AI人工智能
AI晶片優勢
速度
與前幾代晶片相比，AI晶片採用一種速度更快的不同計算方法。並行處理也稱為並行計算，它是將大型複雜問題或任務劃分為較小、較簡單的問題或任務的過程。老式晶片使用一種稱為順序處理（從一個計算到下一個計算）的過程，而AI晶片一次執行數千、數百萬甚至數十億次計算。這種能力使AI晶片能夠透過將大型複雜問題劃分為較小的問題並同時予以解決，進而爆炸式提高它們的速度。
靈活性
與其他同類產品相比，AI晶片的可客製性更強，可以為特定的AI功能或訓練模型而建構。例如，ASICAI晶片極小且可程式化性強，已廣泛應用於從手機到防禦衛星等各種應用領域。與傳統CPU不同，AI晶片是為滿足典型AI任務的需求和運算需求而建構的，這一特性有助於推動AI產業實現快速發展和創新。
高效率
現代AI晶片所需的能耗比前幾代晶片要少。這主要歸功於晶片技術的改進，與老式晶片相比，AI晶片能更高效地分配任務。低精度算術等現代晶片功能使AI晶片能夠使用更少的電晶體解決問題，從而降低能耗。這些環保改善有助於降低資料中心等資源密集型營運的碳足跡。
績效
由於AI晶片是專為特定任務設計而成，因此在執行自然語言處理（NLP）或資料分析等核心任務時，它們能提供更準確的結果。隨著AI技術應用於醫學等速度和準確性至關重要的領域，這種精準度水平的必要性日益增強。
AI晶片應用
作為全球發展最快的一種技術，AI晶片是設計和實施過程中的關鍵硬體，其應用案例遍佈各大洲和各行各業。從智慧手機和筆記型電腦，到機器人、自駕汽車和衛星等更尖端的AI應用，AI晶片正迅速成為各個行業的關鍵組成部分。
自動駕駛汽車
AI晶片能夠近乎即時地捕捉和處理大量資料，因此成為開發自動駕駛汽車不可或缺的工具。透過並行處理，它們可以解讀來自攝影機和感測器的資料並進行處理，以便車輛能夠以類似人腦的方式對周圍環境做出反應。
邊緣計算和邊緣AI
邊緣計算是一種計算框架，使企業應用和其他計算能力更靠近物聯網（IoT）設備和本地邊緣伺服器等資料來源，它可以將AI功能與AI晶片結合使用，並在邊緣設備上運行ML任務。藉助AI晶片，AI算法可以在數毫秒內處理網路邊緣資料，無論是否有互聯網連線。邊緣AI支援在生成資料的位置而非雲端中處理資料，從而減少延遲並提高應用能效。
大語言模型
AI晶片能夠加速ML和深度學習演算法，這有助於增強大型語言模型（LLM）的開發，大型語言模型是一類基於大量資料訓練的基礎AI模型，可以理解和生成自然語言。AI晶片的平行處理能力有助於LLM加速神經網路的運作，進而提高生成式AI和聊天機器人等AI應用的效能。
機器人
AI晶片的ML和電腦視覺功能，使其成為機器人技術發展的重要資產。從保全人員到個人伴侶，AI增強型機器人正改變我們生活的世界，每天都在執行更複雜的任務。AI晶片處於這項技術的最前沿，它能協助機器人以與人類相同的速度和精細程度檢測環境變化並做出反應。
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