在生成式掀起全球技術(shù)浪潮的同時(shí)，另一個(gè)更為“低調”卻同樣關(guān)鍵的技術(shù)方向正悄然崛起，那就是邊緣 AI，或者說(shuō)有個(gè)今年更為流行的名字——端側 AI。如果說(shuō)邊緣 AI 聚焦于計算資源的下沉，那么端側 AI 則主要涉及在設備端直接部署和運行人工智能模型、實(shí)現快速數據處理和智能決策，二者同屬“分布式智能計算”的不同層級，內涵方面有很大的重合。
過(guò)去一段時(shí)間，無(wú)論是 NXP 重金收購 Kinara，還是高通宣布收購 Edge Impulse，科技巨頭們的頻繁動(dòng)作揭示了一個(gè)清晰信號：邊緣 AI/端側 AI 正在從“概念驗證”走向“戰略支柱”。這場(chǎng)技術(shù)遷徙的背后，不僅是算力重構的必然趨勢，更是圍繞數據主權、實(shí)時(shí)決策與能效平衡的新一輪全球競爭。因此，本文將基于此，來(lái)聊聊科技巨頭不惜巨資拿下邊緣 AI/端側 AI 領(lǐng)域明星企業(yè)，主要基于哪些戰略考量。
科技巨頭爭先布局邊緣 AI/端側 AI
2025 年 2 月 11 日，荷蘭芯片制造商恩智浦 (NXP) 宣布斥資 3.07 億美元收購美國加州邊緣 AI 芯片初創(chuàng )公司 Kinara Inc.，后者專(zhuān)注于為網(wǎng)絡(luò )邊緣的人工智能工作負載開(kāi)發(fā)神經(jīng)處理單元 (NPU)。
據悉，Kinara 的分立 NPU (包括 Ara-1 和 Ara-2) 在性能和能效方面位居行業(yè)前列，因此非常適合用于視覺(jué)、語(yǔ)音、手勢等新興 AI 應用，以及其他各種由生成式 AI 驅動(dòng)的多模態(tài)實(shí)現。這兩款器件均采用創(chuàng )新架構，能夠映射推理圖，以便在 Kinara 的可編程專(zhuān)有神經(jīng)處理單元上高效執行，更大限度地提高邊緣 AI 性能。此外，Kinara 還提供豐富的軟件開(kāi)發(fā)套件，便于客戶(hù)優(yōu)化 AI 模型性能及簡(jiǎn)化部署流程。https://www.ofweek.com/ai/2025-04/ART-201700-8470-30660988.html
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