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为什么你的下一部手机必须具备“端侧AI”?Arm高管回应

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IT之家 1 月 2 日消息,在接受科技媒体 Android Authority 采访时,Arm 边缘 AI 业务执行副总裁 Chris Bergey 指出,尽管云端 AI 发展迅猛,但端侧本地 AI 因低延迟、隐私保护及成本优势,仍是未来计算的核心。

IT之家附上完整采访视频如下:

Bergey 指出作为全球计算架构的基石,Arm 芯片累计出货量已超 4000 亿颗。面对 AI 浪潮,Arm 不再仅是 CPU 设计商,而是通过异构计算策略,协调 CPU、GPU 和 NPU(神经网络处理器)共同处理负载。例如,现代智能手机的成像过程,实际上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 在延迟敏感和隐私场景中具有不可替代性。

他举例称,依赖云端的 AI 服务在网络信号不佳(如高速公路死角)时体验会极其糟糕,而用户需要的是始终如一的流畅度。

更关键的是成本控制,特别是在游戏领域,开发者若大量使用云端 AI 生成 NPC 行为,将面临高昂的 Token 费用账单;而将算力转移至端侧,既能降低运营成本,又能保障用户隐私。

为解决开发者面临的硬件碎片化难题,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),让开发者无需关注硬件细节,让其直接调用底层算力。

在移动游戏领域,Arm 正大力推行神经图形技术(Neural Graphics)。不同于桌面端追求极致的光追性能,移动端更看重能效比。该技术通过 AI 进行超分辨率采样和帧率插值,能让 GPU 以更低功耗渲染出高帧率画面,显著延长游戏续航时间。

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 不仅是聊天机器人,更将通过神经腕带等传感器捕捉肢体动作,实现无感交互。尽管目前眼镜类产品的算力受限于散热和体积,但 Arm 正致力于提升能效,推动从“云端辅助”向“独立端侧计算”的过渡,让 AI 真正成为辅助人类感知的“隐形外脑”。

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