為什麼邊緣AI推論成為新戰場？
隨著AI技術快速進化，企業與產業對AI應用的需求也發生了根本性的轉變。過去，大多數AI推論任務仰賴雲端計算資源，將資料傳送至遠端伺服器進行分析與判斷。然而，隨著AI應用規模擴大、場景多元化，越來越多企業開始將AI能力「下放」到地端，也就是所謂的邊緣AI推論。這背後有幾個關鍵驅動力：
• 低延遲、即時反應：在企業商業應用、工業自動化、智慧零售、醫療健康等場景，AI必須在現場即時做出判斷。例如生產線上的瑕疵檢測、零售現場的客流分析、醫療設備的即時監控，都無法容忍雲端傳輸所帶來的延遲。邊緣AI推論能確保毫秒級反應，提升決策效率與現場安全性。
• 資料隱私與安全：許多產業（如醫療、金融、政府、半導體…等）處理高度敏感資料，若將資料傳回雲端，大大增加外洩風險，也要符合GDPR等法規。地端AI推論可將資料留在本地處理，最大程度保障隱私與合規，提升用戶與企業信任感。
• 降低成本：隨著AI應用規模擴大，將大量資料傳送至雲端不僅消耗頻寬，也產生高額雲端運算費用。邊緣推論能顯著減少頻寬需求，降低長期營運成本，讓AI應用更具經濟效益。
正因如此，邊緣AI推論已成為產業新戰場，企業紛紛投入資源，尋求兼具效能、節能與安全的地端AI解決方案。
節能：AI推論的永續關鍵
隨著AI模型規模與應用場景急速擴張，能源消耗問題日益嚴峻。據IEA預測，2030年全球AI資料中心的用電量將超過日本全國用電。傳統雲端AI推論模式，不僅需大量伺服器與冷卻設施，還因資料傳輸頻繁而額外耗能。
Neuchips Viper系列以專用ASIC架構，實現極致能效：
- 單卡僅45W即可運行140億參數模型，能耗僅相當於一顆標準燈泡。
- 現場部署可省下65%至80%的能源，相較於雲端推論大幅減少碳足跡。
- 低功耗設計減少冷卻需求，適合工業、醫療等長時間運作場域。
TCO：降低AI導入與運營總成本
AI推論的TCO不僅包括硬體採購，還涵蓋能源、維運、頻寬與雲端服務費用。
- 地端推論大幅減少資料上傳雲端的頻寬與儲存成本，尤其在高頻即時應用（如智慧監控、工業檢測）下，效益更顯著。
- Neuchips N3000/Viper系列以單卡45W TDP、64GB高效記憶體，在MLPerf基準測試中達到同級產品1.7倍的效能，且可多卡線性擴展，讓企業以最少硬體達到最大推論產能。
- 本地運算減少對昂貴雲端GPU資源的依賴，避免因GPU短缺或雲端價格波動而增加營運風險。
地端資料機敏性：隱私、法規與產業信任
資料安全與隱私已成為AI落地最大關鍵。
- 邊緣AI推論將資料處理留在本地，僅傳送必要結果，極大降低資料外洩風險，符合GDPR、HIPAA等嚴格合規要求。
- Neuchips Viper系列支援離線AI運算與本地向量資料庫，讓醫療、金融、政府等產業能安心部署生成式AI與RAG應用，保護敏感資訊不離開企業防線。
- 強化加密、硬體安全機制與定期更新，進一步防範裝置遺失、駭客入侵等威脅。
技術與生態系優勢
Neuchips N3000/Viper系列不僅硬體節能，還提供完整SDK、FFP8量化、主流AI框架支援，並可無縫整合至現有PC、伺服器、工控系統，降低導入門檻。
- 支援Llama、Mistral、Phi、TAIDE、Breeze等多種LLM與RAG應用，滿足多元產業需求。
- 本地向量檢索、彈性API與優化工具，讓企業能快速開發、部署並維護AI應用。
產品技術規格
Neuchips N3000／Viper 系列是專為企業本地端部署生成式AI與RAG（檢索增強生成）應用設計的高效能AI加速卡。其產品規格與技術亮點如下：
| 項目 | 規格與說明 |
|---|---|
| 處理器 | 內建Raptor N3000 LLM加速晶片 |
| 製程技術 | 台積電7奈米 |
| 記憶體 | LPDDR5，最高支援64GB |
| 介面 | PCIe 5.0（x8），支援DM.2與（半高半長單插槽）外型 |
| 功耗 | 典型45W，最低25W，最高75W |
| 散熱 | 支援主動與被動散熱 |
| 支援模型 | Llama3.2、Mistral、Phi 3.5、TAIDE、Breeze等主流LLM，支援多語言（含繁中） |
| 嵌入引擎 | 內建高效向量處理引擎，向量相似性搜尋效率提升10倍 |
| 推論效能 | 支援單卡12B參數LLM模型（64GB配置），多卡可擴展更大模型，推論速率8~10 tokens/sec |
| 量化技術 | FFP8創新量化，4倍資料壓縮，保持>99.95% FP32準確度 |
| 作業系統支援 | 相容Linux與Windows |
| SDK與開發工具 | 完整SDK、PyTorch Extension、API、模型優化與記憶體規劃工具 |
| 工作環境溫度 | 0°C ~ 50°C |
| 應用場景 | 工業自動化、智慧零售、醫療健康、智慧城市、企業本地LLM與RAG應用等 |
| 資料安全 | 支援離線運算與本地資料處理，強化資料隱私與合規 |
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