如前所述，未來若要讓 AI Agent 真正大規模普及，單靠「大型模型」並不足以支撐，還必須整合雲端、邊緣與終端等不同層級的運算能力。LLM 一旦上線，推論成本往往會超過訓練成本，單日推論規模可能高達數億個 token，此時晶片的運算效率與能耗表現便會被放大檢視。以 NVIDIA 推出的 Blackwell 為例，其宣稱可將 LLM 推論的能耗與 OPEX 降低25倍，突顯出專用硬體（如 GPU、ASIC）在推論場景中的關鍵性。此外，雲端推論需維持毫秒等級的回應延遲；而邊緣裝置則受到功耗與散熱限制，同樣存在挑戰。綜合觀察，我認為當前推論技術中最關鍵的兩大挑戰如下，也將成為推論晶片競爭的勝負分水嶺：

挑戰1：吞吐量(Throughput) and 資料延遲(Latency)權衡 的最佳化

挑戰2：預填(Prefill)階段 and 解碼(Decode)階段 的專門化

第一點中的吞吐量（Throughput）是指系統在單位時間內所能完