哪个API提供最低的延迟？
哪個API提供最低延遲？深入分析
理解API延遲對於開發者、企業和技術愛好者來說至關重要，旨在優化應用性能。隨著數字互動變得更加實時和數據驅動，選擇具有最小響應時間的API可以顯著提升用戶體驗和運營效率。本文將探討近期在API技術方面的最新進展，重點分析目前哪些API基於最新發展提供最低延遲。
什麼是API延遲及其重要性？
API延遲指的是從向應用程式界面（API）發送請求到收到回應之間的延遲時間。較低的延遲意味著更快的響應速度，在直播視頻串流、線上遊戲、金融交易平台以及實時通訊工具等應用中尤為關鍵。高延遲可能導致界面卡頓，用戶滿意度下降，甚至在時間敏感環境中造成系統失效。
在現代Web開發與雲端計算生態系統中，降低API延遲已成為優先事項，因為它直接影響到應用程序的反應速度與擴展能力。開發者經常選擇經過優化的API或利用尖端硬件解決方案，以最小化處理時滯。
改善API回應時間的最新創新
近期科技突破主要集中於AI工作負載硬件加速，以及旨在降低各平台反饋時間的软件優化。
IBM Telum II處理器搭載AI解決方案
IBM推出由Telum II處理器驅動的AI解決方案，是低延遲計算的重要里程碑。Telum II配備專門設計用于高速數據處理任務的一體式AI加速器[1]。這些處理器性能超越前一代產品，同時保持超低延迟水平，非常適合金融交易等對毫秒級反应要求極高的重要任務。
通過將這些處理器整合入其基礎設施服務中，IBM旨在提供更快的AI推論能力，在複雜運算或即時決策過程中縮短等待時間。
Google Gemini AI：專注於實時語音與視頻
Google近期從傳統助手平台轉向Gemini AI，更強調低-latency雙向語音及視頻交互[2]。與Gemini相關聯的Live API能夠實現無縫即時通信，大幅減少語音識別或視頻串流中的滯後。本次升級提升了用戶參與感——尤其是在虛擬助手或即時客戶支持系統中，每毫秒都至關重要。
Gemini架構重點是促進設備與伺服器之間快速資料交換，同時不犧牲準確性——這是多平台（如智能手機或智慧家庭裝置）大規模達成低-latency性能的重要因素。
硬件加速器如何影響低- 延迟 API
GPU（圖形處理單元）、TPU（張量處理單元）以及像IBM Telum II這樣專門芯片類型正改變著APIs如何執行密集任務，如機器學習推論或複雜計算。这些加速器能同時計劃大量資料，而非逐步執行，大大縮短了相較傳統CPU系統所需反饋時間。
例如：
- 由人工智能驅動的代碼生成工具 ，如微軟利用人工智能產生約30%的內部代碼[3] ，借助硬件加速部署模型以獲得快速推論。
- 嵌入式系統 使用C++編程語言，不僅依賴硬件速度優勢，也結合經過最佳化算法，以滿足機械人、自主車輛等領域近乎瞬間反饋需求。
將這些加速芯片整合到雲服務中，可確保終端使用者即使面對大型資料集或複雜算法，也能體驗到最小滯後感受。
支持低-latency API 的行業趨勢
多個持續中的趨勢強調了低-latency API的重要性：
- 邊緣計算： 將運算移近用戶端，有效縮短客戶端設備與伺服器之間往返距離。
- 5G網絡： 更快網路速度促進更迅捷的数据傳輸，是實时应用不可缺少的一環。
- 人工智能整合： 直接將AI嵌入APIs，使得决策更加智能且滞后更少。
此外，例如最近宣布成立阿聯酋—美國AI園區等重大投資項目，也旨在透過先進研究設施促使latencies進一步降低[4]。
目前哪個API提供最低Latency？
根據截至2023年10月最新報告所涵蓋技術進步：
- Google 的 Gemini Live API 在雙向語音/視頻交互方面表現突出，其特別針對超低latency性能做出優化。
儘管 IBM Telum II 處理器顯著提升後台運算速度——尤其是在企業環境下，但主要改善的是伺服端吞吐量，而非直接提供消費者可存取的一線low-latency公共接口[1] 。
微軟利用人工智慧生成代碼展示出內部效率，但除非結合特定硬件層面的加速措施，否则難以明顯降低外部公開APIs中的latencies[3] 。
總結：
- 對於實時通訊需求（語音/視頻），Google Gemini Live API目前提供一些市面上最低latencies。
- 對於企業級高性能計算任務，如涉及複雜分析或金融交易並使用特殊芯片（如IBM Telum II），則可能帶來更佳後台速度，但作為消費者直達接口則較少見。
影響Low-Latency表現因素
評估哪個APIs具有最佳速度，需要考慮以下因素：
- 網絡基礎建設： 伺服器位置；CDN網絡使用
- 硬件加速： GPU/TPU/ASICs
- API設計及協議： REST vs WebSocket vs gRPC
- 資料最佳化策略： 壓縮和快取技術
- 部署環境： 雲供應商基礎架構選擇
以上元素共同作用下才會形成真實操作中的觀察結果，而非僅憑規格書上的數據判斷。
結論：如何選擇低-latency APIs
挑選適合自己需求且具備較低latency能力的APIs，要根據具體場景而定——例如直播媒體還是高頻交易系統，又或者偏好易用性還是純粹追求極致性能。目前行業領頭羊如Google推出兼具互動多媒體功能且表現出色的Gemini Live API，[2] 而像IBM Telum II此類先進芯片則持續推動底層技術革新。[1]
保持對新興創新，包括新型硬件整合方式的信息掌握，以及理解它們如何影響整體系統反应能力，都將成為未來打造快速數字體驗、滿足當今用户期待的重要一環。
參考文獻
- IBM 在Think 2025發布全新AI驅動晶片 — 2025年5月5日
- 谷歌以Gemini AI取代Assistant 聚焦于超低 latency交互 — 2025年5月13日
- 微軟利用人工智慧生成代码比例达30% — 2025年4月30日
- 阿聯酋—美國宣布全球最大AI園區落户美国之外 — 2025年5月15日
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2025-05-26 14:08
哪个API提供最低的延迟？
哪個API提供最低延遲？深入分析
理解API延遲對於開發者、企業和技術愛好者來說至關重要，旨在優化應用性能。隨著數字互動變得更加實時和數據驅動，選擇具有最小響應時間的API可以顯著提升用戶體驗和運營效率。本文將探討近期在API技術方面的最新進展，重點分析目前哪些API基於最新發展提供最低延遲。
什麼是API延遲及其重要性？
API延遲指的是從向應用程式界面（API）發送請求到收到回應之間的延遲時間。較低的延遲意味著更快的響應速度，在直播視頻串流、線上遊戲、金融交易平台以及實時通訊工具等應用中尤為關鍵。高延遲可能導致界面卡頓，用戶滿意度下降，甚至在時間敏感環境中造成系統失效。
在現代Web開發與雲端計算生態系統中，降低API延遲已成為優先事項，因為它直接影響到應用程序的反應速度與擴展能力。開發者經常選擇經過優化的API或利用尖端硬件解決方案，以最小化處理時滯。
改善API回應時間的最新創新
近期科技突破主要集中於AI工作負載硬件加速，以及旨在降低各平台反饋時間的软件優化。
IBM Telum II處理器搭載AI解決方案
IBM推出由Telum II處理器驅動的AI解決方案，是低延遲計算的重要里程碑。Telum II配備專門設計用于高速數據處理任務的一體式AI加速器[1]。這些處理器性能超越前一代產品，同時保持超低延迟水平，非常適合金融交易等對毫秒級反应要求極高的重要任務。
通過將這些處理器整合入其基礎設施服務中，IBM旨在提供更快的AI推論能力，在複雜運算或即時決策過程中縮短等待時間。
Google Gemini AI：專注於實時語音與視頻
Google近期從傳統助手平台轉向Gemini AI，更強調低-latency雙向語音及視頻交互[2]。與Gemini相關聯的Live API能夠實現無縫即時通信，大幅減少語音識別或視頻串流中的滯後。本次升級提升了用戶參與感——尤其是在虛擬助手或即時客戶支持系統中，每毫秒都至關重要。
Gemini架構重點是促進設備與伺服器之間快速資料交換，同時不犧牲準確性——這是多平台（如智能手機或智慧家庭裝置）大規模達成低-latency性能的重要因素。
硬件加速器如何影響低- 延迟 API
GPU（圖形處理單元）、TPU（張量處理單元）以及像IBM Telum II這樣專門芯片類型正改變著APIs如何執行密集任務，如機器學習推論或複雜計算。这些加速器能同時計劃大量資料，而非逐步執行，大大縮短了相較傳統CPU系統所需反饋時間。
例如：
- 由人工智能驅動的代碼生成工具 ，如微軟利用人工智能產生約30%的內部代碼[3] ，借助硬件加速部署模型以獲得快速推論。
- 嵌入式系統 使用C++編程語言，不僅依賴硬件速度優勢，也結合經過最佳化算法，以滿足機械人、自主車輛等領域近乎瞬間反饋需求。
將這些加速芯片整合到雲服務中，可確保終端使用者即使面對大型資料集或複雜算法，也能體驗到最小滯後感受。
支持低-latency API 的行業趨勢
多個持續中的趨勢強調了低-latency API的重要性：
- 邊緣計算： 將運算移近用戶端，有效縮短客戶端設備與伺服器之間往返距離。
- 5G網絡： 更快網路速度促進更迅捷的数据傳輸，是實时应用不可缺少的一環。
- 人工智能整合： 直接將AI嵌入APIs，使得决策更加智能且滞后更少。
此外，例如最近宣布成立阿聯酋—美國AI園區等重大投資項目，也旨在透過先進研究設施促使latencies進一步降低[4]。
目前哪個API提供最低Latency？
根據截至2023年10月最新報告所涵蓋技術進步：
- Google 的 Gemini Live API 在雙向語音/視頻交互方面表現突出，其特別針對超低latency性能做出優化。
儘管 IBM Telum II 處理器顯著提升後台運算速度——尤其是在企業環境下，但主要改善的是伺服端吞吐量，而非直接提供消費者可存取的一線low-latency公共接口[1] 。
微軟利用人工智慧生成代碼展示出內部效率，但除非結合特定硬件層面的加速措施，否则難以明顯降低外部公開APIs中的latencies[3] 。
總結：
- 對於實時通訊需求（語音/視頻），Google Gemini Live API目前提供一些市面上最低latencies。
- 對於企業級高性能計算任務，如涉及複雜分析或金融交易並使用特殊芯片（如IBM Telum II），則可能帶來更佳後台速度，但作為消費者直達接口則較少見。
影響Low-Latency表現因素
評估哪個APIs具有最佳速度，需要考慮以下因素：
- 網絡基礎建設： 伺服器位置；CDN網絡使用
- 硬件加速： GPU/TPU/ASICs
- API設計及協議： REST vs WebSocket vs gRPC
- 資料最佳化策略： 壓縮和快取技術
- 部署環境： 雲供應商基礎架構選擇
以上元素共同作用下才會形成真實操作中的觀察結果，而非僅憑規格書上的數據判斷。
結論：如何選擇低-latency APIs
挑選適合自己需求且具備較低latency能力的APIs，要根據具體場景而定——例如直播媒體還是高頻交易系統，又或者偏好易用性還是純粹追求極致性能。目前行業領頭羊如Google推出兼具互動多媒體功能且表現出色的Gemini Live API，[2] 而像IBM Telum II此類先進芯片則持續推動底層技術革新。[1]
保持對新興創新，包括新型硬件整合方式的信息掌握，以及理解它們如何影響整體系統反应能力，都將成為未來打造快速數字體驗、滿足當今用户期待的重要一環。
參考文獻
- IBM 在Think 2025發布全新AI驅動晶片 — 2025年5月5日
- 谷歌以Gemini AI取代Assistant 聚焦于超低 latency交互 — 2025年5月13日
- 微軟利用人工智慧生成代码比例达30% — 2025年4月30日
- 阿聯酋—美國宣布全球最大AI園區落户美国之外 — 2025年5月15日
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