群联电子于CES 2026宣布，将其独家专利的aiDAPTIV+ 技术正式延伸至集成式GPU（iGPU）的PC架构。此项技术突破让笔记本、台式机及迷你计算机等主流设备，能以更低的门槛解锁大型AI模型的运算潜能，标志着边缘AI（Edge AI）普及化的重要里程碑。
NAND Flash转化为AI内存，突破边缘运算瓶颈
随着边缘AI需求日益复杂，市场急需可负担且能运行于日常设备的解决方案。群联电子宣布凭借25年在NAND控制芯片领域的深厚实力，开发出aiDAPTIV+ 方案，其核心技术在于将NAND Flash作为AI延伸内存使用。这不仅有效解决了市场上内存资源短缺的痛点，更让大型AI模型得以在本地端进行推论（Inference）与微调（Fine-Tuning）。
群联与宏碁（Acer）的深度技术合作充分验证了此技术的威力。通过工程优化，aiDAPTIV+ 让原本需要极大内存才能运行的gpt-oss-120b等大型模型，在仅配备32GB内存的Acer笔记本上顺利运行，大幅提升了用户与设备端Agentic AI互动的流畅度，无论是智能查询或生产力应用皆有显著进步。
三大关键优势，成本、性能与规模的全面提升
群联在展览期间揭示了aiDAPTIV+ 在实际应用中的三大核心价值：
- 显著降低总持有成本（TCO）：在Mixture of Experts (MoE) 架构下，aiDAPTIV+ 将原本依赖昂贵DRAM的需求转移至成本较低的NAND存储缓存。测试显示，处理120B参数模型时，DRAM需求可从96GB大幅降至32GB，极大扩展了可支持AI的硬件平台范围。
- 推论性能大幅加速：通过优化KV cache的存储机制，该技术能将已计算的token存储于NAND中，避免重复计算，使推论回应速度最高提升达10倍，并同步降低功耗。初步测试在Time-to-First-Token (TTFT) 表现上有显著改善。
- 小型设备处理大型模型的能力：结合Intel Core Ultra Series 3（内置Intel Arc GPU），aiDAPTIV+ 让笔记本也能进行70B参数模型的微调训练。过去这类工作通常需要依赖成本高出10倍以上的专业工作站或数据中心服务器，现在则让学生与开发者能以低廉成本取得强大算力。
业界生态链共襄盛举，驱动AI普及化
群联电子首席执行官潘健成表示，内存需求已成为AI普及的关键挑战，群联通过aiDAPTIV+ 成功突破iGPU的运算限制，让AI模型能真正落实于日常使用的PC中。他强调，这能让企业与个人在兼顾成本、性能与隐私的前提下，加速AI的应用落地。
此次CES展场上，包含Acer、Corsair、MSI、NVIDIA、ASUS与Emdoor等多家合作伙伴均展示了集成aiDAPTIV+ 的相关系统。其中，MSI现场展示了如何利用此技术加速会议记录摘要等线上AI应用场景。
(首图来源：群联提供)
