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邊緣運算降AI傳輸成本 半導體需求猛烈成長
新電子程倚華
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2018年AIoT(AI+IoT)市場成長驚人,驅動了各種裝置的發展。為追求低延遲、低網路頻寬、高隱私、高效率,深度學習功能也逐漸由雲端轉向邊緣運算。根據富邦證券預估,AI半導體產值將在2025年達到700億美元水準。台灣廠商憑藉著穩健的技術基礎,可望在此領域發揮優勢。

亞洲 • 矽谷計畫執行中心技術長兼投資長吳聰慶表示,若要真正落實AIoT,首要的挑戰便是必須將連線與運算成本降到最低,否則廠商投入的預算皆會消耗在該二項目之中。然而,現有以雲端為主的物聯網、人工智慧架構尚無法完全達到該成本標準。
 
以雲端運算為主AIoT架構,相對於邊緣運算而言需要投入更多成本在連線之上,以改善延遲問題。因此若要實現理想中的AIoT情境,勢必得將運算放到邊緣端處理,才能將成本降低至產業能夠承受的範圍之內。

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