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[導(dǎo)讀]人工智能 (AI) 正在以驚人的速度發(fā)展。企業(yè)不再僅僅是探索 AI,而是積極推動(dòng) AI 的規(guī)模化落地,從實(shí)驗(yàn)性應(yīng)用轉(zhuǎn)向?qū)嶋H部署。隨著生成式模型日益精簡(jiǎn)和高效,AI 的重心正從云端轉(zhuǎn)向邊緣側(cè)。如今,人們不再質(zhì)疑邊緣 AI 是否能實(shí)現(xiàn)規(guī)模化——它已然成為現(xiàn)實(shí)。

人工智能 (AI) 正在以驚人的速度發(fā)展。企業(yè)不再僅僅是探索 AI,而是積極推動(dòng) AI 的規(guī)?;涞?,從實(shí)驗(yàn)性應(yīng)用轉(zhuǎn)向?qū)嶋H部署。隨著生成式模型日益精簡(jiǎn)和高效,AI 的重心正從云端轉(zhuǎn)向邊緣側(cè)。如今,人們不再質(zhì)疑邊緣 AI 是否能實(shí)現(xiàn)規(guī)?;讶怀蔀楝F(xiàn)實(shí)。

Arm 最新發(fā)布了《AI 效率熱潮:更小的模型與加速的計(jì)算正驅(qū)動(dòng) AI 無(wú)處不在》報(bào)告,該報(bào)告深度解析了驅(qū)動(dòng)這一轉(zhuǎn)變的核心因素,以及其如何重塑半導(dǎo)體、AI 和終端設(shè)備生態(tài)系統(tǒng)。

更智能的模型正推動(dòng)計(jì)算能力的爆發(fā)式增長(zhǎng)

如果更小、更快的模型意味著更少的計(jì)算需求,為何超大規(guī)模云服務(wù)提供商仍在 AI 芯片上加大投入?答案就在于“杰文斯悖論”,意即更高的效率會(huì)帶來(lái)更廣泛的使用。該報(bào)告深入探討了這一經(jīng)濟(jì)原理,并揭示了像 DeepSeek 這種超高效模型的突破,如何引發(fā)前所未有的基礎(chǔ)設(shè)施投資熱潮。

從 OpenAI 到 Meta,整個(gè)行業(yè)正全力擴(kuò)大規(guī)模,從未有絲毫停歇,以跟上 AI 的爆發(fā)式增長(zhǎng),而這項(xiàng)增長(zhǎng)已經(jīng)滲透到從可穿戴設(shè)備到自動(dòng)駕駛汽車(chē)的各個(gè)領(lǐng)域。

為何邊緣設(shè)備正成為 AI 的新重心

AI 推理正越來(lái)越多地在設(shè)備端本地完成。原因顯而易見(jiàn):速度更快、隱私保護(hù)性更強(qiáng)、成本更低、能效更高。無(wú)論是離線(xiàn)翻譯語(yǔ)言的智能手機(jī),還是檢測(cè)健康異常的智能手表,邊緣設(shè)備正成為 AI 的強(qiáng)大引擎。

該報(bào)告指出,汽車(chē)、醫(yī)療、消費(fèi)電子及制造等行業(yè)正積極擁抱這一變革,通過(guò)專(zhuān)用硬件(如基于 Arm Ethos-U NPU 的芯片)和高度優(yōu)化的模型,將先進(jìn)的 AI 功能直接帶到設(shè)備端。

混合架構(gòu)既是未來(lái)趨勢(shì),亦是當(dāng)下主流

邊緣 AI 的興起并非預(yù)示著云端 AI 的消失,而是促使 AI 工作負(fù)載的分配更加智能化。未來(lái)的趨勢(shì)是混合架構(gòu):云端專(zhuān)注于訓(xùn)練和協(xié)調(diào)任務(wù),邊緣端則承擔(dān)實(shí)時(shí)推理職責(zé)。這需要一種新的計(jì)算架構(gòu)——在通用 CPU 和專(zhuān)用 AI 加速器之間實(shí)現(xiàn)平衡。

報(bào)告中也詳細(xì)闡述了 Arm 的策略:通過(guò)整合 CPU、GPU、AI 加速器以及 Arm KleidiAI 等軟件,Arm 計(jì)算平臺(tái)不僅實(shí)現(xiàn)了卓越的性能,還在各類(lèi)型的端側(cè)設(shè)備與邊緣設(shè)備中提供了對(duì)開(kāi)發(fā)者友好的可擴(kuò)展性。

開(kāi)發(fā)者生態(tài)是邊緣 AI 時(shí)代的制勝關(guān)鍵

開(kāi)發(fā)工具至關(guān)重要。開(kāi)發(fā)者需要模型庫(kù)、編譯器和調(diào)優(yōu)框架來(lái)支持快速試驗(yàn)。報(bào)告中提到的 Arm 開(kāi)發(fā)者中心 就是一個(gè)典型范例,能為邊緣 AI 社區(qū)提供了豐富的資源,助力開(kāi)發(fā)者更快、更好、更高效地進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

無(wú)論是優(yōu)化成本、功耗還是延遲,AI 效率革新的浪潮已奔涌而至,正在重塑邊緣計(jì)算的技術(shù)邊界與應(yīng)用潛能。

補(bǔ)充信息:

· 據(jù) MarketsandMarkets 預(yù)測(cè),全球邊緣 AI 硬件市場(chǎng)預(yù)計(jì)從 2025 年的 261.4 億美元增長(zhǎng)到 2030 年的 589 億美元,CAGR 為 17.6%;邊緣 AI 軟件市場(chǎng),預(yù)計(jì)將從 2025 年的 24 億美元增長(zhǎng)到 2031 年的 88.8 億美元,CAGR 為24.4%。

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