2025-12-15
耐能CEO刘峻诚博士出席2025 GSA颁奖典礼，畅谈边缘AI芯片的全球机遇与产业落地
2025年12月15日，—全球领先的边缘人工智能（Edge AI）芯片公司耐能（Kneron）创始人兼CEO刘峻诚博士受邀出席于当地时间4日在美国加利福尼亚州圣克拉拉举行的2025年度全球半导体联盟（ 以下简称“GSA”）颁奖典礼。
作为一家在全球边缘AI领域具有代表性的科技企业，耐能的出席彰显了其在国际半导体生态中的日益重要地位。
当晚，在被誉为“半导体行业奥斯卡”的GSA年度盛典上，刘峻诚博士与英伟达（Nvidia）CEO黄仁勋（Jensen Huang）、博通（Broadcom）总裁Charlie Kawwas 以及英特尔（Intel）前CEO帕特·基辛格（Pat Gelsinger） 等人一并接受了由知名科技媒体theCUBE与纽约证券交易所（NYSE）联合制作的现场专访。聚焦耐能在AI芯片创新、边缘计算商业化及全球供应链布局等方面的最新进展。
他特别提到，黄仁勋先生描绘的是‘AI工厂’的宏伟蓝图，Pat先生强调的是AI生态的延续与开放，Kawwas先生则展示如何为云巨头打造专属AI引擎——而我们回答的问题是：当AI走出数据中心，走进工厂摄像头、汽车后视镜、家庭门锁时，谁来提供安全、低功耗、低成本的智能？答案就是NPU。”
在访谈中，刘峻诚博士强调：“AI的未来不在云端，而在边缘。随着隐私、延迟和能耗成为关键瓶颈，将智能下沉到终端设备已成为不可逆转的趋势。”他介绍，我们的愿景，是让每一家重视数据主权的企业，都能拥有自己的AI基础设施。更通过软硬协同设计，用更低的能源消耗、更简单的部署条件、更可控的运营成本，让企业能够大规模、可持续地将AI能力落地于本地，真正实现“智能高效、安全合规、经济可行。”在谈及耐能在全球AI芯片格局中的定位时，刘峻诚博士以清晰的产业图谱勾勒出当前“智能算力三角”：英特尔（Intel）代表通用计算的CPU基石，英伟达（NVIDIA）主导高性能并行计算的GPU帝国，博通（Broadcom）通过定制化 ASIC 为超大规模数据中心优化特定 AI 推理负载——而耐能（Kneron），则坚定聚焦于终端侧的神经网络处理器（NPU）赛道，填补“最后一米智能”的关键空白。
刘峻诚博士指出，耐能并不与这些巨头竞争，而是构建互补生态：NVIDIA GPU用于云端大模型训练，Intel CPU支撑通用任务调度，Broadcom通过定制化 ASIC 为超大规模数据中心优化特定 AI 推理负载，而Kneron NPU则让数十亿终端设备具备本地实时AI能力。这种“云-边-端”分层架构，正是未来十年AI基础设施的主流范式。
谈及对半导体产业的影响，刘博士表示：“今天有幸与诸多全球行业大厂领袖齐聚，深感荣幸。过去几年，AI算力高度集中于少数巨头的数据中心，导致技术门槛高、部署成本大、应用场景受限。而耐能通过将高效AI能力下沉至终端设备，不仅降低了中小企业和新兴市场参与AI创新的门槛，更重塑了芯片设计的价值逻辑——从追求峰值算力转向能效比、安全性与场景适配性。让边缘AI正式进入主流产业视野，细分领域的深度创新同样能撬动全球生态。”
作为GSA成员企业，Kneron耐能此次亮相不仅展示了自身强大的全球竞争力，也标志着边缘AI正式进入主流产业视野。随着“AI加持”与“智能终端”双轨并进，耐能正以高效、安全、普惠的边缘智能方案，助力全球数智化转型迈向新阶段。
作为一家在全球边缘AI领域具有代表性的科技企业，耐能的出席彰显了其在国际半导体生态中的日益重要地位。
当晚，在被誉为“半导体行业奥斯卡”的GSA年度盛典上，刘峻诚博士与英伟达（Nvidia）CEO黄仁勋（Jensen Huang）、博通（Broadcom）总裁Charlie Kawwas 以及英特尔（Intel）前CEO帕特·基辛格（Pat Gelsinger） 等人一并接受了由知名科技媒体theCUBE与纽约证券交易所（NYSE）联合制作的现场专访。聚焦耐能在AI芯片创新、边缘计算商业化及全球供应链布局等方面的最新进展。
他特别提到，黄仁勋先生描绘的是‘AI工厂’的宏伟蓝图，Pat先生强调的是AI生态的延续与开放，Kawwas先生则展示如何为云巨头打造专属AI引擎——而我们回答的问题是：当AI走出数据中心，走进工厂摄像头、汽车后视镜、家庭门锁时，谁来提供安全、低功耗、低成本的智能？答案就是NPU。”
在访谈中，刘峻诚博士强调：“AI的未来不在云端，而在边缘。随着隐私、延迟和能耗成为关键瓶颈，将智能下沉到终端设备已成为不可逆转的趋势。”他介绍，我们的愿景，是让每一家重视数据主权的企业，都能拥有自己的AI基础设施。更通过软硬协同设计，用更低的能源消耗、更简单的部署条件、更可控的运营成本，让企业能够大规模、可持续地将AI能力落地于本地，真正实现“智能高效、安全合规、经济可行。”在谈及耐能在全球AI芯片格局中的定位时，刘峻诚博士以清晰的产业图谱勾勒出当前“智能算力三角”：英特尔（Intel）代表通用计算的CPU基石，英伟达（NVIDIA）主导高性能并行计算的GPU帝国，博通（Broadcom）通过定制化 ASIC 为超大规模数据中心优化特定 AI 推理负载——而耐能（Kneron），则坚定聚焦于终端侧的神经网络处理器（NPU）赛道，填补“最后一米智能”的关键空白。
刘峻诚博士指出，耐能并不与这些巨头竞争，而是构建互补生态：NVIDIA GPU用于云端大模型训练，Intel CPU支撑通用任务调度，Broadcom通过定制化 ASIC 为超大规模数据中心优化特定 AI 推理负载，而Kneron NPU则让数十亿终端设备具备本地实时AI能力。这种“云-边-端”分层架构，正是未来十年AI基础设施的主流范式。
谈及对半导体产业的影响，刘博士表示：“今天有幸与诸多全球行业大厂领袖齐聚，深感荣幸。过去几年，AI算力高度集中于少数巨头的数据中心，导致技术门槛高、部署成本大、应用场景受限。而耐能通过将高效AI能力下沉至终端设备，不仅降低了中小企业和新兴市场参与AI创新的门槛，更重塑了芯片设计的价值逻辑——从追求峰值算力转向能效比、安全性与场景适配性。让边缘AI正式进入主流产业视野，细分领域的深度创新同样能撬动全球生态。”
作为GSA成员企业，Kneron耐能此次亮相不仅展示了自身强大的全球竞争力，也标志着边缘AI正式进入主流产业视野。随着“AI加持”与“智能终端”双轨并进，耐能正以高效、安全、普惠的边缘智能方案，助力全球数智化转型迈向新阶段。
