2026年6月2日至5日於台北舉辦的COMPUTEX,以「AI Together」為主題,明確揭示AI運算正從雲端轉向邊緣端;全場超過6,000家業者展示本地推論硬體解決方案,其中NVIDIA全新RTX Spark超級晶片成為驅動這波浪潮的核心引擎。 重點新品包括:MSI推出效能達1 petaflop的掌上型AI迷你電腦EdgeMesa N AI+;Innodisk展示可即刻量產的五層邊緣AI生態系;江波龍(Longsys)則全球首發專為邊緣AI推論設計的AIDIMM與AILPBGA記憶體模組。

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What were the major edge AI hardware announcements and themes showcased at COMPUTEX 2026 in Taipei, including Innodisk's five-layer edge AI. Article summary: COMPUTEX 2026 ran June 2–5 in Taipei under the theme **"AI Together"**, with edge AI as the dominant narrative across the show floor. Below are the key announcements and industry context, drawn from verified sources.. Topic tags: general, general web, user generated, news. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Innodisk unveils five-layer edge AI ecosystem at Computex. Innodisk unveiled a five-layer edge artificial intelligence ecosystem at Computex 2026 spanning compute, memory, storage," source context "Innodisk unveils five-layer edge AI ecosystem at Computex" Reference image 2: visual subject "Innodisk unveils five
2026年6月2日至5日,超過6,000家參展商齊聚台北南港展覽館,為COMPUTEX 2026揭開序幕。官方主題 「AI Together」 ,並非單純的行銷口號,而是精準描述了貫穿整個展場的根本性產業轉變——強大的AI運算任務,正從集中式雲端資料中心,大規模遷移到邊緣端 。
在Intel與NVIDIA的主題演講為展會定調的同時,最能具體體現這股趨勢的,莫過於四家分別從不同層面切入邊緣AI硬體堆疊的業者:MSI、Innodisk、江波龍(Longsys)與嘉利國際(Karrie)。
最能直觀體現本地AI運算願景的,當屬 MSI EdgeMesa N AI+ 迷你電腦。它宣布成為首批搭載NVIDIA全新 RTX Spark 超級晶片的裝置之一,在僅有手掌大小的機身中,整合了20核心的Grace CPU、具備6,144個CUDA核心的Blackwell架構GPU,以及最高達128 GB的統一LPDDR5X記憶體 。這樣的組合帶來了約1 petaflop的AI運算效能,這個數字在不久之前,還是資料中心機櫃等級設備才有的專利,如今卻能安放在您的桌面上
。
MSI將EdgeMesa N AI+定位為專為AI開發者、資料科學家與創作者打造的工作站級設備,讓他們能在本地執行大型語言模型(LLM)、即時推論與生成式AI,徹底擺脫雲端服務帶來的延遲與隱私權衡 。內建的10GbE網路埠與多螢幕輸出支援,更強化了其作為獨立生產力節點的角色,而非僅是玩具
。MSI在攤位上展示了該系統在醫療、零售、金融、機器人與智慧城市管理等多個領域的實際應用
。
如果說MSI展示的是一個產品,那麼Innodisk(宜鼎國際)展示的則是一個完整體系。該公司提出的 五層邊緣AI生態系,涵蓋了運算、記憶體、儲存、感測與通訊及軟體——這是任何企業要在資料中心之外部署AI時,都不可或缺的核心架構層 。
現場的動態展示將這個概念變得極具說服力。參觀者可以看到:在 AccelTune 平台上運行的地端LLM微調(這是一個無需編寫程式碼的工具,裝載於配備Intel Xeon 6700系列處理器與雙NVIDIA RTX PRO GPU的APEX-S100伺服器上)、處理本地感測器資料的重型機械智慧安全系統、在工廠環境中自主導航的自主移動機器人(AMR),以及完全無需將資料傳回雲端的OCR貨櫃辨識系統 。其核心價值主張在於資料主權:企業可以在完全掌握自身基礎設施的同時,運行最先進的AI模型
。
江波龍(Longsys)則聚焦於一個較不炫目但至關重要的瓶頸:專為AI設計的記憶體。該公司在展會上推出了兩款針對邊緣推論特定需求而生的專用儲存模組 。
AIDIMM™ 是一款採用LPDDR5X並具備256位元寬匯流排的可插拔模組,運作速率達9600 MT/s。單一模組最高可支援128 GB容量,並提供307.2 GB/s的頻寬。江波龍表示,這樣的規格足以在本地流暢運行一個具有700億參數的大型語言模型,而不會出現卡頓 。其四顆DRAM晶片採用同面佈局設計,可相容於主流AI主機板,並配備免工具的高密度連接器
。
針對更緊湊的嵌入式場景,AILPBGA™ 則是一款尺寸為22mm × 22mm的BGA1764焊接封裝產品,容量涵蓋24 GB到64 GB,並同樣維持256位元的基礎架構 。兩款模組均導入了0.9V至1.05V的動態電壓調整技術,以及名為FDVFS的智慧效能機制
。
除了記憶體模組,江波龍還揭示了更深層的架構佈局:其 儲存處理單元(SPU) 與 智慧儲存代理(iSA)。SPU是一款採用5奈米製程打造的專用處理晶片,其設計目標是為主要CPU卸載儲存相關的智慧運算任務,最大單碟容量可達128 TB。iSA則是負責排程的軟體,與SPU構成一套軟硬體協作的閉環系統,專為邊緣AI儲存而設計 。透過旗下消費性品牌Lexar(雷克沙),江波龍將其全系列產品包裝在 「端側AI存儲·綜合應用」 的主軸之下
。
嘉利國際(Karrie)的營運位置比終端使用者裝置更底層,但其在COMPUTEX 2026的現身同樣意義重大。這家全球伺服器機構工程解決方案供應商,展示了AI伺服器機殼、機櫃級結構方案,以及精密製造能力,這些正是支撐下一代AI基礎設施的物理骨架 。
嘉利的技術成果在展會中多個合作夥伴的攤位上均可見到。該公司特別強調其在2025年9月,正式獲得了NVIDIA認可的伺服器機殼與機櫃組件供應商資格,並展示了基於 NVIDIA MGX 模組化參考架構所打造的產品,涵蓋1U、2U與6U等多種外形規格 。其官方聲明 「我們非常榮幸能夠支持NVIDIA MGX™,並成為塑造下一代AI工廠(AI Factory)生態系統中的重要一員」,精準捕捉了這家公司作為AI建設潮幕後推手的戰略定位
。
上述四家公司所呈現的,正是貫穿COMPUTEX 2026的整體敘事基調。實體AI與機器人 應用隨處可見。凌華科技(ADLINK)展示了涵蓋控制器、智慧顯示器與機器人的統一硬體部署矩陣 。研揚科技(AAEON)則展出針對人形機器人、智慧交通與醫療照護的邊緣實體AI方案
。英業達(Inventec)更將其攤位打造成一座微型「AI工廠」,現場展示智慧製造與機器人應用
。
NVIDIA的生態系統支撐了展場中絕大多數的硬體:RTX Spark驅動了MSI的迷你電腦;MGX為嘉利的機殼提供了設計藍圖;而Jetson平台則為AAEON、ADLINK及其他機器人參展商的展示注入了運算動能 。與此同時,Intel則側重於機櫃級AI基礎設施,以及一種被稱為「neocloud」的新型解耦式推論模型,旨在實現從雲端到邊緣的可擴展性
。
所有廠商共同釋放的明確訊號是:AI推論正在走出雲端。對延遲敏感的工業應用、各國日益嚴格的資料隱私法規,以及持續使用雲端推論所產生的驚人成本,都在促使企業將模型移至本地執行 。COMPUTEX 2026不再是一場關於AI「願景」的展覽,而是一場企業可以立即購買、安裝並投入運行的AI「實體硬體」成果展。
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2026年6月2日至5日於台北舉辦的COMPUTEX,以「AI Together」為主題,明確揭示AI運算正從雲端轉向邊緣端;全場超過6,000家業者展示本地推論硬體解決方案,其中NVIDIA全新RTX Spark超級晶片成為驅動這波浪潮的核心引擎。
2026年6月2日至5日於台北舉辦的COMPUTEX,以「AI Together」為主題,明確揭示AI運算正從雲端轉向邊緣端;全場超過6,000家業者展示本地推論硬體解決方案,其中NVIDIA全新RTX Spark超級晶片成為驅動這波浪潮的核心引擎。 重點新品包括:MSI推出效能達1 petaflop的掌上型AI迷你電腦EdgeMesa N AI+;Innodisk展示可即刻量產的五層邊緣AI生態系;江波龍(Longsys)則全球首發專為邊緣AI推論設計的AIDIMM與AILPBGA記憶體模組。
展會釋放出明確的產業訊號:在低延遲、資料隱私與成本控制的迫切需求下,AI工作負載正從依賴雲端,轉向在地端與邊緣端執行;這股趨勢不僅重塑硬體設計邏輯,也將帶動從記憶體、機構件到系統整合的全新生態鏈。