，成為全球 AI 生態系中不可或缺的「信任價值提供者」。