王鎮國指出，聯發科在Genio平台上已規劃完整的Edge AI算力布局，NPU算力從5 TOPS一路延伸至50 TOPS，包括此次推出的Genio 700與Genio Pro系列。由於物聯網應用高度分散，不同產業、不同場景對算力需求差異極大，因此平台必須同時涵蓋從低功耗到高效能的不同配置。
他表示，目前一個相當明確的產業趨勢，是AI算力正逐漸從雲端移往Edge端。相較於雲端運算，邊緣運算能提供更低延遲與更低成本，同時在功耗與效率上也具有優勢。「如果設計得好，其實在功耗與成本上都可以帶來很大的效率。」他認為，隨著算力逐步下沉到邊緣端，未來Edge AI應用將會非常多元。
產品需求方面，王鎮國透露，採用3奈米製程的Genio Pro市場反應相當熱烈，目前甚至出現供應吃緊的情況。他表示，目前產品仍處於樣品（Sample）送樣階段，但客戶需求成長速度比公司原先預估更快，因此整體供應仍需要時間逐步擴大。公司預計第二季開始進一步提供更多樣品，第三季將陸續導入更多客戶。
王鎮國指出，隨著AI模型持續演進，越來越多新的Edge AI應用開始出現。過去許多系統主要依賴CPU或GPU運算，但現在包括無人搬運車（AGV）、無人機以及部分高階邊緣伺服器等應用，都開始需要更高算力的AI平台。
他舉例，在影像相關應用中，透過視覺語言模型（VLM）可以即時辨識人物特徵與行為，例如辨識人物外觀、年齡甚至判斷可能發生的事件或安全風險。這類即時影像分析需要大量AI算力，也讓Edge AI應用的發展空間快速擴大。
在無人機市場方面，王鎮國表示，聯發科最初並未刻意鎖定該市場，而是客戶在導入平台後發現其運算與連網能力可應用於無人機系統，「有些客戶其實已經把產品做出來，我們才發現原來他們把平台用在無人機上。」聯發科過去在智慧型手機與車用市場累積的運算與連網技術，也能延伸至無人機與無人搬運車等自主系統。
針對企業客戶是否會顧慮先進製程成本，王鎮國坦言，一開始他也認為客戶可能會對成本有所顧慮，但實際情況卻並非如此。他表示，許多Edge AI設備在導入後，能為企業帶來更高營運價值，有些客戶的營業額可以成長20%、30%，甚至出現兩三倍的成長，因此企業對於採用更先進製程的顧慮也逐漸降低。
他強調，隨著AI模型持續進化，Edge AI未來仍有非常大的發展空間，聯發科也將持續透過Genio平台，把高效能運算能力帶到更多邊緣裝置與物聯網應用市場。
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