AI不只Nvidia能吃!耐能推「最高CP值」AI晶片、台積電助攻,厲害在哪?
AI不只Nvidia能吃!耐能推「最高CP值」AI晶片、台積電助攻,厲害在哪?

AI晶片新創耐能智慧於今(15日)發布新產品「KL730」,搭載台積電12奈米製程。創辦人劉峻誠在致詞時指出,耐能雖然不像通用型GPU(繪圖處理器),但專攻AI(人工智慧)應用,能協助企業解決最關鍵的能耗問題,主打AI應用「CP值最高」晶片,「影像處理、邏輯運算我們或許不如英特爾(Intel)或輝達(NVIDIA),但在AI我們是最好的。」

耐能智慧
耐能智慧今發表最新產品KL730
圖/ 邱品蓉攝影

主攻邊緣運算!陳良基:微小算力是未來

耐能智慧創立於2015年,主要業務為AI晶片和AI市集平台,並在去年獲得34億元的注資,包含高通、紅杉資本、中華開發、鴻海、華邦電、台達電、光寶、阿里巴巴創業者基金,以及香港富商李嘉誠旗下的維港投資等。

耐能除提供AI晶片外,耐能也擁有軟體工具,協助開發者開發晶片,相當於提供運算平台給客戶。前科技部長、台大電機系特聘教授陳良基認為,這樣的運算平台再結合強盛的半導體產業,更有利於台灣搶佔AI市場。

陳良基出席活動時表示,AI並不只有輝達這樣做通用GPU大廠才有機會,周邊還有很多小型應用的邊緣運算市場,如小型的伺服器、車用、電腦、手機或監視器等。微小算力的提供在未來也會是AI重要的應用途徑。

耐能智慧
前科技部長、台大電機系名譽教授陳良基指出,微小算力提供將會是AI市場的一塊商機
圖/ 邱品蓉攝影

耐能指出,KL730晶片能將低耗能的AI應用於邊緣伺服器、智慧家居和汽車輔助駕駛系統(ADAS)等各式場景,效能相較KL720提升3至4倍。劉峻誠表示,廣達亦在伺服器中導入耐能產品,發現降低了75%至80%的能耗,隨著語言模型運算量攀升,提供成本可控但效能表現強大的AI解決方案,是耐能強調的優勢。

已獲車廠詢問!耐能新品不只省錢還省電

劉峻誠在今日演說中提到,耐能的優勢在於CP值超高,可以解決大型語言模型需要燒錢的問題,「GPT的成本已經大幅上升了,KL730就是為解決這類問題而誕生的。」印度新聞媒體平台Analytics India Magazine報告指出,OpenAI可能在2024年底破產,原因在於為維持AI服務ChatGPT,該公司每天就要花費約70萬美元(約2200萬台幣)。

耐能的晶片在邊緣運算的特定情況下,能比通用型GPU有更好的表現,也可以替企業省下運轉AI所需要的電費支出。

KL730目前已獲德、日系車用客戶詢問,可運用在車用ADAS進行「全畫面偵測。」劉峻誠解釋,特斯拉(Tesla)目前的辨識為眼睛和眼睛單一比對,比對失敗將可能發生意外,但搭配耐能晶片的車用影處理器(ISP),可以解決光線過亮或過暗所導致的比對問題,提高ADAS的安全度。

耐能智慧
耐能目前在AI邊緣運算上,受到許多關注
圖/ 邱品蓉攝影

另外,耐能在智慧安防上也已經有成績。過去受限於中國的低價競爭,台灣難以抗衡。不過在中美科技戰的角力下,耐能也抓住機會,當前國際最大的安控廠為韓國韓華集團,約有28至30款產品採用耐能智慧晶片。

責任編輯:錢玉紘

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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