從通用算力到極致專用：Hard-coded Inference重塑AI推理的經濟邊界
摘要
AI產業重心正由訓練轉向推理，關鍵不再是模型規模，而是單位Token成本與能效表現。隨推理流量結構性成長，通用GPU面臨記憶體頻寬與功耗瓶頸，促使硬式編碼推理晶片興起，透過將模型權重固化於晶片並結合片上記憶體設計，此類架構大幅降低資料搬移成本與延遲，重塑推理經濟邊界。未來在即時翻譯、醫療、法律與金融等高頻且低延遲場景，專用化晶片將加速落地，產業格局亦將走向通用與專用並行的新常態。
一. AI產業發展趨勢：從訓練逐步邁向推理
二. 硬式編碼崛起要因：AI效率與商業效益
三. 硬式編碼落地挑戰：迭代風險與廠商應對
四. 未來潛力商業應用：邊緣隱私與成熟場景
五. 產業廠商影響分析：邊緣AI與通用大廠
六. 拓墣觀點
圖一 2025～2029年AI伺服器於訓練端與推理端之分布推估
圖二 運行Llama 3.1 8B之處理Token/秒比較
圖三 Taalas HC1主要設計特色
表一 硬式編碼晶片潛力應用場景舉要
