从通用算力到极致专用：Hard-coded Inference重塑AI推理的经济边界
摘要
AI产业重心正由训练转向推理，关键不再是模型规模，而是单位Token成本与能效表现。随推理流量结构性成长，通用GPU面临记忆体频宽与功耗瓶颈，促使硬式编码推理晶片兴起，透过将模型权重固化于晶片并结合片上记忆体设计，此类架构大幅降低资料搬移成本与延迟，重塑推理经济边界。未来在即时翻译、医疗、法律与金融等高频且低延迟场景，专用化晶片将加速落地，产业格局亦将走向通用与专用并行的新常态。
一. AI产业发展趋势：从训练逐步迈向推理
二. 硬式编码崛起要因：AI效率与商业效益
三. 硬式编码落地挑战：迭代风险与厂商应对
四. 未来潜力商业应用：边缘隐私与成熟场景
五. 产业厂商影响分析：边缘AI与通用大厂
六. 拓墣观点
图一 2025～2029年AI伺服器于训练端与推理端之分布推估
图二 运行Llama 3.1 8B之处理Token/秒比较
图三 Taalas HC1主要设计特色
表一 硬式编码晶片潜力应用场景举要
