耐能(Kneron)創辦人兼執行長劉峻誠博士，受邀參與於美國加州聖塔克拉拉舉行的2025全球半導體聯盟(GSA)年度頒獎典禮。身為全球邊緣AI代表性企業之一，耐能此次受邀亮相，再次凸顯其在國際半導體生態中的重要地位。
當晚，在被譽為「半導體界奧斯卡」的GSA典禮現場，劉峻誠也與輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳(Jensen Huang)、博通(Broadcom)總裁Charlie Kawwas、英特爾(Intel)前執行長Pat Gelsinger等人一同接受專訪。該專訪由科技媒體theCUBE與紐約證券交易所(NYSE)聯合製作，聚焦邊緣AI、AI晶片創新，以及全球供應鏈與產業落地等關鍵議題。
專訪過程中，劉峻誠觀察到，各家領導企業對AI未來的描繪，正從不同角度勾勒出完整產業版圖。他指出，黃仁勳所描繪的是「AI工廠」的宏觀藍圖；Pat Gelsinger則強調x86生態系在通用運算與開放架構中的延續價值；Charlie Kawwas分享博通如何為雲端巨頭打造高度客製化的AI引擎。「而我們回答的問題是，」劉峻誠表示，「當AI走出資料中心，真正進入工廠攝影機、汽車後視鏡、家庭門鎖與各種終端設備時，誰能提供兼具安全、低功耗與成本效益的智能？答案正是NPU。」
「AI的未來，不只在雲端，更在邊緣。」
劉峻誠在專訪中進一步指出：「AI的未來不在雲端，而在邊緣。隨著隱私、延遲與能耗成為核心瓶頸，讓智能下沉至終端設備已成為不可逆的產業趨勢。」
他強調，耐能的願景是協助企業建立屬於自己的本地AI基礎設施，並以「 低能耗、易部署、可控成本 」為核心策略，讓企業能在兼顧效能、安全與法規合規的前提下，將AI能力大規模、永續地落實於各類應用場景。
談及耐能在全球AI晶片版圖中的定位時，劉峻誠也清晰勾勒出當前「智慧算力三角」架構：
- Intel：代表通用運算的CPU基石
- NVIDIA：主導雲端高效能運算的GPU帝國
- Broadcom：為雲端巨頭打造客製化AI ASIC加速器
- Kneron(耐能)：專注邊緣端NPU，補上「最後一哩」的即時終端智能
他指出，耐能並非要與既有巨頭競爭，而是打造互補性的分層架構：
「NVIDIA GPU負責雲端大模型訓練、Intel CPU負責通用任務調度運算、Broadcom ASIC強化特定雲推理負載，而耐能NPU負責讓數十億的終端裝置具備本地AI能力。」這種雲—邊—端分層架構，正快速成為未來十年AI的基礎設施標準。
談及對全球半導體產業的影響，劉峻誠博士表示：「此次能與多位國際半導體與科技大廠領袖齊聚一堂，深感榮幸。過去數年，AI算力高度集中於少數科技巨頭的資料中心，不僅推高技術門檻，也使部署成本居高不下，應用場景相對受限。耐能的核心策略，正是將高效且可控的AI能力下沉至終端設備，讓中小企業與新興市場也能參與AI創新。」
劉峻誠進一步指出，這樣的發展方向也正在重塑晶片設計的價值邏輯。「相較於單純追求峰值算力，未來晶片競爭的關鍵，將更著重於能效比、資料安全，以及與實際應用場景的高度適配性。邊緣AI不只是雲端AI的延伸，而是一條能真正推動產業落地、促成細分領域深度創新的關鍵路徑，也有機會由此撬動更完整的全球產業生態。」
作為GSA成員企業，耐能此次於國際舞台亮相，不僅展現其在邊緣AI領域的全球競爭力，也象徵邊緣AI正式進入主流產業視野。隨著「AI賦能」與「智慧終端」雙軌並進，耐能將持續以高效、安全且具普惠性的邊緣智慧解決方案，協助各行各業加速數位與智慧化轉型，邁向下一個發展階段。
