記憶體需求
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深入分析 19 個主流 LLM 模型（含 Llama 4、DeepSeek V4），揭秘 MoE 架構如何實現 18 倍算力壓縮，並評估 Apple Silicon 與 NVIDIA GB200 在本地及雲端部署的性價比優勢所引導出來的硬體需求趨勢。
「Google 釋出 TurboQuant 技術，透過 6 倍數據壓縮與 8 倍推理加速，正式向 AI『記憶體牆』宣戰 。本文深入剖析傑文斯悖論下的 AI 算力經濟學：當效率提升降低門檻，半導體與邊緣運算設備（AI PC/Phone）的需求將迎來結構性爆發而非縮減 。」
