AI 不只是雲端大擅其場，地端也是選項
如果在 CES 2024 與 2025，我們討論的是「誰的模型參數量最大」，那麼來到美國拉斯維加斯 CES 2026，展場的風向中有不少關鍵字是 「落地（Landing）」 與 「自主（Sovereignty）」。今年的主題是可說是 AI 實際落地終端裝置（含智慧家電、筆電 / PC、車用 AI、邊緣 AI 等），這正呼應 NVIDIA 的方向，AI 不只是超大規模雲端，而是進入使用者裝置與 PC 生態。
隨著企業意識到長期依賴公有雲 AI (Public Cloud AI) 所帶來的昂貴 API 訂閱費、以及資料隱私疑慮，部分資料在公司內部執行的的趨勢，是一種可行的路線。在展場的一角，我注意到了 ARDGE 的攤位，他們提出了一個相當大膽且切中痛點的口號：「Empowering SMBs to Own AI Without the Cloud」（賦能中小企業，在無雲端環境下擁有 AI）。
無需機房的 AI 基礎設施ARX-100
在攤位上吸引我們觀看的其中一款，是被稱為 ARX-100 的「All-in-1 Edge AI Mini Server」。
ARDGE 的設計看器來是為了現代辦公室環境打造。根據展出的硬體堆疊，現場照片我們可以看到一個相當精簡的設定，頂層是輕巧的運算單元（有掛上合作 Logo 的 ASUS 小型主機），中間搭配 QNAP 的網路交換器，底部則是 QNAP 的 NAS 儲存設備。
這樣的組合傳遞了一個簡單的概念，「Server-room-free（無需機房）」 。
靜音與節能也是一個特點，ARDGE 強調這是專為辦公室甚至家庭實驗室設計的，具備靜音特性且高能源效率，不需要傳統的高噪音冷卻系統 。
NVIDIA 加持，作為 NVIDIA Inception Program 的成員，ARX-100 搭載了最新的 NVIDIA 高效能 SoC，專門針對邊緣運算（Edge AI）進行最佳化，確保在本地端也能跑得動高算力的推論任務 。
ARX-OS 讓 AI 部署像安裝 App 一樣簡單
硬體只是載體，真正的靈魂在於軟體。許多企業不敢嘗試地端 AI（On-Prem AI），是因為害怕複雜的 Linux 指令與容器管理。ARDGE 試圖透過其 ARX-OS 解決這個問題。
根據現場攤位廠商的資料，ARX-OS 提供了一個圖形化介面（GUI），讓非 IT 背景的用戶也能輕鬆管理。CyberQ 認為其核心價值體現在以下幾點：
一鍵部署 RAG 與 Agent，在攤位中，我們可以看到清晰的 AI 工作流：從文件/表格導入，經過資料預處理（Data Pre-processing），進入向量資料庫（Vector DB），最後生成 GenAI 應用。這意味著企業可以快速建立基於自身知識庫的 RAG（檢索增強生成） 應用，甚至打造自主的 AI Agents 。
整合開源生態系的實作，ARDGE 並沒有試圖重新發明輪子，而是聰明地整合了現有的強大工具。例如，他們直接支援 Dify 這樣的社群應用，這讓開發者與企業能直接利用現成的開源資源，進行本地端的 LLM（大型語言模型）編排。
隱私與資安的終極防線則表現在對於法律、醫療或金融等高度監管的產業中，ARX-OS 支援「完全實體隔離（Fully Air-gapped）」模式 ，換言之我們採用這類的 AI，可以在完全不連網的狀態下運作，徹底杜絕資料外洩風險。
除了我們剛報導過的 ARDGE 聚焦於 SMB（中小企業）的一站式方案外，2026年的 CES 展場上，來自台灣、美國與中國的科技巨頭們也紛紛推出了各自的「地端 AI」解決方案。市場正從單純的「AI PC」進化為更具規模的「AI Appliance（AI 專用設備）」與「AI Factory（AI 工廠）」。
台灣大廠：個人化 AI 工廠與工作站級方案
台灣硬體廠商在 CES 2026 的策略非常明確：利用強大的硬體製造優勢，將「訓練」與「推論」能力下放到個人與工作室層級。
GIGABYTE（技嘉科技） – AI TO P系列
技嘉在今年提出了 AI Forwar d的願景，並推出了 AI TOP 系列產品（如 AI TOP ATOM、AI TOP 100 Z890）。他們的策略與 ARDGE 略有不同，更偏向將「桌上型電腦」轉化為私有的 AI 訓練與推論中心。
核心技術：他們主打 Agentic AI（代理人 AI） 的概念，強調這些設備不只能跑 LLM，還能執行 RAG（檢索增強生成）應用，並支援在地端進行模型的微調（Fine-tuning）。
市場定位：不同於 ARDGE 的「無機房伺服器」概念，技嘉更鎖定在專業創作者與開發者（Prosumer），讓他們利用現有的電力環境（Standard Electrical Systems）就能在家中或辦公室建立私有的 AI 算力中心，無需依賴資料中心。
ASUS（華碩） – NUC 與 IoT 邊緣整合
華碩持續擴大其 NUC（迷你電腦）產品線在 AI 領域的應用，並結合 IoT 部門推出針對智慧工廠與醫療的邊緣 AI 方案。
觀察：華碩的優勢在於與醫療雲端平台（如台智雲）的整合經驗，在 CES 2026 上，他們展示了更多將 AI 算力整合進小型化機殼（Compact Edge Computers）的案例，這與 ARDGE 的硬體型態有直接競爭關係，特別是在空間受限的場域。
美國大廠定義標準與企業級生態系
美國廠商在 CES 2026 依然掌握著底層技術的話語權，重點在於相當成熟與完整的「軟硬整合生態系」。
Qualcomm（高通） – 企業級 AI 盒 (AI On-Prem Appliance)
高通延續了其在邊緣運算的強勢佈局，推出了 AI On-Prem Appliance Solution。這是一種可以「掛在牆上」或置於桌面的小型硬體。
核心技術是不同於 x86 架構的，高通利用其強大的 NPU 效能，主打在零售店、工廠地板等非傳統 IT 環境中執行生成式 AI。他們提供完整的 AI Inference Suite，允許企業在本地端運行 70B 參數等級的 LMM（大型多模態模型），並直接相容 OpenAI 的 API 格式，讓開發者能無痛轉移。
這在市場是有相當競爭力的，比方說在零售與連鎖店場景。
NVIDIA RTX AI Garage 與 PC 端的逆襲
NVIDIA 在 CES 2026 雖然繼續稱霸雲端，但也大力推動 RTX AI Garage。
他們展示了利用 PyTorch-CUDA 最佳化，讓消費級顯卡（GeForce RTX）在本地端運行 ComfyUI 生成 的效能大幅提升（快 3 倍，VRAM 佔用減少 60%）。
(Figure Credit: NVIDIA)
(Figure Credit: NVIDIA)
這意味著對於輕量級用戶來說，或許不需要買一台專用的「伺服器」，一台強大的電競筆電或 PC 就能解決部分地端 AI 需求。
另外，NVIDIA 在 CES 上發布 DLSS 4.5、G-SYNC Pulsar、RTX AI 強化功能，這些更新透過 AI 技術改善畫質、性能與創作工具。而除了終端 AI 功能，NVIDIA 在 CES 2026 也宣布 Rubin / Vera 平台等領域領先的 AI 基礎架構與處理器，其中 Rubin 平台被定位為新一代 AI 超級計算系統。這類發展展示的是 從雲端到端（cloud-to-edge / PC）的 AI 全方位策略。
RTX AI Garage 可通過開源框架 (如 Unsloth) 在 RTX 顯示卡上實現本地模型微調運算，從 RTX 筆電到 DGX Spark 都可應用，這代表 RTX AI Garage 不只是個品牌名稱，而是真正在 PC 上做出的 AI 工具鏈。
2026 是「AI 代理人（Agentic AI）」的硬體元年
CyberQ 綜合 CES 2026 的各家展出，我們可以歸納出一些市場洞察：
過去兩年，我們看到無數企業因為將敏感資料上傳至 ChatGPT、Gemini 或其他公有雲模型而引發商業機密或個資、隱私外流的事件。ARDGE 在 CES 2026 的出現，也是一種 AI 的「邊緣化（Edge）」與「私有化（Privatization）」路線，對於部分有這方面需求的市場來說，是雲端和地端的整合性選項。大概可以降低一些去雲端 AI 服務的延遲（Latency），以及透過成本一次性硬體投資降低一些 API 月費的成本，再來是提高企業的控制權（Control），增加對自己資料與模型資產的掌握度。
另一個重點則是名詞定義的轉變，市場不再只談「地端推論 (Local Inference)」，而是升級為 Agentic AI。強調 AI 不只是回答問題，而是能主動執行任務的「代理人」。
而地端 AI 型態的百花齊放也受到市場矚目，從技嘉的「桌上型 AI 工廠」、高通的「掛牆式 AI 盒」到 ASUS 的「AI 硬體方案」，顯示 SMB 客戶對於硬體型態有不同需求。ARDGE 的「模組化堆疊（Mini Server + Switch + NAS）」提供了一種彈性折衷的方案。
至於隱私則是市場的共同語言，幾乎所有廠商（包括 Intel、Gigabyte）都將 Privacy（隱私） 與 Security（安全） 列為地端 AI 的首要賣點，這驗證了「私有雲 AI」的市場需求是真實且不小。
CyberQ 觀察，許多廠商在 CES 2026 展示的方案，對於那些正在尋找「可負擔、可控制、高隱私」AI 解決方案的企業主來說，這些地端 AI 伺服器產品或許是一條有意思的產品路線，有機會成為許多辦公室會採用的資訊或 AI 基礎設施之一。
