AMD 正策略性地押注，認為 AI 推論的未來不在於大型資料中心，而是透過智慧型手機和筆記型電腦等日常裝置掌握在消費者手中。此舉使 AMD 有潛力挑戰 NVIDIA 在 AI 領域的主導地位，專注於邊緣 AI 功能。
從模型訓練到 AI 推論的轉變
AI 領域最初的熱潮以競相開發用於訓練大型語言模型 (LLM) 的大量計算資源為特徵。然而，市場現在正在轉向推論，而 AMD 認為它已做好充分準備來引領這一轉變。在最近的一次採訪中，AMD 的技術長 (CTO) Mark Papermaster 強調了推論向邊緣裝置的移動，表明 AMD 可以在這個蓬勃發展的領域為 NVIDIA 提供重要的競爭。
邊緣推論的未來
當被問及未來邊緣推論的普及程度時，特別是預計到 2030 年，Papermaster 預測，大多數 AI 推論將在邊緣裝置上執行。這種轉變的時間表取決於可以在這些裝置上有效運行的引人注目的應用程式的開發。他強調，目前的應用程式僅僅是開始，預計該領域將迅速發展。
Papermaster 認為，資料中心中與 AI 計算相關的成本不斷上升將迫使 Microsoft、Meta 和 Google 等主要科技公司重新考慮其策略。這可能會導致更多地採用邊緣 AI 解決方案。這種預期是 AMD 比 Intel 和 Qualcomm 等競爭對手更認真地看待 ‘AI PC’ 概念的主要原因。AMD 的承諾體現在其最新的加速處理單元 (APU) 產品線中，包括 Strix Point 和 Strix Halo，這些產品旨在以降低的成本將 AI 計算能力帶到小型外形尺寸中。
提高 AI 模型的效率和準確性
關於計算資源的成長，AMD 的 CTO 指出，人們非常關注提高 AI 模型的準確性和效率。最佳化替代方案（如 DeepSeek）的發布表明了一種趨勢，即更有效和準確的 AI 實施。隨著時間的推移，裝置將能夠在本地運行複雜的 AI 模型，直接在其裝置上為使用者提供全面的 AI 體驗。
Papermaster 的評論讓人想起 Intel 前執行長 Pat Gelsinger 關於未來推論重要性的類似聲明。這種觀點表明，NVIDIA 的競爭對手可能會發現在 AI 訓練市場上競爭具有挑戰性，因為 NVIDIA 在該市場上已經建立了強大的領先地位。在像 AI 推論這樣的未來市場中競爭代表了一種可行的策略，可以挑戰 NVIDIA 的主導地位，而 AMD 已經開始朝這個方向採取措施，開發具有強大邊緣 AI 功能的處理器。
向邊緣 AI 的策略轉變
將 AI 推論轉移到邊緣裝置的策略重要性取決於多個因素，這些因素超出了單純的成本考量。向邊緣 AI 的轉移代表了 AI 的部署、存取和利用方式的根本轉變，提供了一系列在現代技術環境中日益重要的優勢。
增強使用者體驗
邊緣 AI 促進了資料在裝置上的即時處理，減少了延遲並提高了響應速度。這對於需要即時回饋的應用程式（如擴增實境 (AR)、虛擬實境 (VR) 和高級遊戲）尤其重要。透過在本地處理資料，邊緣 AI 最大程度地減少了對雲端連接的依賴，確保應用程式即使在網路存取受限或沒有網路存取的區域也能保持功能。這透過提供對 AI 驅動功能的無縫和不間斷存取來增強使用者體驗。
提高隱私和安全性
在邊緣處理資料還可以提高隱私和安全性。敏感資訊不需要傳輸到遠端伺服器，從而降低了資料洩露和未經授權存取的風險。這對於處理個人或機密資料的應用程式（如醫療保健監控、金融交易和生物識別驗證）尤其重要。透過將資料保存在裝置上，邊緣 AI 為使用者提供了對其資訊的更大控制權，並減少了隱私洩露的可能性。
降低頻寬和基礎架構成本
將 AI 推論轉移到邊緣可以顯著降低頻寬消耗和基礎架構成本。在本地處理資料可以最大程度地減少需要傳輸到雲端和從雲端傳輸的資料量，從而減少網路擁塞並降低頻寬費用。這對於產生大量資料的應用程式（如視訊監控、工業自動化和環境監測）尤其有益。透過減少對雲端基礎架構的依賴，邊緣 AI 使組織能夠更有效且更經濟高效地擴展其 AI 部署。
實現新應用程式
邊緣 AI 能夠開發傳統基於雲端的 AI 無法實現的新應用程式。例如，自動駕駛車輛需要即時處理感測器資料，以便在道路上做出關鍵決策。邊緣 AI 提供了必要的計算能力來在本地執行此處理，而無需依賴與雲端的持續連接。同樣，智慧家居和建築可以使用邊緣 AI 來分析來自各種感測器和裝置的資料，以優化能源消耗、提高安全性並增強舒適度。
競爭優勢
對於像 AMD 這樣的公司來說，專注於邊緣 AI 可以在競爭激烈的 AI 市場中提供策略優勢。透過開發針對邊緣推論進行最佳化的處理器和 APU，AMD 可以將自己與主要專注於基於雲端的 AI 解決方案的競爭對手區分開來。這使 AMD 能夠在不斷成長的邊緣 AI 市場中佔據重要的份額，並將自己確立為該新興領域的領導者。
AMD 實現邊緣 AI 的技術方法
AMD 實現邊緣 AI 的方法是多方面的，包括硬體創新、軟體最佳化和策略合作夥伴關係。透過整合這些要素，AMD 旨在提供全面的解決方案，使開發人員和組織能夠利用邊緣 AI 的全部潛力。
硬體創新
AMD 最新的 APU 產品線（如 Strix Point 和 Strix Halo）在設計時考慮了 AI 計算能力。這些 APU 在單個晶片上整合了中央處理單元 (CPU)、圖形處理單元 (GPU) 和專用 AI 加速器。這種整合允許在邊緣有效處理 AI 工作負載，減少延遲並提高效能。AMD 的硬體創新側重於在小型外形尺寸中提供必要的計算能力，使其適用於各種邊緣裝置，包括筆記型電腦、智慧型手機和嵌入式系統。
軟體最佳化
AMD 還在投資軟體最佳化，以確保其硬體可以有效地運行 AI 模型。這包括開發軟體庫和工具，使開發人員可以輕鬆地在 AMD 的硬體上部署 AI 模型。AMD 的軟體最佳化工作側重於提高 AI 模型的效能和效率、降低功耗以及增強與各種 AI 框架的相容性。透過提供全面的軟體支援，AMD 旨在使開發人員更容易利用其硬體的全部潛力來進行邊緣 AI 應用程式開發。
策略合作夥伴關係
AMD 正在積極與 AI 生態系統中的其他公司建立策略合作夥伴關係。這些合作夥伴關係包括與軟體供應商、雲端服務提供者和裝置製造商的合作。透過與這些合作夥伴合作，AMD 可以確保其硬體和軟體解決方案與各種 AI 應用程式和平台相容。這些合作夥伴關係還使 AMD 能夠擴大其覆蓋範圍，並提供滿足其客戶不同需求的全面解決方案。
邊緣 AI 市場的挑戰和機會
雖然邊緣 AI 市場提供了重要的機會，但它也面臨著一些需要解決的挑戰。這些挑戰包括確保安全性、管理複雜性和解決道德考量。
確保安全性
安全性是邊緣 AI 市場中的一個主要問題。邊緣裝置通常部署在容易受到網路攻擊的環境中。實施強有力的安全措施以保護這些裝置免受未經授權的存取和資料洩露非常重要。這包括使用加密、身份驗證和存取控制機制。此外，定期更新邊緣裝置上的軟體和韌體以解決任何安全漏洞非常重要。
管理複雜性
邊緣 AI 市場的特點是高度複雜。存在許多不同類型的邊緣裝置、AI 模型和軟體平台。管理這種複雜性需要一種協調的方法，涉及硬體供應商、軟體開發人員和終端使用者。這包括開發標準化的介面和協定、提供全面的文件和培訓，以及提供支援服務以幫助使用者部署和管理邊緣 AI 解決方案。
解決道德考量
AI 的使用引發了一些道德考量。確保 AI 系統公平、透明和負責任非常重要。這包括解決 AI 模型中的偏差、保護隱私以及確保以負責任和合乎道德的方式使用 AI 系統。組織需要制定政策和指南來解決這些道德考量，並確保 AI 用於造福社會。
成長機會
儘管存在這些挑戰，邊緣 AI 市場還是提供了顯著的成長機會。對即時處理、增強的隱私和降低的頻寬消耗的需求不斷成長，推動了邊緣 AI 解決方案的採用。隨著技術的成熟和生態系統的擴展，預計邊緣 AI 市場在未來幾年將快速成長。能夠有效應對挑戰並把握該市場機遇的公司將處於成功的有利位置。
NVIDIA 的地位和競爭的可能性
NVIDIA 在 AI 訓練市場上佔據主導地位，這主要是由於其先進的 GPU 和軟體平台。然而，向邊緣 AI 的轉移為像 AMD 這樣的競爭對手提供了挑戰 NVIDIA 主導地位的機會。
NVIDIA 的優勢
NVIDIA 在 AI 市場的優勢包括其高性能 GPU、全面的軟體生態系統（包括 CUDA）以及強大的品牌知名度。這些因素使 NVIDIA 能夠佔據 AI 訓練市場的相當大份額，並將自己確立為該領域的領導者。NVIDIA 的 GPU 廣泛用於資料中心，用於訓練大型 AI 模型，其軟體平台被開發人員用於建立和部署 AI 應用程式。
AMD 的機會
AMD 有機會透過利用其在硬體創新和軟體最佳化方面的優勢，與 NVIDIA 在邊緣 AI 市場上競爭。AMD 最新的 APU 在設計時考慮了 AI 計算能力，使其非常適合邊緣 AI 應用程式。此外，AMD 正在投資軟體最佳化，以確保其硬體可以有效地運行 AI 模型。透過專注於邊緣 AI，AMD 可以將自己與 NVIDIA 區分開來，並佔據該成長市場的相當大份額。
競爭策略
為了有效地與 NVIDIA 競爭，AMD 需要採取多方面的策略，包括：
- 持續的硬體創新： AMD 需要在硬體方面繼續創新，以提供針對邊緣 AI 應用程式進行最佳化的處理器和 APU。這包括開發新的架構、提高效能和降低功耗。
- 軟體生態系統開發： AMD 需要開發一個全面的軟體生態系統，支援各種 AI 框架和應用程式。這包括提供軟體庫、工具和文件，使開發人員可以輕鬆地在 AMD 的硬體上部署 AI 模型。
- 策略合作夥伴關係： AMD 需要繼續與 AI 生態系統中的其他公司建立策略合作夥伴關係。這包括與軟體供應商、雲端服務提供者和裝置製造商的合作。
- 市場重點： AMD 需要將其行銷重點放在邊緣 AI 市場上，並強調其解決方案對邊緣 AI 應用程式的好處。這包括教育客戶了解邊緣 AI 的優勢，並展示 AMD 硬體和軟體的功能。
透過採用這些策略，AMD 可以有效地與 NVIDIA 在邊緣 AI 市場上競爭，並將自己確立為該新興領域的領導者。向邊緣 AI 的轉移為 AMD 提供了一個重要的機會來挑戰 NVIDIA 的主導地位，並佔據不斷成長的 AI 市場的相當大份額。
隨著像 AMD 這樣的公司倡導向邊緣運算的轉移，AI 推論的未來將被重新塑造。這種轉變有望使 AI 更接近終端使用者，增強使用者體驗，增強隱私，並實現許多以前受到基於雲端的處理限制的新應用程式。隨著 AMD 繼續創新和投資於邊緣 AI 技術，它已做好充分準備，在塑造人工智慧的未來方面發揮關鍵作用。