随着这样的趋势，包含 Google、Amazon 等厂商都研发自身芯片，除了跟对应的 ODM 厂、芯片厂关系紧密之外，特别也针对 FPGA、ASIC 两大块芯片的研发投入。 像是 GOOGLE 研发自身 TPU 芯片，微软则与赛林思（Xilinx）合作密切。
华为受到中美贸易战影响，也让华为开始更积极投入在身芯片的研发设计，毕竟主芯片被美商英特尔、AMD 把持，为了分散风险，也开始用 ARM 架构推出自家芯片，今年推出「鲲鹏 920」，采用 7 奈米制程，号称挑战英特尔效能。
业内人士指出，华为目前的技术能力相对美商有限之下，因此从 ARM 架构的服务器切入，能够在 ARM 的生态系统完整、指令集完整等优势下，快速打造自家 CPU，且 ARM 架构芯片功耗确实较低、具有优势，但整体效能还是比起 x86 较弱，但对华为来说，能够分散风险才是当务之急。 此举对于台厂来说，华为多投片于台积电（2330），有利于带动代工厂动能。
服务器应用面多元，当中又以 AI、边缘运算最具未来潜力，不管是自驾车、远程医疗等，特别是在 5G 时代来临之后，让数据量传输更快，也推升服务器需求。
若用软件来定义，AI 分成训练（Training）、推论（Inference）两种类型，例如自驾车来说，透过道路学习，服务器处理大量数据后，进而改变后续的行为。 而边缘运算当中可以分成近、中、远，依照与数据中心的距离相对概念定义，从 IoT 装置、小型区域到远程的数据中心，各具功能，也有不同的运算能力，也让服务器变得更加重要。
边缘运算意义在实时性数据、隐私低的数据端点处理，可以让自驾车操作更顺，像是人体的神经功能，但重要数据还是传到数据中心处理，也就是大脑。
服务器芯片尽管多数都被美商把持，但是台湾厂商信骅、新唐以服务器管理芯片紧跟着服务器产业，而服务器管理芯片也就是所谓的 BMC，负责管理数据流量、协助 CPU 运作、远程管理、故障预测、效能调教等，与主芯片规格开发紧密。
简单的说，一个服务器当中，现在多数有两颗 CPU，就会使用一颗 BMC，而在边缘运算之下，使用服务器的数量增加，从小到大，小型的服务器当中可能就只需要一个 CPU 配一个 BMC，就能符合所需效能，整体而言，BMC 的用量将会增加。
总的来说，5G 时代之后，推升服务器产业未来的需求持续提升，当中不管是 CPU 大厂英特尔、AMD，或者其他新兴服务器芯片 FPGA、ASIC 等等厂商值得关注外，边缘运算将增加新的 IoT 应用面，连带驱动 BMC 的成长动能。
