目前Edge AI發展已從AI晶片層次邁向AI演算法在邊緣端、裝置端處理分析終端或網絡上所產生或收集的數據，因此企業可以在邊緣端做不同等級的AI運算、分析和模型，如圖4。
邊緣AI由於不用上雲端，達到即時回饋、隱私保護、彈性客製化等。目前Edge AI發展已從AI晶片層次邁向AI演算法在邊緣端、裝置端處理分析終端或網絡上所產生或收集的數據，因此企業可以在邊緣端做不同等級的AI運算、分析和模型，如圖4。因永續議題興起，也開始追求減少AI模型訓練時間及資源需求（如算力、時間、資料等），達到低資源需求的分散式運作，此建議兩種思維作法：（1）追求最適化算法：隨著資料量持續成長下，深度學習DL擅長處理巨量且非結構數據，傳統機器學習ML仍然比DL更為實用，ML更透明、具可解釋性、較節能，ML 和 DL 各有優點互補，因此需考量應用場域中的資料特性和限制、算力需求等，結合並用；（2）減少訓練AI之消耗：如現況數位裝置的普遍問題是App支援跨裝置，缺乏彈性，造成部分能耗，如從高階到低階手機，不同硬體資源適合的最佳AI神經網絡架構差異很大，為因應各種裝置情況須從零開始重新訓練，加上大數據處理及AI模型訓練建置等成本，多導致過度能源消耗。因此可以建置一個訓練支持多場景配置架構（Once-For-All，OFA），設計一次性網絡，直接部署在不同架構配置下，分攤訓練AI成本與能耗，讓AI模型架構須能依據狀況進行彈性調整達低能耗。