最近快速崛起的 DeepSeek ，透過「知識蒸餾（Knowledge Distillation）」的方法，從 OpenAI 的大型模型中萃取出小型高效的語言模型。這不僅降低了運算成本，也讓 AI 應用變得更具普及性。這種趨勢結合 NPU（神經處理單元）技術，將為語言模型的應用場景帶來顛覆性的改變。
※ AI 的發展方向：小模型、低成本、客製化
- 小模型的崛起：大型語言模型雖然強大，但運行成本高昂。DeepSeek 透過蒸餾技術達到模型輕量化，同時也保留了核心能力。
- 降低部署成本：小型模型的計算需求降低，使其能夠在成本更低的硬體上運行，例如行動裝置、邊緣設備等。
- 高度客製化：企業與個人可以根據自身需求微調 AI 模型，提升效率與應用價值。
※ 消費性市場的催化劑：NPU + 小模型的全新體驗
NPU的介紹及應用可以參考這部影片：
簡而言之，NPU（Neural Processing Unit）是一種專門設計來加速人工智慧（AI）和機器學習（ML）推理運算的處理器。與傳統的 CPU（中央處理器）或 GPU（圖形處理器）相比，NPU 針對神經網路運算進行了優化，能夠以更低的功耗執行深度學習任務。
目前大多數 AI 應用仍依賴 Nvidia GPU 進行推理，但隨著 NPU 技術的發展，企業與亦可以選擇NPU，作為更具成本效益的解決方案。
除了NPU以外，大廠也會開發自有ASIC用於AI運算，以降低對於GPU依賴。如Google Cloud TPU v4、Huawei Ascend 910、AWS Inferentia。
AI 模型的輕量化讓手機、筆電等消費級設備得以運行高效的語言模型。透過內建 NPU 或 ASIC 晶片，手機與電腦將能夠即時進行語音識別、文字生成、圖像處理等 AI 任務，而無需仰賴雲端運算。
※ 影響與市場機會
- 刺激手機更換需求：隨著 AI 功能的提升，未來 AI 手機將能夠提供更強的智慧助手、即時翻譯、影像增強等功能，促使消費者升級設備。
- 聯發科受惠：聯發科等晶片製造商將受惠於 AI 手機市場的擴展，NPU 成為新一代晶片的標準配置。
- 利基型記憶體需求增長：AI應用能帶動消費性電子的去庫存化，也帶動特定記憶體市場的成長。
- 降低導入 AI 應用門檻：經濟實惠的解決方案，有助於 AI 應用的普及化，讓更多企業能在本地部署 AI 模型，處理個人化問題，如企業內部搜尋、專屬 AI 助理等。
※ 結論：NPU + 小模型開創 AI 新時代
DeepSeek 展示了小型語言模型的潛力，而 NPU 則為其提供了高效能的運行環境。隨著 AI 手機、PC、企業地端 AI 推論的發展，未來的 AI 生態將更加去中心化，不再依賴昂貴的 GPU，而是轉向更節能、高效、低成本的解決方案。這將帶來 AI 技術的普及化，並創造更多新的商業機會。
