由于智能手机与IoT物联网的普及，IDC观察到全球的信息数据量从2017年开始大幅增加，这些由各式各样传感组件中所搜集而来的数据，除了在量的方面以倍数生成，在质的方面，即时性或重要性信息的比重也有越来越高的趋势。IDC预估到2025年，全球有四成以上的数据量将是具备即时性、重要性、或极端重要特征的数据。
举例来说，企业在进行网络金流交易；医生施行远程医疗所传输的病患数据、生命症相等监控数据；又或是未来自动驾驶汽车行驶途中，与前方号志或车辆间的沟通信息等，上述种种及其所传输的信息就属于重要数据（Critical data）或极端重要的数据（Hypercritical data）。
因为一旦这类数据数据在传输途中遭遇断线或丢失，将可能导致重大的生命财产损伤。也正因为要能即时处理这类重要数据，并且避免信息传递时的可能产生的延误、断线、甚至丢失，“AI边缘运算”的需求与重要性便油然而生。
IDC
IDC预估到2022年，全球将有四分之一的终端设备将具有AI边缘运算的功能。拥有AI优化能力的边缘运算系统处理器出货量，也将由今（2019）年的3.4亿台，增长到2023年的15亿台，5年的复合增长率将达到64.9%。
观察市场会选择与看好AI边缘运算的发展与优势，就是强调边缘运算在数据的处理与传输上能具备“低延迟”、“稳定可靠”、“隐私”（这里尤其强调可脱机处理的优势）、“低功耗”、与“安全”等特性。摆脱过去终端设备只能单纯搜集数据，一切仍需依赖云计算回传与计算的状况。希望能够借由导入AI边缘运算，进一步达到未来可以无须通过网络与云计算，便能利用智能设备中，经过预先机器学习与AI优化的处理器，来进行专属与即时性的AI运算与应用。
对企业来说，搭配AI人工智能与边缘运算能力的设备，除了能有效地提升企业工作效率，在资源集成与利用上也会更灵活与弹性，不但可以加速经营决策的制订，也让企业能在人力、资源、与商业模式中，相较过去能有更大的机会创造出多样与最佳的配置。 不仅符合现今企业数字创新精神，也更容易吸引到具备多样技能、行事敏捷的人才。
在不久后的将来，我们将可以亲眼见证到AI人工智能与具备边缘运算的智能设备，开始大量出现在我们周边的环境中，它们不仅将改变我们的日常生活，同时也会是影响企业未来工作形态的一项重要指标与推手。
原因在于这些应用在生活与工作环境中的新兴设备与工具，有越来越多是基于或受益AI相关的技术而被使用。特别是IDC从2017年便已预测，AI相关的技术与应用将积极由云计算扩展至终端，不论是智能手机、监控系统、物联网、无人机、机器人、车载系统等终端设备，基于即时反应、降低功耗、系统优化、或个人隐私等种种考量，朝向无须通过网络与云计算，于设备中进行立即性的AI运算与判读，做出专属性或小规模的预先判别与应用。
甚至从今（2019）年开始，个人计算机也将会继智能手机、智能家居与物联网设备之后，大幅度导入AI边缘运算技术，配合日常生活与工作使用，开发出更稳定、灵活、且符合人性化的操作与应用。无论是在电池续航力、文件管理、身份识别、数据安全性保护、终端设备间的互通与管理等面向，我们将陆续看到更多AI与边缘运算的相关应用。而这些具备AI边缘运算的智能终端设备，将彻底反转人类的生活与工作形态。