Arm高管解析：下一代手机必备端侧AI的三大核心优势

1月2日，Arm边缘人工智能业务执行副总裁Chris Bergey在接受科技媒体Android Authority采访时谈到，虽然云端AI发展势头迅猛，但端侧本地AI凭借其低延迟、隐私保护和成本优势，依然是未来计算的核心所在。

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完整的采访视频已附上：

Bergey指出，作为全球计算架构的基石，基于Arm架构的芯片累计出货量已突破4000亿颗。面对人工智能浪潮，Arm正在超越传统CPU设计商的定位，通过异构计算策略，协调CPU、GPU和NPU（神经网络处理器）来共同处理工作负载。例如，现代智能手机的成像处理过程，实质上就是这三类处理器协同运算的结果。

针对“云端AI足以取代端侧AI”的质疑，Bergey明确表示，端侧AI在延迟敏感和注重隐私的场景中具有不可替代性。他举例说，依赖云端AI的服务在网络信号不佳（如高速公路死角）时，体验会大打折扣，而用户需要的是始终如一的流畅响应。更关键的是成本控制，尤其是在游戏领域，开发者若大量使用云端AI来生成NPC行为，将面临高昂的计算账单；而将算力需求转移至端侧，既能显著降低运营成本，又能更好地保障用户数据隐私。

为应对开发者面临的硬件碎片化挑战，Arm推出了Kleidi软件库。该工具能自动识别设备硬件特性（如是否支持SME2矩阵引擎），让开发者无需关注底层硬件细节，即可直接调用底层算力进行高效开发。在移动游戏领域，Arm正大力推行神经图形技术（Neural Graphics）。与桌面端追求极致光线追踪性能不同，移动端更看重能效比。这项技术利用AI进行超分辨率采样和帧率插值，能让GPU以更低的功耗渲染出高帧率画面，显著延长移动设备的游戏续航时间。

谈及即将到来的CES消费电子展，Bergey预测生物识别与穿戴式传感器将迎来爆发。随着Meta智能眼镜等产品的成熟，计算设备正从“手持”转向“身体佩戴”。未来的AI将不仅是聊天机器人，更能通过神经腕带等传感器捕捉肢体动作，实现无感式交互。尽管目前眼镜类产品的算力受限于散热和体积，但Arm正致力于提升其能效，推动设备从“云端辅助”向“独立端侧计算”过渡，让AI真正成为辅助人类感知的“隐形外脑”。