CLIKA
「模型越來越大，但真正能部署到裝置上的 AI 太少。」 CLIKA 就是在解這個問題。
CLIKA 是什麼？
核心定位
CLIKA 是一家：
- AI 模型壓縮（Model Compression）
- AI 推論優化（Inference Optimization）
- Edge AI 部署
- AI 編譯與硬體適配
公司。
它的目標是：
讓大型 AI 模型可以跑在更多裝置上。
例如：
- 手機
- 車子
- 機器人
- 無人機
- 工業設備
- IoT
- 邊緣設備（Edge Devices）
而不是只能跑在超大 GPU Server 上。 ([Clika][1])
CLIKA 在做什麼？
他們最核心的產品叫：
ACE（Automatic Compression Engine）
本質上是一個：
- AI 模型自動壓縮
- 自動最佳化
- 自動編譯
- 自動硬體適配
的平台。 ([Clika][1])
簡單理解：它像 AI 模型的「編譯器」
你可以把 CLIKA 想成：
| 傳統軟體世界 | AI 世界 |
|---|---|
| GCC / LLVM 編譯器 | CLIKA ACE |
| 程式碼最佳化 | AI 模型最佳化 |
| CPU/GPU 適配 | AI 晶片適配 |
| 編譯成機器碼 | 編譯成硬體可執行模型 |
它的重點不是「訓練 AI」， 而是：
「讓 AI 真正跑得動、跑得快、跑得便宜。」
為什麼這很重要？
因為現在 AI 有個巨大問題：
模型越來越大
例如：
- GPT 類模型
- 多模態模型
- Vision-Language Models
- Robotics Models
都超吃：
- GPU
- 記憶體
- 電力
- 推論成本
但企業真正想要的是：
- 本地 AI
- 即時 AI
- 低延遲
- 不上雲
- 隱私安全
- 低成本
這就需要：
「模型壓縮」
CLIKA 的技術重點
根據官方資料，他們主要技術包含：
1. Quantization（量化）
把：
- FP32
- FP16
壓成：
- INT8
- INT4
降低模型大小與運算量。
2. Pruning（剪枝）
把不重要的神經網路參數刪掉。
3. Layer Fusion
把多個 layer 合併， 減少 memory access。 ([Clika][1])
4. Hardware-aware Optimization
這是他們很強調的。
意思是：
AI 模型會針對：
- NVIDIA
- Intel
- AMD
- Qualcomm
做不同最佳化。 ([Clika][1])
CLIKA 最特別的地方
很多 AI 壓縮工具早就有。
但 CLIKA 特別在：
「全自動」
它強調：
幾分鐘內完成模型壓縮與部署。
不像以前：
- ML engineer 要手動調參
- 壓縮流程超久
- 每個硬體都要重做
CLIKA 想做的是：
「AI deployment automation」
這也是現在 AI infra 很大的方向。 ([Accenture 新聞中心][2])
它解決了什麼產業問題？
Edge AI 爆炸成長
現在很多 AI 不想上雲端：
例如：
- 自駕車
- 工廠
- 機器人
- 國防
- 智慧城市
- AI 攝影機
因為：
- latency 太高
- 網路不穩
- 隱私問題
- 成本太高
所以：
「On-device AI」變超重要。
CLIKA 正好卡在這個位置。 ([Accenture 新聞中心][2])
他們最近為什麼變有名？
1. Accenture 投資
2025 年， Accenture Ventures 投資了 CLIKA。 ([Accenture 新聞中心][2])
這代表： 大型企業開始認真看待：
- Edge AI
- AI deployment infra
- Physical AI
2. Physical AI 趨勢
CLIKA 很強調：
「Physical AI」
也就是： AI 不只是聊天， 而是進入真實世界。
例如：
- AI patrol vehicle
- 機器人
- AI 無人系統
他們甚至有跟韓國警察系統合作 AI 巡邏車。 ([LinkedIn][3])
3. AI 成本危機
現在很多企業發現：
「訓練 AI 不是最貴的， 推論（Inference）才是。」
CLIKA 就是在降低：
- GPU 成本
- 推論成本
- 記憶體需求
官方甚至宣稱：
- 最多 90% 成本降低
- 最多 18x 推論速度提升
- 最多 90% 模型縮小 ([Clika][1])
CLIKA 在 AI 生態的位置
它不是：
- OpenAI
- Anthropic
- Gemini
這種「模型公司」。
而是：
AI Infra Layer
比較像：
- CUDA
- TensorRT
- ONNX Runtime
- OpenVINO
- HuggingFace infra
這一層。
你可以把 AI 產業分成：
| 層級 | 公司 |
|---|---|
| 應用層 | ChatGPT、Perplexity |
| 模型層 | OpenAI、Anthropic |
| AI Infra 層 | NVIDIA、CLIKA |
| 晶片層 | NVIDIA、AMD |
CLIKA 是：
「AI 部署基礎設施」
為什麼很多人看好這種公司？
因為 AI 下一階段不是： 「誰模型最大」
而是：
誰能把 AI 部署到現實世界
這包括：
- AI 手機
- AI PC
- AI 車
- AI 機器人
- AI 無人機
- AI 工廠
而這些都需要：
- 小模型
- 快推論
- 低耗電
- 本地運算
CLIKA 的潛在競爭對手
目前類似方向有：
但 CLIKA 想做的是：
「統一自動化平台」
目前市場怎麼看 CLIKA？
目前它還算：
- 早期 startup
- infra 型公司
- B2B 為主
但方向非常符合： 2026 AI 主線。
尤其：
Agent + Robotics + Edge AI
這三條線正在匯流。
而 CLIKA 剛好在：
- 推論
- 壓縮
- 部署
- 邊緣 AI
的交叉點。