記者孫敬／台北報導
IP矽智財大廠安謀（Arm）13日舉辦「Arm Unlocked Taipei 2025」論壇，Arm資深副總裁暨物聯網事業部總經理Paul Williamson於媒體記者會中表示，未來AI持續走向個人化，終端邊緣裝置如智慧型手機、機器化裝置也會出現更多不同的AI應用。為了提高裝置運行效率並降低成本，Williamson點出地端AI的個人化應用，將能根據使用者的情境來了解所在環境，進一步提出解決方案。
Arm揭示AI轉向邊緣的五個關鍵理由
「AI之所以會出現在更多的新的裝置，是為了降低延遲，兼顧人們的隱私和能效。」Williamson談到驅動AI運算轉向邊緣裝置的五個關鍵包括：低延遲（需要即時回應，不能等待雲端）、隱私（個人敏感資訊應留在裝置內）、成本（讓使用者分擔部分運算成本以擴展AI能力）、能效（在靠近感測器的裝置上進行運算更有效率）以及韌性（在無穩定高速網路的環境下仍可運作）。
根據調研機構綜合數據顯示，預估到2030年，以AI為基礎的系統單晶片（SoC）市場營收將可達到1000億美元，而到2028年，AI將成為物聯網（IoT）開發者使用的最主要技術，至於邊緣AI基礎設施投資，預計2028年投資增長幅度將超過60%。
為應對此趨勢，Arm今年2月推出Cortex-A320等專為物聯網（IoT）設計的新一代處理器，並透過Arm Flexible Access降低新創與開發者的技術門檻。「Arm的願景是，邊緣並非智慧的終點，而是新一輪智慧革命的起點，將在消費產品、工業自動化及機器人等多個領域催生全新的應用與體驗。」Williamson回應。
本次記者會中，Williamson提及Arm的解決方案，正從傳統的Cortex-M微控制器（Cortex-M85搭配Ethos-U85 NPU）演進至效能更強的Cortex-A系統（Cortex-A320搭配Ethos-U85 NPU），此升級是為了支援更高級的語言模型（如PyTorch），以滿足AI模型對更大記憶體系統的需求來應對機器人、自動化系統等應用所需的即時管理與處理能力。
