黃仁勳今年於達沃斯世界經濟論壇提出「五層蛋糕」概念，將AI產業由下而上區分為能源、晶片、基礎設施、模型與應用五大層級，並強調AI已如同電力與網路，成為關鍵基礎設施。研華認為，自身角色正是讓AI從模型與算力轉化為實際應用的「最後一哩路」。
研華指出，公司雖未自行設計晶片，但透過整合AI晶片，打造具備耐高溫、抗震等特性的工業級邊緣運算系統，使AI能在工廠與醫療等嚴苛環境中穩定運作。透過這類平台，企業可將AI部署至生產現場，應用於瑕疵檢測、醫療影像分析與節能管理，加速AI從虛擬走向實體生產力。
在技術與生態合作方面，研華與NVIDIA合作持續深化，推出多項基於Jetson Thor與IGX Thor平台的工業級Edge AI方案，並整合Holoscan、Isaac與Omniverse等軟體框架，協助開發者加速機器人與智慧製造應用。研華指出，Jetson Thor可在邊緣端執行大型語言模型與視覺語言模型，被視為「機器人的AI大腦」，並可透過數位孿生先行模擬，再導入實體場域。
在醫療應用上，研華推出搭載IGX Thor的醫療平台，可於手術過程中即時進行影像分析與器官辨識，提升臨床決策效率。同時，公司也成為NVIDIA AI Enterprise代理夥伴，將企業級AI軟體與邊緣系統整合，協助企業在邊緣端部署生成式AI與視覺AI應用。
此外，研華推出WEDA（WISE-Edge Development Architecture）架構，整合AI工具、容器化服務與邊緣運算平台，提供預整合開發環境，加速從概念驗證到實際部署的進程。公司觀察，AI架構正由純雲端轉向「雲邊協同運算」，由雲端負責模型訓練與資料整合，邊緣端則負責即時推論與設備控制，以滿足低延遲與資料安全需求。
就產業應用來看，研華指出，Edge AI目前落地最快的三大領域為智慧製造、機器人與智慧物流，以及醫療AI。製造業已廣泛導入AI進行視覺檢測與設備維護；物流與機器人則隨電商需求加速成長；醫療產業則逐步從設備導向轉向臨床流程整合，對即時性與可靠度要求提升，使邊緣AI成為關鍵基礎。
研華表示，市場需求已從概念驗證邁向大規模部署，企業關注重心也從模型準確率，轉向系統穩定性、可擴展性與長期運行能力。隨著AI逐步進化為具備感測、理解與決策能力的核心系統，「Physical AI」正成為下一階段關鍵發展方向。
在供應鏈布局方面，研華認為台灣在AI產業中扮演關鍵樞紐角色。憑藉完整ICT與半導體供應鏈，台灣能快速將AI晶片與模組量產並推向市場。隨著Physical AI發展，AI需結合感測器與設備平台落地實體場域，台灣在電子製造與系統整合的優勢將更加凸顯。
研華強調，透過與全球AI晶片廠合作，結合台灣硬體供應鏈與自身系統整合能力，並提供Design-in服務，協助客戶將AI導入智慧製造、機器人與醫療等場域。公司定位為串聯AI晶片與實體應用的關鍵橋梁，持續推動Edge AI的大規模落地。
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