從基礎設施到智慧：回顧 GTC 2026 以及群聯電子如何讓 AI 更實用

在今年的英偉達GTC大會上，一個訊息傳遞得非常清晰。. 人工智慧正從實驗階段走向實際的、生產驅動的工作負載階段。. 

主題演講和研討會不再專注於模型訓練的突破，而是更專注於如何大規模地將人工智慧投入實際應用。這種轉變反映了更廣泛的行業現實，而群聯電子憑藉其 Pascari aiDAPTIV™ 解決方案，完全有能力應對這一挑戰。. 

討論的主題主要圍繞在幾個方面展開，從推理的興起到日益增長的重要性… 數據和基礎設施設計. 它們共同指出了一系列新的挑戰，而傳統建築從未打算應對這些挑戰。. 

人工智慧工作負載正在發生變化，基礎設施必須跟上步伐。

今年GTC大會的一個顯著主題是模型訓練向生產環境運作的轉變。推理能力如今已成為人工智慧需求的主要驅動力，系統需要持續處理輸入、產生輸出，並支援諸如人工智慧代理之類的動態工作流程。. 

同時，智能體人工智慧的出現也提高了人們對這類系統能力的期望。企業不再採用靜態模型，而是部署需要持續情境資訊、快速資料存取和即時適應能力的全天候流程。這從根本上改變了基礎設施的需求，使持續效能和記憶體效率比單純的峰值運算能力更為重要。. 

數據也扮演越來越重要的角色。可靠的人工智慧成果取決於結構良好、易於存取的數據，因此數據基礎設施是整體系統設計的關鍵組成部分。. 

這些趨勢共同揭示了一個日益嚴重的限制因素。. 記憶體而非運算能力正成為主要瓶頸. 隨著工作負載需要更大的情境視窗和持續處理能力，傳統架構難以滿足需求。簡單地增加GPU數量並非總是切實可行，這促使企業重新思考如何在其環境中管理和擴展記憶體。. 

閱讀：數據引力與儲存的未來：為什麼鄰近性在數位世界中驅動效能

aiDAPTIV 如何應對新的人工智慧現實

我們很高興能在本次活動中展示我們的 aiDAPTIV 解決方案，以證明其技術是如何專門設計來解決這些挑戰的。. 

aiDAPTIV 並非僅僅依賴 GPU 內存，而是引入了一種 多層記憶體架構 它將有效記憶體擴展到GPU、系統記憶體和高效能快閃記憶體。這種方法從根本上改變了AI工作負載的支援方式。. 

aiDAPTIV 透過使用 Pascari 快取記憶體 SSD 和記憶體管理中間件，使系統能夠處理更大的模型和更長的上下文窗口，而無需額外的 GPU 資源。. 

這與GTC大會上強調的趨勢完全一致：

• • • 隨著推理成為主流，aiDAPTIV 透過動態管理跨層數據，支援持續的、記憶體密集型工作負載。.
    • 隨著智慧人工智慧的發展，它能夠實現持久的上下文和高效的資料重用，這對於持續推理工作流程至關重要。.
    • 隨著資料日益核心化，人工智慧處理得以更靠近資料所在位置，進而提升效能和控制力。

在不影響規模的前提下實現本地人工智慧

aiDAPTIV最引人注目的方面之一是它能夠將先進的人工智慧功能帶入… 本地和邊緣環境. 

GTC展示了各組織如何出於隱私、延遲和成本控制等原因，尋求在更靠近資料的位置運行人工智慧。然而，記憶體有限歷來限制了這些系統的功能。. 

aiDAPTIV 透過在固定硬體配置下擴展可用記憶體來解決這個問題。這使得本地系統能夠支援長上下文推理、記憶體密集微調以及需要持續狀態管理的智慧體工作流程。.  

從實際角度來看，企業無需過度配置昂貴的 GPU 基礎架構即可運行更進階的 AI 工作負載。. 

閱讀：高效能運算與邊緣運算的交集

群聯電子的產業視角強化了記憶體挑戰。 

群聯電子在GTC上的交流並不限於產品展示。 現場面試 PCMag, 群聯電子執行長潘錦燮強調了這些趨勢加速發展的速度，尤其是在人工智慧向邊緣運算靠近的情況下。. 

他指出，對本地運作人工智慧日益增長的需求是塑造未來基礎設施的關鍵因素，OpenClaw等技術的快速普及也功不可沒。隨著越來越多的組織乃至消費者尋求在個人設備和本地系統上部署人工智慧，記憶體和儲存的壓力只會越來越大。事實上，他指出，“人工智慧的需求不會放緩。” 

這種轉變意義重大。它表明人工智慧不再局限於大型資料中心，而是正在擴展到更廣泛的設備和環境生態系統中，而每個設備和環境在記憶體、成本和效能方面都有各自的限制。. 

對於基礎設施提供者而言，這凸顯了一個關鍵現實。挑戰不再只是在集中式環境中擴展運算能力，而是要實現高效、記憶體感知的人工智慧，並使其無所不在。而aiDAPTIV等解決方案正是為了彌補這一缺口而設計的，它能夠在無需持續擴展硬體的情況下提升效能。. 

aiDAPTIV 在專為記憶體密集型工作負載而建構的新型 AI PC 中發揮關鍵作用。

透過新的合作，突破傳統DRAM記憶體容量的限制，使人工智慧更易於使用且更具可擴展性，而這個願景正在逐步成形。在本次活動中，群聯電子重點介紹了與GMKTec和英特爾等技術供應商的合作，旨在打造新一代人工智慧PC，以克服這些限制。. 

例如，GMKTec 推出了一款支援 OpenClaw 的迷你電腦，它將英特爾最新的 AI 處理平台與 Pascari aiDAPTIV 儲存解決方案結合。該方案並非僅依賴系統內存，而是利用高效能快取 SSD 作為內存層次結構中的主動組成部分，動態擴展可用內存。. 

其關鍵區別在於將aiDAPTIV直接整合到平台中。透過智慧地將工作負載分配到DRAM和快閃記憶體上，該系統能夠在相同的硬體空間內處理比以往更大的模型和更複雜的推理任務。. 

這一點至關重要，因為它將多層記憶體架構的優勢融入緊密整合、實際部署的系統中。企業無需專用基礎架構或過度配置的GPU，即可在更緊湊、更易用的系統上運行高階AI工作負載。這是一個記憶體擴展從概念走向產品的實際案例，它使得在更廣泛的環境中實現可擴展的AI性能成為可能。. 

展望未來

GTC 2026 標誌著業界對人工智慧基礎設施的思考方式發生了轉折。關注點不再只是建立更大的模型，而是如何讓這些模型在真實環境中有效運作。. 

這種轉變帶來了新的挑戰，尤其是在記憶體、資料和系統設計方面。. 

Pascari aiDAPTIV 這反映了應對這些挑戰方式的更廣泛演變。透過重新思考記憶體架構並將快閃記憶體引入人工智慧工作流程，它為更具可擴展性、高效性和實用性的人工智慧部署打開了大門。. 

隨著人工智慧不斷向邊緣端發展，並深入到日常營運中，彌合性能和效率之間差距的解決方案將發揮越來越重要的作用。. 

常見問題 (FAQ)：