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AI 發展迅速，大型語言模型（LLM） 的演進，展現傑出的內容生成能力。但 AI 計算量龐大，讓全世界競相建置運算資源，而讓世界半導體的需求高速成長。在此，我們討論大型語言模型的演進。尤其 AI 運算規模擴大規則 (Scaling Law) 範圍，已由訓練時期運算 (Pre-Training & Post-Training)，進展到推理時期運算 (Test-Time Compute)。蒸餾模型 (Distilled Model) 可顯著降低運算又保持相當的 AI 性能，搭配開源模型的趨勢，對邊緣設備的 AI 推理運算有相當的助益。在未來 AI 技術成長主軸，將會討論 Agentic AI 、Physical AI 的發展，以及對 AI 產業發展的展望。