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AI 的下半場不在雲端，而在推論與邊緣。 隨著雲端訓練成本與電力消耗撞上現實天花板，產業重心正全面轉向高能效比的 NPU 架構 與 ASIC 客製化晶片。
這意味著輝達的 CUDA 壁壘在推論階段已不再不可撼動嗎？而 2026 年「實體 AI」的普及，將讓 AI 脫離螢幕對話，正式成為具備行動與感知能力的智慧型硬體，引發從供應鏈到家庭生活的新一輪洗牌。
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