超微：企業AI模型走向分散式 架構融合雲端、邊緣與終端

商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導

超微半導體（AMD）印度區總經理 Vinay Sinha 指出，企業對於人工智慧（AI）的應用正從實驗階段轉向實際執行，這導致智慧運算模式的部署方式與地點產生轉變，一個涵蓋雲端、資料中心、邊緣運算及個人電腦（PC）的分散式混合式架構，已成為最為務實的發展路徑。

Vinay Sinha 於昨（3）日表示，過去單純依賴雲端 AI 的模式，在企業面臨效能、成本、效率與資安要求時，已難以在大規模應用中永續發展。他強調，AI 個人電腦正成為組織的策略性投資，其在提升生產力、回應速度及強化數據控制方面展現出顯著價值。現代 AI 個人電腦內建的類神經網路處理器（NPU），是實現即時轉錄、摘要及上下文搜尋等 AI 工作負載在本地端運行的關鍵，這不僅提升了回應速度與隱私保護，也釋放了中央處理器（CPU）和圖形處理器（GPU）的資源。

對於需符合嚴格法規的金融、醫療及政府等產業而言，裝置端 AI 能將敏感數據在本地進行處理，而非傳輸至外部雲端服務，進而提供強大的治理、法規遵循與數據主權效益。《The Financial Express》報導，Vinay Sinha 進一步解釋，邊緣 AI 在工業自動化、零售營運、自主系統及影像分析等對延遲敏感的即時環境中，帶來明顯優勢。在這些場景中，毫秒的差異至關重要，本地處理數據能實現即時決策，無需依賴雲端往返傳輸。

超微半導體（AMD）的策略核心即是推動這種分散式 AI 模型。該公司表示，由超微驅動的 AI 個人電腦整合了專用 NPU 與高效能 CPU、GPU，形成統一且節能的平台，專為裝置端 AI 工作負載設計。在企業環境中，這轉化為可衡量的生產力提升，例如每年可節省多達七週的生產時間，在電子郵件摘要、文件準備等常見工作流程中，效率可提高五倍，並能使技術專業人員的任務處理時間縮短高達 81%。超微 PRO 技術也透過多層次安全防護，包括完整的系統記憶體加密，以及企業級可管理性和平台長期穩定性，進一步強化企業部署。

與此同時，印度企業正積極從 AI 實驗轉向更廣泛的部署。例如，拿丁集團（L&T）便將其 AI 策略重心放在內部生產力提升，並將內部開發的工具逐步推向市場。《The Financial Express》報導，拿丁集團利用其在營建、製造、能源及服務等多個產業的廣泛佈局，發展出植根於實際營運環境的 AI 應用。他們正與輝達（Nvidia）合作建立資料中心容量，打造「AI 工廠」，協助客戶從實驗階段過渡到全面部署，並將其作為商業服務提供。這套 AI 工廠基礎設施，也結合了數據、平台與應用程式等更廣泛的技術堆疊，並特別著重於印度本土化的多語言、多模態資料集。