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当前AI技术和应用的演进对于行业变革产生了巨大的影响，在过去的三十多年里，Arm一直致力于打造全球最大的计算平台，并以能源效率著称。凭借深厚的洞察力和与生态伙伴的长期合作，Arm的平台正持续推动新一代生态系统合作伙伴关系的发展。如今，Arm正致力于成为人工智能计算平台的驱动者，在这一过程中，AI的庞大需求促使Arm重新思考如何打造这些计算要素。
日前，在深圳场的Arm年度技术大会上，Arm终端事业部产品管理副总裁James McNiven详细介绍了该公司如何“构建人工智能计算平台的未来”，深入探讨了Arm在AI时代所扮演的角色以及未来的发展规划。
James McNiven强调，当前是行业的关键时刻，其重要性甚至超越了互联网时代和智能手机时代。这次机遇不仅将改变整个行业的格局，更将影响数十亿人的生活。然而，机遇与挑战并存，要抓住这一机遇，需要行业内各方的紧密协作与共同努力。
今年的大会将重点关注放在了AI如何为各个应用市场带来全面变革上。James McNiven指出，人类正身处AI时代，AI的发展将对各个行业提出越来越多样化的需求，而每一个人都将在其中扮演重要角色。
面对算力、性能、能效以及上市时间等需求的不断提升，Arm意识到必须从整体解决方案的角度进行设计，实现更深度的集成和更高的协作共存。这带来了全新的挑战，如2.5D和3D芯片封装技术下更小尺寸空间内的功能集成，以及工艺节点和封装技术创新带来的制造复杂性和成本问题。
当前，AI已经显示出其在多个领域的潜力与颠覆性应用。中国市场在AI领域也在快速发展——预计到2026年底中国将有超过100万辆搭载L3级别ADAS的汽车，以及今年年底中国将有1.7亿台以上支持AI的智能手机等——都充分展示了AI的变革性潜力。
为了充分释放AI的潜力，Arm提出了从系统层面思考问题的方法，即将硬件、软件和生态无缝集成到一个全面的解决方案中。这需要异构计算的支持，以及高效率编写软件的方式，让开发者能够针对特定硬件进行开发。Arm计算子系统（CSS）的推出，正是为了提供这样的优化解决方案，加速产品上市，并推动行业变革。
James McNiven强调，软件是让Arm计算平台独树一帜的关键。Arm拥有全球最大的计算平台，吸引了2000万名开发者在Arm平台上开发软件。这形成了良性循环：更多的硬件吸引更多开发者，进而推动对高能效硬件的需求。Arm聚焦于整体的技术栈，从底层硬件到软件和应用程序，投入30多年来编写和优化软件，未来将继续以软件为中心的思维来推动技术发展。
随着AI PC市场的崛起，Arm看到了巨大的机遇。目前已有众多原生应用程序在Windows on Arm平台上运行，未来将有更多创新应用出现。与此同时，Arm多年来持续投资Armv9架构，为其加入了许多以AI为核心的功能，使其适用于未来发展。可伸缩向量扩展（SVE）和可伸缩矩阵扩展（SME）是Arm未来十年的两大关键技术，将通过软硬件能力的结合来实现AI时代的计算需求。
为了应对AI计算世界的挑战，Arm还推出了全面设计（Arm Total Design, ATD）生态项目，旨在让生态系统合作伙伴能够专注于各自擅长的领域，更快、更具成本效益地开发出更好、更强大的产品。此外，Arm还与约50位行业领导者合作，通过Chiplet System Architecture（CSA）框架共同开发标准，以促进芯片市场的繁荣。
面对端侧AI带来的软硬件跨平台融合挑战，James McNiven指出，Arm正致力于打造一个软件库，通过集成到合作伙伴的软件中，充分发挥Arm CPU在端侧领域的性能优势。同时，Arm也在持续投入软件，如与Linaro合作强化对Linux的支持，对固件标准（如UEFI，统一可扩展固件接口）的贡献，以及对开源工具的支持，以减少产业碎片化。
针对边缘AI的热点，James McNiven介绍了Arm的广泛产品线，从Cortex-M到Cortex-A，涵盖了不同性能水平和功耗需求。他强调，在2025年的1,000亿台基于Arm架构的AI设备中，也包括基于Cortex-M的设备，如Cortex-M7、Cortex-M33、Cortex-M55等。他看好低功耗AI设备的前景，Arm已经推出了针对物联网设备的Ethos NPU，并在终端CSS中加入了更多AI加速功能。
终端设备性能的提升带来了功耗和散热的挑战，James McNiven表示，Arm提供的是IP和解决方案的设计，而合作伙伴则根据自己的需求和设计来决定散热和功耗方面的问题。他强调，客户的反馈对Arm改进未来设计至关重要，并指出AI工作负载正在急剧增长，未来需要支持更多处理能力并关注对新型数据类型的支持。
当前，生成式AI正在快速发展，James McNiven表示，Arm将继续大力提升计算平台解决方案的性能，尤其是CPU和GPU中的AI性能。同时，Arm将与合作伙伴紧密合作，共同定义未来的技术，确保硬件能够支持合适的数据类型和操作，以适配不同的需求。此外，随着制程红利见底，芯粒技术成为提升芯片性能和降低成本的关键手段。Arm正在与约50位行业领导者合作，共同开发芯粒系统架构（CSA）标准，以支持芯粒的整合。
对于中国市场的布局，James McNiven强调指出，Arm CSS的优势广受全球客户欢迎，包括中国市场的合作伙伴。Arm希望通过CSS的持续迭代更新，助力中国合作伙伴把握AI机遇。
