Arm将自身定位于AI变革核心
Arm Holdings表示，公司正处于人工智能技术变革的关键位置。Arm全球政府事务负责人Vince Jesaitis在一次面向企业决策者的播客访谈中，介绍了公司在全球范围内的业务布局、对AI技术演进路径的判断，以及对行业未来发展的观察。
AI计算从云端走向边缘
Jesaitis认为，当前以大型数据中心和云端模型训练为主的AI发展阶段，正逐步向以边缘计算为重点的新阶段过渡。尽管外界关注焦点仍集中在云端基础设施上，他表示，未来大部分AI计算，尤其是推理环节，很可能会更加去中心化。
他指出，AI的下一阶段突破将体现在“本地AI处理”在更多类型的终端设备上落地，包括智能手机、耳机、汽车以及工业传感器等。Arm称，其IP已广泛嵌入此类设备，仅在过去一年，基于Arm IP的芯片出货量就在全球各类设备中超过300亿颗。
边缘AI的三大主要考量
Arm方面将边缘部署AI的优势概括为三方面：
- 能效与成本：低功耗Arm芯片在运行效率和散热需求方面具有优势，有助于降低电力和冷却成本，从而减少技术部署对环境的影响。
- 时延与响应速度：在本地运行AI模型可显著降低时延，适用于即时翻译、控制系统的动态调度，以及工业物联网（IIoT）环境中安全功能的近乎即时触发等场景。
- 数据本地化与合规：本地处理可减少将潜在敏感数据传输至外部环境的需求。Arm认为，这对高度监管行业尤为重要，同时在数据泄露事件频发的背景下，也有助于其他企业缩小潜在攻击面。
Arm表示，其面向受限功耗设备优化的芯片，适合在靠近数据源的现场执行计算。公司认为，未来AI更可能以“无处不在”的形态嵌入各类环境，而非主要集中在少数大型服务商的数据中心。
与全球政府的互动与监管环境
在政策层面，Arm称正积极与各国政府和监管机构保持沟通，并将此视为公司职责的一部分。自新冠疫情以来，半导体投资、供应链安全以及对关键技术的依赖问题持续受到各国政策制定者关注。
Arm表示，公司正参与推动劳动力发展，与白宫方面合作组建教育联盟，目标是打造“AI就绪型劳动力”。在Arm看来，技术能力的本土化不仅取决于硬件供给，也取决于本地人才储备和技能水平。
Jesaitis提到，不同地区在监管路径上存在差异：美国强调“加速与创新”，而欧盟则在安全、隐私、安全性以及法律强制的实践标准方面走在前列。Arm表示，正尝试在不同监管取向之间寻找平衡，使其产品既能满足全球严格的合规要求，又能支撑AI产业的持续发展。
企业采纳边缘AI的业务逻辑
在企业应用层面，Arm将其“以边缘为核心”的AI架构视为企业数字化转型的一项关键选项。公司强调，其方案可支持无需完全依赖集中式云端的可扩展AI部署，并在硬件层面强化安全设计，以降低如内存利用等在访问集中式AI模型时用户难以掌控的风险。
Arm同时指出，在数据实践已高度受监管的行业，未来监管强度预计不会减弱，违规成本可能继续上升。在此背景下，能够证明系统安全性和可靠性的企业，可能在合规方面获得优势。Arm认为，其技术路线与本地边缘AI模式与这一监管趋势相契合。
在环境与可持续发展方面，Arm提到，欧洲及斯堪的纳维亚地区对ESG目标的重视程度不断提高。公司认为，其低功耗芯片在满足能效要求方面具备优势。Arm还提到，美国超大规模云服务商也在响应这一趋势，例如AWS推出的SHALAR系列低成本、低功耗Arm平台即针对相关需求。
Arm表示，正与AWS、微软等云服务商合作，开发兼顾高能效与AI算力需求的芯片产品。
行业发展与Arm的角色
谈及未来12至18个月的行业动向，Jesaitis表示，全球AI出口，尤其是来自美国和中东地区的出口，将在一定程度上保障本地市场对AI服务的需求由大型服务商提供。Arm称，其产品组合既可支持这些大型服务商的相关部署，也可满足对边缘AI日益增长的需求。
Jesaitis还表示，在因生态影响而受到外界关注的技术行业中，边缘AI有望在可持续发展方面发挥积极作用。由于Arm技术长期主要应用于移动领域的低功耗计算，公司认为其技术路径在能效方面具有一定基础。Arm称，企业在寻求在不牺牲算力的前提下实现能源目标时，其方案为兼顾性能与责任提供了一种选择。
对“智能”设备的重新定义
在Arm描绘的边缘AI场景中，计算设备及其软件被设想为具备情境感知能力、运行成本较低、在设计阶段即融入安全考量，并通过接近零网络时延实现快速响应。
Jesaitis表示，过去人们称设备“智能”，主要是因为它们可以联网；在边缘AI的推动下，这些设备将以新的方式被定义为“真正智能”。
