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生成式人工智慧(AI)啟動新一波的AI應用熱潮，而邊緣AI高度安全、低延遲等優勢，也帶動大型語言模型(LLM)在終端裝置中的應用。將LLM導入邊緣端，需要足夠的記憶體容量，確保AI模型順利執行。將SSD用於AI運算，以及In-Memory Compute的技術進展，都讓邊緣端的算力更上層樓。
過去半年到一年，人工智慧(AI)的技術成長超乎預期。是德科技資深技術專案經理林昭彥提及，AI市場的快速發展，從ChatGPT的用戶成長數據中可見一斑。過去Facebook在推出40週之後，用戶達到百萬，Instagram則在推出12週後累積百萬用戶。而ChatGPT在推出的一週之內，用戶數即達到百萬。AI已經成為時勢所趨，同時AI模型的參數量呈現倍數成長，除了帶動半導體的需求，也需要克服大數據傳輸的挑戰。
人工智慧(AI)受到機器學習在邊緣運算的發展帶動，在PC與手機等終端裝置的應用成長有目共睹。恩智浦半導體大中華區行銷總監黃健洲表示，隨著使用者更加重視資料安全與隱私，執行在邊緣端的機器學習功能越來越受市場重視。在物聯網(IoT)與工業領域中，包含健康照護、居家控制、工業自動化、電力控制等，都是機器學習在邊緣端的應用範圍。
生成式人工智慧(AI)的發酵在新興運算架構，以及先進製程的支援下，可說是水到渠成。新唐科技微控制器行銷應用處副處長沈子嵐說明，當大型語言模型(LLM)應用逐漸從雲端走向邊緣，產業對於邊緣運算技術的重視度隨之提升。
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