「算力即國力？其實夠用就好」工業電腦廠新漢董事長林茂昌表示，算力越大，消耗的資源也就越多，如果台灣不做全球性的AI雲端服務，那台灣可能不需要這麼多的算力。林茂昌提到，AI領域從晶片代工到系統代工，幾乎都是台商包辦，台灣可以利用硬體的優勢，發展邊緣運算來成為台灣的優勢，「邊緣運算是台灣的黃金機會。」
林茂昌表示，AI雲端服務（CSP）只有中國和美國「玩得起」，因為中國和美國的人口數量優勢帶來龐大的市場應用，而大語言模型所需的大量數據以及AI雲端的服務，也必須要有人口的支持。中國擁有14億的人口，而美國又是全世界英語系國家最大的市場，都是台灣市場難以比擬的優勢。
但林茂昌也提到，台灣已經是世界硬體的代工中心，如何讓這個優勢，整合製造業、材料、機械等產業的邊緣應用，將物理世界轉向數據的世界，實現數位孿生，必須有3項技術突破：
機聯網和物聯雲 ：將工廠中的設備透過聯網的技術彼此連接、通訊，讓工廠內的機器彼此可以自動、無需人為干預的情況下交換數據、訊息和指令，實現機台自動化、監控、遠程控制和數據蒐集，並將工廠設備所產生的數據在雲端進行運算和儲存。
開放標準普及 ：將工廠的控制系統標準化，建構出一套通用開放的控制器，就可以控制相同型號的機器，也可以用Gateway（可連結2種不同網錄協定的裝置）串通。
數據共通共享 ：將工廠資料傳送到數據平台，讓IT層（資訊技術，如工廠設備控制的軟體系統）與OT層（操作技術，包含廠房監測、管控等過程）可以進行數據共享，創造新的應用。
林茂昌表示，AI就像是這時代的「淘金熱」，AI如果是煉金術，金礦就是大數據。而數位孿生技術（Omniverse），就是把物理的世界昇華成數據的世界，透過機聯網和物聯網，形成龐大的數據資料，利用「開放標準」和數據的共通共享，來打通AIoT。
林茂昌引用麥肯錫顧問公司對於邊緣運算IoT的市場預測，2030年物聯網的市場規模將近達到新台幣200兆元的市場，而如何搶下這塊大餅，就需要一項AI的殺手級應用，能夠讓工廠進行工廠數據資料分析時，簡單快速的得到想要的答案。
