随着生成式 AI 逐渐从云端走向企业内部部署，本地 AI 也开始成为企业与开发者关注的方向。日前举行的 ACE Malaysia 2026：边缘智能体计算（Agentic Computing at the Edge），就以本地 AI 为主题，展示 AI 在企业、医疗、机器人以及开发场景中的实际应用。
ACE Malaysia 2026 于 10 月 17 日在吉隆坡亚洲商学院举行，由 GIGABYTE、NVIDIA、EMARQUE 以及 Developer Kaki 参与，并结合企业实际应用与运行本地 AI 所需要的硬件基础设施。
活动现场展示的应用包括实时视觉识别、X 光影像辅助工具以及企业信息聊天机器人等，同时也反映出本地 AI 方案在市场上的需求
本次活动其中一大重点，就是探讨 AI 智能体为什么开始推动企业重新关注本地计算。Developer Kaki 指出，由于 AI Agent 在执行任务时可能需要多次调用模型，同时访问企业内部系统与敏感数据，因此除了运算成本之外，数据访问权限以及资料处理地点也成为企业部署 AI 时的重要考虑。
将部分适合的 AI 工作负载保留在本地运行，可以让企业进一步掌握数据在哪里处理，同时更容易控制硬件资源以及使用方式。
NVIDIA 方面则介绍如何通过搭载 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超级芯片以及 NVIDIA AI 软件堆栈的 DGX Spark，开发可在本地运行的 AI 智能体。
相关内容涵盖 Agent 开发工具、系统访问安全，以及如何把 AI 工作负载扩展至多台设备运行。
GIGABYTE 随后也介绍旗下 AI TOP 产品阵容，并通过现场演示展示本地 AI 的实际运行方式。EMARQUE 与 Developer Kaki 则进一步示范企业如何将本地 AI 应用到日常营运，包括内部知识检索、管理报告、财务文件处理以及编程辅助等工作。
活动也进一步展示如何使用多台 AI TOP ATOM 建立分布式大型语言模型（LLM）环境，包括集群设定、部署时需要考虑的事项，以及如何判断特定工作负载能否通过增加第二台系统来进一步提升运算能力。
至于实际应用方面，现场展示了可与 AutoCount 会计软件整合的 AI 助手；澳大利亚昆士兰科技大学也展示利用 GIGABYTE AI TOP ATOM 配合 NVIDIA Isaac Lab 进行机械臂模拟的项目。
根据 GIGABYTE，目前 AI TOP ATOM 已应用在医疗保健、生物科技、法律服务、机器人以及大学研究等领域。由于 AI 推理可以直接在本地进行，因此企业不需要完全依赖受到 token 用量或云端服务额度限制的 AI 服务。
除了企业应用展示之外，ACE Malaysia 2026 下午也举行了迷你 Hackathon，共有 50 名参与者参加。参赛者需要在 GIGABYTE AI TOP ATOM 上运行本地 AI 推理，并开发能够解决现实问题的实际应用，开发方向涵盖 AI Agent、文件检索、计算机视觉、语音以及自动化等应用。
最终由 Omega Vision 凭借 Clinic Scribe 获得冠军。这套应用能够自动记录医生与患者之间的对话，帮助提高医疗记录效率，同时降低人为出错的机会。
亚军则由 Hackathon King(s) 凭借 Sentry 获得。这是一套保留人工审核机制的事件响应 AI Agent，可以通过现有摄像头侦测潜在事件、进行初步核实，再交由人员进一步审核。
整体来看，这次 ACE Malaysia 2026 所强调的重点，并不只是“AI 可以做什么”，而是进一步把焦点放到企业如何将 AI 留在自己能够掌控的基础设施中运行。随着 AI Agent 开始需要频繁访问企业内部资料，本地部署在资料控制、成本以及资源管理方面的优势，也开始成为企业采用 AI 时越来越重要的一环。
