「所有AI，最終都必須要落地。」記憶體大廠宜鼎董事長簡川勝在10月22日的「AI Beyond the Edge」論壇表示，相比無限追求性能的雲端大型模型，能夠解決實際應用問題的邊緣AI，才是未來AI發展的重要基礎。
「雲端AI的軍備競賽結束後，真正的挑戰，是讓AI能在產線、醫療、交通現場穩定運作。」簡川勝表示，宜鼎十年前就看見邊緣AI的商機，開始進行一場深層轉型，目標是從記憶體製造商，邁向專精「邊緣AI」的系統服務提供者。
為了達成這項目標，宜鼎併購專做邊緣AI整合的安提國際，以及與輝達、英特爾、高通等國際晶片大廠攜手合作，藉由「跨國組團打怪」的戰術，打造出一站式的邊緣AI生態系，解決企業從硬體建置到實務應用的困難。
為什麼邊緣AI這麼重要？
邊緣AI是指的是AI技術在「現場」或「設備端」直接進行資料運算和決策，不需將資料傳回雲端伺服器上運算。
簡川勝回顧，近年雲端AI的發展從深度學習、生成模型一路演進，大型企業投入巨資建立雲端大模型與資料中心，但所有的AI，最終都得要「回到現場」才能產生實質效益，從製造、交通到城市治理，這些垂直場域才能真正創造價值，而這些都是邊緣AI的機會。
為什麼現場應用特別需要邊緣AI？簡川勝表示，邊緣AI的關鍵優勢在於速度、安全與可靠性。運算不需上傳至雲端，能大量減少延遲，讓系統即時回應生產線與設備的變化；同時資料可留在地端，確保資訊安全，也不必受制於雲端供應商，讓企業能完全掌握自身系統的穩定性與主導權。
然而，要讓AI回到現場、在地端運算，遠比想像中更難。一間企業在導入邊緣AI時，往往得同時面對硬體設備選擇、運算平台整合、資料傳輸穩定性等問題，甚至連散熱與功耗都會影響效能。「邊緣AI的落地，不是一家公司能單獨完成的」，簡川勝認為，導入邊緣AI的挑戰性過高，企業勢必需要外部團隊的協助，而這就是宜鼎提供邊緣AI系統服務的主要商機來源。
自己做不了，那就組隊！
原先專注於記憶體的宜鼎，如何打入邊緣AI系統服務這個新市場？為了克服技術挑戰，宜鼎早在十年前就決定了「組團打怪」的策略，收購專做邊緣AI整合的安提國際，並且整合國際夥伴的運算平台與硬體設備，建立能依客戶需求擴充、彈性調整的生態系。
目前宜鼎整合輝達的GPU與軟體平台，並採用英特爾的伺服器架構與AI加速技術，同時為兩者的正式合作夥伴（NVIDIA Elite Partner、Intel Gold Partner）；也導入高通的DragonWing SoC，滿足低功耗邊緣裝置的應用需求，並與歐洲晶片設計新創Axelera AI合作。
宜鼎將邊緣AI的市場需求劃分為兩個方向：Industry AI（產業型AI）聚焦現場即時決策，例如影像辨識、巡檢、自動化等應用；Enterprise AI（企業型AI）則著重管理層的資料整合與決策效率。為了符合這些類型的使用需求，宜鼎串聯系統整合商與軟體夥伴，與廣運機械合作推進智慧製造、機器人與巡檢系統，並與鼎新數智合作，協助企業導入生成式AI工具與內部知識系統。
宜鼎花十年建立起聯盟，從GPU硬體建置，到AI軟體應用，都涵蓋在他的生態系之中。簡川勝形容宜鼎集團是「邊緣AI建築師」，將邊緣AI的建置分為多個板塊，從資料收集、運算平台到學習與決策，每一塊都能獨立組合或整體交付。
一站式導入邊緣AI！從硬體配置建議到應用軟體堆疊
「客戶最常問的兩個問題是，我的應用需要多大的算力？該選哪一種處理器？」蘇威全指出，實務上企業導入的最大挑戰是「算力選擇」，不同場域對算力的需求差異極大，影像辨識約需8 TOPS，而人形機器人可能高達2000 TOPS以上。
「沒有最好的晶片，只有最適合的算力組合。」他表示，安提協助客戶從系統設計、散熱、電源、軟體開發套件到整體堆疊，確保每一瓦功耗都能發揮最大效益，讓AI在現場穩定運作。
安提展示了一款可對話的配餐機器人，作為邊緣AI的系統整合案例。這款機器人選擇使用NVIDIA Jetson Orin NX作為即時視覺識別的運算設備，能夠自動識別物品並完成分類與擺放作業；同時，安提也將LLM植入機器人中，使其具備互動式對話功能，可以用自然語言接收指令、為使用者提出建議等。
從記憶體製造起家的宜鼎，如今成為邊緣AI落地的關鍵中介，連結晶片供應商、系統整合商與終端應用者，提供完整的邊緣AI解方。當AI從雲端回到現場，從模型走向真實運作，產業正站在另一場轉型的起點。
