華碩電腦（2357）董事長表示，由於雲端符元（ Token）成本日益高昂，加上對低延遲、安全隱私和個人化的需求，未來模型將更朝向本地端（Local）發展。
在為輝達（NVIDIA）GTC暖場的重量級科技人物對談上，施崇棠指出，地端不需要像雲端模型一樣包山包海，因此混合專家模型（MoE）的觀念在邊緣端變得極為重要。在算力、記憶體晶片頻寬和記憶晶片足跡（Memory Footprint）之間取得最佳平衡，是將產品從研究走向市場的關鍵。
他也表示，代理式AI（Agentic AI）的關鍵在於系統工程以及硬體和軟體的「全棧」（Full Stack）整合，這樣才能將系統威力發揮到極致。
