「AI PC並不是自己（業者）說的算，而是生態系必須確實準備就緒，從終端、企業端到雲端都必須完全準備好」，英特爾（Intel）台灣分公司總經理汪佳慧說道。
高通（Qualcomm）副總裁暨台灣、東南亞與紐澳區總裁劉思泰則進一步說明，LLM（大語言模型）出現驅動很大的演算、效能，軟硬體必須有效整合再一起，才能因應AI需求。
劉思泰表示，當AI服務越來越大，就要考慮到AI架構怎麼支援相關服務，若每個東西都送到雲端，就有可能會有網路塞車問題，運算力的供應也有可能成為很大負擔，同時成本也會高出許多，比起雲端運算，邊緣端運算能節省十倍的成本。
基於此，作為邊緣運算的重要裝置AI PC，角色也就愈趨重要。資策會產業情報研究所所長洪春暉指出，雖說AI PC短時間未必有很大換機需求，但短期內有規格提升需求，包含多媒體、算力運算、面板領域等都須與時俱進，也間接墊高供應鏈角色。
對於未來AI PC生態系中，供應鏈可以扮演的角色與建議？廣達資深副總暨雲達總經理楊麒令回應，重點在「應用」。特別是各種不同垂直應用領域，尤其是智慧製藥、智慧工廠與供應鏈管理等，如何透過生成式AI做即時分析與判斷，在這之中軟體應用的產出，將能刺激AI PC產業的發展。
延續此話題，華碩共同執行長胡書賓進一步補充，從應用角度40TOPS的算力絕對不足，NPU本身算力需要擴充，硬體架構的強化勢在必行；再者，語言模型發展速度非常快，如Google Gemini，模型越小反應越快、越要聰明；第三，AI時代來臨，軟體開發生態系也必須朝標準化前進，讓開發AI應用的軟體開發商變得更多；最後，不只熟悉技術的人會用上AI PC，就連老人、小孩這種不熟技術的人，也要會使用，加強AI相關教育也不可少。
胡書賓表示，未來AI會像是網路一般自然存在人們周遭，不久將來AI PC一詞應該會消失，就像是具有網路功能的手機一樣，沒有人會在特別強調「網路手機」這個專有名詞。
