雲端 AI 與邊緣 AI：決策在哪裡發生
雲端 AI 在遠端基礎設施執行處理；邊緣 AI 在感測器或機器附近執行推論。混合架構可將對時間敏感的決策留在本地，同時傳送選定資料供設備群分析與模型開發。關鍵在於：網路緩慢或不可用時，哪些功能仍必須運作。
以視覺檢測站為例，相機擷取零件影像，軟體前處理後由模型評估，再透過介面回報結果。上傳每張影像會讓這條流程依賴網路。本地推論改變了這種依賴，但裝置仍須具備足夠的運算能力，以及管理軟體版本的方法。
比較完整工作負載
應一併量測擷取、前處理、推論及輸出處理。只計算模型時間的 AI 效能測試可能忽略瓶頸。記錄持續運作時的延遲、記憶體用量、功耗及暖機後行為。使用實際影像尺寸、同時運作的介面，以及預定外殼執行相同測試。
深度學習、生成式 AI 與裝置資源
深度學習模型的記憶體需求與支援運算各不相同。生成式 AI 可能增加記憶體與回應時間需求。規劃 AI 電腦前，先選擇符合實際任務的模型與執行環境。處理器宣稱支援 AI，不能取代對部署模型的實測。
定義離線行為與資料所有權
決定哪些記錄留在裝置、哪些會傳出，以及各自保存多久。本地處理可減少傳送的原始資料，但安全更新、存取控制與診斷仍不可少。應定義推論無法使用時操作員看到什麼，以及系統如何恢復正常。
建立可量測的架構需求書
提供具代表性的輸入樣本、所需決策時間、介面清單、功耗上限與安裝條件。Alvexis 可依這些限制界定客製電子、嵌入式軟體與外殼整合範圍。第一個里程碑應實際量測提議的處理流程，並明確訂出繼續或調整架構的標準。