邊緣運算(Edge Computing)有助于降低傳統云端架構的運算負荷、提升邊緣端的數據與資料處理能力，而傳統架構的改變除大幅提升運算效率以及數據應用之外，更有機會進一步落實 AI 與 5G 等新興技術發展，因此在 2017 年成為市場中熱門技術議題，TrendForce 旗下拓墣產業研究院預估，2018 年至 2022 年全球邊緣運算相關市場規模的年復合成長率(CAGR)將超過 30%。
拓墣產業研究院分析師劉耕睿指出，過往傳統云端架構引領運算市場多年，并帶動云端儲存、大數據分析等新商機的崛起，但隨著更大量、更即時的運算需求興起，傳統云端架構已逐漸無法負荷未來需求;邊緣運算則是在如現場端設備、閘道器等邊緣端，融合網絡、運算、儲存、自我管理等能力，并建立分散式架構，有助于實現設備于現場端的即時反應，并提升數據收集與進階應用的效率，更能降低過往傳統架構所造成的成本消耗。
標準組織與供應鏈皆已積極布建生態系
由于邊緣運算將對市場造成架構與實質應用上的改變，許多標準組織積極訂定標準，包括歐洲電信組織 ETSI 的多重接取邊緣運算(Multi-access Edge Computing，MEC)、OpenFog 的開放霧運算(Fog Computing)、中國廠商華為所主導的 Edge Computing Consortium，都積極且持續地發布參考架構與建立生態系。
除此之外，產業鏈中的許多廠商也已開始自行推出邊緣運算的解決方案，如云端大廠 Microsoft 推出 Azure IoT Edge，將機器學習、進階分析與 AI 服務，帶向更靠近資料源的前端 IoT 設備;芯片 IP 商 ARM 亦推出 Mbed Edge 邊緣運算平臺，協助通訊協定轉譯(Protocol Translation)、閘道器管理以及邊緣運算;除此之外，產業鏈中的其余業者如服務器、網絡設備、工業電腦、傳統制造、開源組織等都有對應的解決方案推出。
AI 與 5G 的初步落實將仰賴邊緣運算的助力
自 2017 年成為顯學的邊緣運算，其重要性更是彰顯于 AI 人工智能與 5G。劉耕睿分析，過去 AI 必須仰賴強大的云端運算能力來進行數據分析與算法的運作，但隨著芯片能力提升、邊緣運算平臺成熟，開始可賦予現場端設備、閘道器擁有較為初階的 AI 能力，協助數據初步篩選分析、設備設備即時反應，該優勢在工業領域、智慧城市、消費性市場都能讓既有服務有進一步的提升，如即時警示、安全監控、語音助理、預防維護等應用的實現。
邊緣運算對于 5G 亦是重要的技術變革，相較于過去 3G、4G 時代，應用多元且網絡需求差異極大的狀況將同時發生于 5G 網絡上，因此 5G 必須擁有針對不同應用而有相對應的解決方案，邊緣運算便能提供移動用戶更低延遲、更佳網絡品質，并讓電信商有機會推出更多創新服務。
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