一、千亿参数大模型的算力瓶颈全景瓶颈类型核心表现量化影响内存墙175B 参数模型 FP16 格式需 350GB 显存,边缘设备通常仅 8-32GB 内存传统边缘
边缘盒子大模型通过多框架兼容层、硬件自适应适配与轻量化 + 自动化部署三大核心能力,实现对80% 主流边缘设备的覆盖与部署门槛的显著降低,让 AI 能力高效下沉
2026 年 AI 最具爆发力的新赛道已清晰浮现:边缘盒子 + 大模型的深度融合正彻底重塑具身智能(Embodied AI)的落地路径,将 AI 从云端 “大脑
边缘盒子大模型正经历从技术验证到规模化落地的关键跃迁,未来 5 年将呈现算力普惠化、模型通用化、应用深度化、生态开放化、安全可信化五大核心趋势,彻底重构 10
边缘盒子大模型正以低时延、高隐私、强自治的核心优势,快速渗透安防、工业智能等 10 + 行业,成为现场级智能的标配解决方案。这类集成了轻量化大模型能力的边缘计算
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