STMicroelectronics表示，邊緣AI的成長取決於向記憶體內運算的轉變

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Reuters2026/08/24 06:21

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STMicroelectronics 管理層指出，邊緣 AI 正從雲端訓練成本轉向推理經濟學，計算更貼近數據來源。
策略聚焦於記憶體內計算，以減少數據搬移所耗能量，從近記憶體設計走向 SRAM 及非揮發性記憶體內架構。
強調於 ISSCC 2023 展示的 18 奈米 FD-SOI 數位記憶體內加速器，在最高 4 位元精度下達到 40 至 310 TOPS/W。
指出 Neural-ART NPU 為商業化路徑，並包含 STM32N6 作為首款內建硬體 AI 加速的 STM32。
強調工具鏈的成熟度是推廣關鍵，並提及 ST Edge AI 工具及 STM32 AI 生態系中的編譯器和量化支援。

免責聲明：本新聞簡報由 Public Technologies (PUBT) 應用生成式人工智能製作。PUBT 致力於提供準確及即時資訊，但本 AI 生成內容僅供參考，不應被視為財務、投資或法律建議。STMicroelectronics NV 於 2026 年 8 月 24 日發布用以生成本新聞簡報之原始內容，並對其中所載資訊負全責。

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