AI 新聞速報｜三星 7 百萬參數「Tiny AI 模型」逆襲：顛覆 LLM 規模信仰，終端裝置 AI 產業戰局徹底洗牌

InfoAI 編輯部

在全球 AI 大型語言模型（LLM）如火如荼發展、各大公司比拚參數規模的同時，三星（Samsung）卻選擇開啟另一條賽道。2025 年 10 月，三星 AI 研究團隊悄然發表 Tiny Recursive Model（TRM），一款僅有 700 萬參數的小型語言模型。令人矚目的是，TRM 在多項複雜推理基準（如 MATH、GSM8K、MMLU）測試中，竟成功超越了如 Llama 2、GPT-3.5 等部分大型主流模型，在業界引發廣泛討論。

這一突破，直接動搖產業長年奉行的「參數至上」信仰。當全球 AI 領頭羊持續強調數十億、甚至上百億參數的大型模型，三星以一個僅 700 萬參數的小模型，證明了「AI 運算」的競爭力關鍵，已從單純規模競賽，轉向模型設計、推理路徑創新與高效落地。

根據最新產業觀察，這類小型 AI 模型的崛起，已為 Edge AI 裝置、行動終端、IoT、智慧家電等市場注入強大動能，讓 AI 智慧真正下沉到每一台裝置與每一位用戶的生活場景，徹底重塑產業版圖。

三星 TRM 讓「小」成為新競爭力

1. 什麼是 Tiny Recursive Model（TRM）？

三星（Samsung）推出的 TRM（Tiny Recursive Model），是一款僅有 700 萬參數的極小型語言模型。其設計最大特色是強化「反覆推理」（recursive reasoning）與「自我批判」（self-reflection）能力。和傳統只做一次生成的大型語言模型不同，TRM 能夠在面對複雜數學或邏輯推理題時，反覆檢查自己的步驟與答案，並針對過程主動進行多輪優化。這種結構，大幅縮小模型規模，卻有效提升解題的正確率。

• 參數數量： 700 萬（遠低於 Llama 2、GPT-3.5 等巨型 LLM）

• 設計重點： 可遞迴運算、多步驟自我優化、輕量化記憶結構

• 效能亮點： 在 GSM8K、MATH 等數學推理基準，以及 MMLU 複合測驗中，多次擊敗 Llama 2、GPT-3.5 等更大型模型（以正確率或推理步驟品質計算）

• 部署條件： 僅需低運算資源，適合部署在智慧手機、IoT、穿戴式裝置等邊緣運算平台

2. 逆勢而上的技術哲學

三星這次選擇跳脫業界「只拚參數規模」的常規路徑，主打高效結構設計與反覆優化推理流程，成功實現「以小博大」的效果。這種設計並非單純追求理論突破，而是緊扣產業鏈的現實需求：

• 邊緣運算（Edge AI）應用快速擴展：需要能在有限運算資源下運行高效 AI 模型

• 終端裝置多元且資源受限：從智慧手機、家電到工業 IoT，產品體積與電池壽命都是開發痛點

• 消費者對即時性、資料隱私的要求提升：本地化運算不僅能加快反應速度，也能避免資料傳輸帶來的資安疑慮

這股「小型模型」趨勢，正讓 AI 服務從雲端巨獸進一步「下沉」到每一台終端裝置，重新定義產業競爭力的關鍵。

小型模型助力進入終端裝置AI新戰場

1. 為什麼小型 AI 模型開始逆襲？

當前全球 AI 市場雖然持續以雲端巨型語言模型（LLM）為主流，但隨著消費性電子、IoT、智慧家庭、醫療設備、車載電子等領域的快速發展，產業對 AI 的期待已從「極致效能」轉向「低功耗」、「即時反應」、「本地運算」與「隱私保護」等四大核心需求。

在實務上，大型語言模型難以全面下放到終端裝置，原因包括：

• 硬體限制：多數裝置的運算能力、記憶體與電源條件有限，無法長時間支撐大型 LLM。

• 法規與資料保護：如 GDPR、醫療資訊法等，要求用戶敏感資料須留在本地，不可隨意傳至雲端。

• 使用者體驗：雲端運算易受網路延遲、連線不穩等因素影響，導致即時回應難以落實。

• 成本壓力：維持雲端大模型的運算與頻寬支出高昂，對終端裝置製造商及用戶而言都不是長遠之計。

因此，小型 AI 模型成為能真正嵌入終端裝置、並同時兼顧運算效能、資訊安全、使用體驗與成本效益的最佳解方。這種以本地運算為核心的「端側 AI」（Edge AI）路線，也推動裝置業者與供應鏈開始重塑競爭格局。

2. 終端裝置產業結構迎來洗牌

根據 Grand View Research、MarketsandMarkets 等多家機構報告，2025–2030 年期間，全球 Edge AI 裝置出貨量將從 15 億台快速成長至超過 30 億台；TinyML 及小型 AI 模型市場規模則預計在 2030 年突破 100 億美元，年複合成長率（CAGR）普遍高達 24% 以上。

主要應用市場包含：

• 智慧手機、智慧家電：語音助理、影像辨識、安防監控

• 汽車電子：駕駛輔助、車內語音互動

• 醫療設備：生命監控、資料安全存取

• 智慧工廠、零售、智慧城市：IoT 感測器、現場資料即時分析

這波產業結構重組，正促使 Apple、Samsung、Nvidia、Qualcomm 等國際領導品牌，以及聯發科、Arm、台積電等台灣與全球主要 IC 設計及半導體公司，全面投入小型 AI 模型與 Edge AI 生態圈建構，形成新的全球競合生態。

小型 AI 模型如何以小博大？

1. 參數精煉與記憶結構創新

• 高效參數調度：透過設計精巧的結構，讓每一個參數承載更高的資訊量，有效降低模型冗餘，提升推理效率，減少重複運算。

• 知識壓縮：針對特定任務（如數學推理、QA）進行目標化訓練，將關鍵知識濃縮進有限參數之中，大幅提升精準度與應用表現。

• 動態記憶結構：模仿人類的分步推理與短期記憶機制，讓模型可根據問題靈活重組推理步驟，並在解題過程中反覆自我檢查與優化。

• 能耗最佳化：結合低功耗演算法設計，降低對 CPU/GPU 的負載，使模型能穩定運行於智慧手機、穿戴式裝置、IoT 感測器等有限資源平台。

2. 終端 AI 的軟硬整合

• 軟體生態：如 TensorFlow Lite、PyTorch Mobile、ONNX Runtime 等主流 AI 框架，協助開發者將小型模型無縫部署於各類終端裝置。

• 硬體創新：支援 AI 加速運算的系統單晶片（SoC）、新一代記憶體技術（如 eMRAM）、專用低功耗 AI 協同處理器，均是推動本地 AI 運算的關鍵元件。

• 工具鏈進化：模型壓縮、量化、知識蒸餾技術，以及動態載入與即時更新機制，確保小型模型能隨時根據裝置需求彈性調整與升級。

3. 新一代代表性案例

• 三星 TRM（Tiny Recursive Model）：三星自主研發，強調以遞迴推理與自我優化實現小型模型高效能，並已著重在手機、家電等多元終端實機落地，全方位優化生態鏈。

• 蘋果「Neural Engine」與在地 AI 模型：Apple 將自家神經網路引擎整合於 iPhone、iPad，內建語音助理、影像辨識與安全防護等多種本地 AI 功能，領先業界在終端裝置 AI 應用的布局。

• SlimLM：專為行動裝置設計的小型語言模型，經實機測試證明可在現有手機高效運作文件摘要、問題回答等任務。

• TinyVers SoC：聚焦於超低功耗需求的 AI 系統單晶片，強調智慧感測、能源管理、遠端醫療等場景的應用，顯示硬體與小型模型協同設計的新趨勢。

小型 AI 模型的市場規模預測與發展趨勢

1. 最新數據彙整

根據 GM Insights、NextMSC 等國際機構的最新產業研究：

• Edge AI 市場：2024 年市值約 125 億美元，預計 2034 年將突破 1,094 億美元，年複合成長率達 24.8%。

• TinyML（小型機器學習）市場：2023 年市值 14.7 億美元，預計 2030 年將快速增長至 108 億美元。

• 全球終端 AI 裝置出貨量：根據產業預測，2030 年全球終端 AI 裝置年出貨量將超過 30 億台，涵蓋智慧手機、IoT 感測器、智慧家電、車載裝置等。

這些數據說明，小型 AI 模型與終端裝置市場正進入加速爆發階段，未來五至十年將帶動全新產業鏈分工與商機。

2. 關鍵成長動能

推動小型 AI 模型與終端 AI 市場高速成長的四大動能包括：

• 5G 與新一代無線網路普及：高速、低延遲的網路環境讓終端裝置可即時取得運算資源，促進邊緣運算（Edge Computing）與本地 AI 部署。

• 法規與資安強化：包括 GDPR、台灣個資法、醫療資訊法等新規範，推動 AI 模型與敏感資料需本地化運算、強化隱私保護與資安措施。

• 低功耗裝置市場爆發：從智慧手機、穿戴式裝置到智慧家電、車載電子，對 AI 模型「小型化＋高效能」需求大幅提升。

• 跨平台與生態系整合：產業生態系積極朝向多平台、跨品牌協同合作，帶動開源模型與標準化工具鏈發展。

3. 技術挑戰與產業風險

儘管小型 AI 模型前景可期，但產業推動過程仍面臨以下五大關鍵挑戰：

• 模型通用性與適應性
  目前多數小型模型仍以單一任務（如數學推理、QA）為強項，尚未能全面取代大模型於多功能、長上下文、跨模態任務的優勢。

• 硬體支援尚需普及
  終端裝置若無新一代 AI 系統單晶片（SoC）與專用加速器，仍無法充分發揮小型模型潛力。台灣在 IC 設計、半導體製造具備先天優勢，但需強化軟硬協同研發。

• 資安與隱私風險
  雖然資料留在本地降低雲端風險，但終端裝置本身仍可能遭遇本地攻擊或資安漏洞。如何確保本地 AI 模型的安全性與可信度，將是產業治理重點。

• 生態標準待建立
  不同品牌與平台採用各自的模型格式、壓縮技術與工具鏈，容易導致生態系碎片化、相容性不足，產業需共同推動標準化。

• 產業轉型阻力
  許多傳統製造業、系統整合商尚未全面認識小型 AI 模型帶來的價值與挑戰，轉型升級與新技術投資的步伐需再加快。

台灣在小型 AI 模型時代的新機會

1. 台灣供應鏈的硬體基礎

台灣長期以來是全球電子與半導體產業的關鍵樞紐，擁有完整且高度整合的供應鏈，包括：

• 半導體製造：台積電（TSMC）為全球最先進的晶圓代工龍頭，供應AI專用晶片、先進封裝等。

• IC 設計：聯發科、瑞昱等公司專精於無線通訊、AI運算、車用與物聯網晶片設計。

• 模組系統製造：鴻海、廣達、仁寶、和碩等，具備系統組裝與全球出貨能力，連結國際品牌。

• 智慧終端產品：涵蓋智慧型手機、車載系統、醫療設備等多元應用場景，台灣廠商在設計與整合能力領先全球。

這一波小型 AI 模型革命，不僅帶來技術升級，更讓台灣有機會從過去的 OEM／ODM 製造角色，晉升為軟硬體整合、AI 模型協同設計與嵌入式智慧系統解決方案的提供者。

2. 關鍵競爭力：終端 AI 協同設計

• AI 晶片＋模型同步開發：台灣可發揮台積電、聯發科的晶圓製程與IC設計優勢，攜手國際品牌或新創，針對終端裝置共同開發低功耗、AI專用 SoC 與配套小型模型。

• 自有模型訓練與優化能力：鼓勵本地軟體與AI人才投入 TinyML、Edge AI 領域，建立具備跨軟硬體協同經驗的工程團隊，縮短從研發到商品化的距離。

• 工具鏈與驗證平台升級：加強投資本地化 AI 壓縮、量化、模型驗證平台，降低企業應用開發門檻，提高台灣方案的國際競爭力。

3. 在地應用場景與出口

台灣產業鏈在下列垂直領域具備明顯優勢與成長潛力：

• 醫療設備：結合小型 AI 模型進行醫療影像判讀、生命徵象即時監測、異常警示等，強化智慧醫療競爭力。

• 智慧製造：於產線導入 AI 感測與監控技術，提升工業設備預警、維護自動化與生產品質管理水準。

• 能源管理：發展智慧電表、能源節控系統，利用 AI 模型優化能源分配，響應全球 ESG 與碳管理趨勢。

• 智慧城市與交通：AI 影像辨識、交通流量分析、現場數據即時運算等應用，推動台灣智慧城市升級。

只要台灣產業能夠善用現有技術基礎、整合本地與國際合作夥伴、加速技術轉型，就有機會在未來十年全球「邊緣運算AI」（Edge AI）產業鏈中，成為舉足輕重的關鍵角色。

編輯觀點｜小即是大，終端 AI 智慧時代正式開啟

三星以 Tiny Recursive Model 這類超小型 AI 模型逆襲巨型 LLM 市場，不只是技術突破，更宣告產業正式步入「應用為王」的新時代。這項發展讓 AI 運算能真正下沉至各式終端裝置，推動智慧手機、IoT、醫療設備到智慧家電全面升級，將 AI 服務帶入每個人的日常場景。

三星這則新聞所反映的意義是「AI不再只屬於雲端巨頭與超級運算中心」，而是由小型模型驅動的智慧裝置革命。對台灣來說，這既是產業結構升級的契機，也代表本地廠商有望跳脫單純製造，升級為AI協同設計與解決方案的國際競爭者。

建議台灣企業、政府及學研單位應把握這波終端 AI 浪潮，積極投入軟硬體協同開發、模型壓縮優化、在地應用場景落地，並主動串聯國際生態系夥伴。讓「MIT Edge AI」從技術到應用、從硬體到系統方案，成為台灣在全球 AI 智慧裝置市場中的新名片與長期優勢。

延伸閱讀：

Samsung's tiny AI model beats giant reasoning LLMs

https://www.artificialintelligence-news.com/news/samsung-tiny-ai-model-beats-giant-reasoning-llms/

Global Edge AI Market Size & Share Analysis Report, 2024–2034

https://www.gminsights.com/industry-analysis/edge-ai-market

Edge AI Market Research Report 2025–2030 (ResearchAndMarkets)

Tiny Machine Learning (TinyML) Market Report 2024–2033

Document Assistant Language Models for Mobile Devices

https://arxiv.org/abs/2411.09944

A Sub-milliwatt Open-source SoC for Extreme-edge TinyML

https://arxiv.org/abs/2301.03537

FAQ｜關鍵問答

Q1：為什麼三星要投入極小型 AI 模型，而非跟隨巨型 LLM 趨勢？

三星以手機、家電等終端產品為核心，這些裝置需要 AI 能夠在本地即時運作，兼顧省電與隱私保護。小型模型能直接嵌入硬體，讓裝置即使離線也能提供AI服務，不僅降低對雲端依賴，也能創造產品差異化競爭優勢。對消費者而言，這代表更快的反應、更高的安全性與更節能的體驗。

Q2：小型 AI 模型真的能全面取代大模型嗎？

目前小型模型在推理、數學計算、專業問答等特定任務的確表現優異，但在語言理解、內容創作、跨模態（例如文字＋圖片）等高複雜度應用，仍以大型模型為主。未來發展趨勢將是「終端小型模型＋雲端大模型」的混合協同，根據應用需求動態選擇運算方式，讓用戶兼顧即時性與多功能。

Q3：全球市場規模有多大？哪些產業應用成長最快？

根據最新市場預測，Edge AI 與 TinyML 市場規模預計 2030 年將突破 100 億美元。智慧手機、IoT、家電、醫療、車載電子、智慧工廠等終端裝置的 AI 導入速度大幅提升，市場成長動能遠超雲端 AI，形成新一波產業競賽熱潮。

Q4：目前產業面臨哪些重大技術挑戰？

包含小型模型的通用性尚待提升、終端硬體AI化需加速普及、資料隱私與裝置資安需加強，以及產業標準和相容性尚未統一。此外，傳統產業轉型與新技術投資速度，也影響台灣在全球AI供應鏈的競爭力。

Q5：小型模型會對哪些產業帶來最大衝擊？

最直接影響的是智慧終端裝置、IoT、醫療、零售物流、汽車電子與智慧製造等領域。特別是強調即時反應、現場決策、個資保護的應用場景，小型AI模型已成為產業升級主戰場。

Q6：未來最值得台灣投入的方向是什麼？

建議台灣應主動佈局終端AI晶片與小型模型協同設計，積極投入工具鏈開發、垂直應用（如醫療、製造、能源等），並串連國際合作資源，建立屬於台灣的「AI裝置生態圈」品牌。同時參與國際標準制定，提升國際話語權與產業領導力。

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