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當所有人的目光都還聚焦在云端那些巨大的數據中心時，一場新的技術革命正在我們身邊悄然發生。這就是邊緣計算與AI的結合，一個正在推動智能設備革新的關鍵力量。在這片蓬勃發展的新藍海里，Arm，這家長期統治我們手機芯片架構的巨頭，扔出了一顆重磅炸彈——Armv9邊緣AI計算平臺。

這個平臺的核心，是全新的Cortex-A320 CPU和Ethos-U85 NPU，專為物聯網應用而生。聽起來有點技術宅？說白了，它的目標就是讓身邊的各種小設備，能夠在本地運行超過10億個參數的AI模型。

真正的AI戰場，在你看不見的地方

你可能沒意識到，邊緣人工智能（Edge AI）這個市場，正在以一種近乎瘋狂的速度增長。根據全球市場洞察（Global Market Insights）的一份報告，2024年全球邊緣AI市場規模已經達到了125億美元。這還只是個開始，報告預計在2025到2034年間，這個數字的復合年增長率將達到驚人的24.8%，到2034年，市場規模會暴漲到1094億美元。

這股熱潮背后，是各行各業對邊緣設備越來越強的依賴，以及對AI技術源源不斷的投資。它已經不是一個PPT上的概念，而是滲透到了我們生活的方方面面。醫療保健行業是沖在最前面的，2024年，它一家就占了整個市場收入的43%。這不難理解，無論是實時病人監控、醫療影像分析，還是AI輔助診斷，這些場景都要求AI能夠快速決策，幫助醫生改善治療結果。除了醫療，制造業、金融、零售、物流，幾乎所有行業都在擁抱邊緣AI。

從技術上看，這個市場由軟件、硬件和服務三部分構成。2024年，軟件是絕對的主角，占了51.7%的收入。畢竟，AI模型優化、實時數據處理、邊緣分析平臺，這些都是軟件的活兒。當企業們爭先恐后地把AI整合進業務，軟件在模型部署、數據安全和系統更新中的作用就變得無可替代。

地域上，北美是當之無愧的領頭羊，2024年占據了全球市場30%以上的份額，其中美國預計到2034年將達到200億美元的規模。而在歐洲，德國因為嚴格的數據隱私規定，也對邊緣計算青睞有加。視線轉回亞太，中國在政府AI戰略和5G、智能基礎設施的大力投資下，市場增長也異常迅猛。

推動這一切的，是幾個關鍵的技術趨勢。首先是TinyML，也就是在超低功耗的微控制器上跑機器學習，讓小小的電池設備也能在本地運行AI，不再依賴云。其次是AI和物聯網（IoT）的融合，催生了海量的AI驅動的物聯網設備。最后，就是邊緣AI硬件本身的飛速發展，各種新的處理器、AI加速器和神經處理單元（NPU）層出不窮，就是為了更高效地處理機器學習任務。

手機霸主Arm，轉身殺入新戰場

說到Arm，大多數人想到的可能還是手機。沒錯，這家全球半導體IP設計的領導者，長期以來都是移動處理器領域的絕對霸主。全球已經有超過1800億顆Arm芯片出貨，這讓它成了移動設備和物聯網系統里事實上的標準。但時代變了，隨著AI和邊緣計算的需求暴增，Arm正積極地把觸角伸向一個更廣闊的天地。

Arm公司CEO Rene Haas在財報電話會議上說得非常直白：「從智能家居傳感器和工廠里的智能傳感器，到世界上最先進的AI超級計算機，AI工作負載正在各地部署。這正在推動對不僅性能強大而且能源高效的計算前所未有的需求?！顾踔劣悬c凡爾賽地強調，Arm提供了「唯一的計算平臺」，開發者可以在上面設計驅動各種應用的芯片。

這話不是吹牛?？纯碅rm的收入構成，雖然智能手機處理器依然貢獻了45%的特許權使用費，但剩下的37%已經來自物聯網、汽車芯片、云和網絡等其他領域。和過去一半以上收入都靠手機業務相比，Arm的業務多元化已經卓有成效。

Arm的這次戰略轉型，不是一時興起，而是對市場趨勢的深刻洞察。AI應用從云端向邊緣遷移，已經是大勢所趨。好處是顯而易見的：數據在本地處理，省電；減少對網絡帶寬的依賴；延遲極低，對于自動駕駛、工業自動化這種分秒必爭的應用至關重要；數據不出本地，隱私和安全也更有保障。

正是看透了這一切，Arm近些年才在邊緣AI領域瘋狂下注。Arm扔出了他們的「王炸」——全球首個Armv9邊緣AI計算平臺。這不僅是Arm在邊緣AI領域的重要里程碑，更是給整個行業劃下的一道分水嶺。這個平臺以全新的Arm Cortex-A320 CPU和領先的邊緣AI加速器Arm Ethos-U85 NPU為核心，能支持運行超過10億參數的邊緣AI模型，為邊緣設備的普及提供了強有力的技術支撐。

Arm的看家本領，到底有多強？

Armv9邊緣AI計算平臺，這個聽起來有點拗口的名字，代表了當前邊緣AI技術的頂尖水平。它把全新的超高效率Armv9 CPU——Cortex-A320，和支持Transformer運算的Ethos-U85 NPU整合在了一起，打造出全球首個專門為物聯網優化的Armv9邊緣AI平臺。

先說Cortex-A320。作為Armv9架構的最小實現，它給超高效率的Cortex-A處理器帶來了安全和機器學習的最新創新。和上一代的Cortex-A35 CPU比，它的機器學習性能最高能提升10倍，純粹的標量性能也提升了30%。這背后是Armv9.2-A架構的功勞，它不僅提供了加速機器學習的SVE2（可擴展向量擴展2），還內置了像PAC、BTI和MTE這些聽起來很酷的先進安全功能，就是為了保護你的數據。軟件兼容性也沒得說，它專為Linux這類富操作系統開發，開發者可以繼續用他們熟悉的軟件和工具，大大降低了開發門檻。

再看Ethos-U85 NPU。這是Arm的第三代NPU，專為邊緣AI推理而生。它的性能可以伸縮，乘加器（MAC）單元可以從128個擴展到2048個，在1GHz頻率下能提供從256 GOP/s到4 TOPs的性能，滿足不同應用的需求。能效也比上一代提升了20%，這對于靠電池供電的邊緣設備來說簡直是福音。更重要的是，它原生支持Transformer網絡，這意味著它能高效處理生成式AI模型，讓你的邊緣設備也能擁有強大的AI能力。

光有硬件還不夠，Arm還端出了一道軟件大餐——KleidiAI。這是一個高度優化的軟件函數庫，專門在Arm CPU上加速AI功能。它能和Arm架構的Neon、SVE2等特性協同工作。效果怎么樣？在Llama.cpp上跑微軟的Tiny Stories數據集時，KleidiAI給新的Cortex-A320帶來了高達70%的性能提升。它還無縫整合進了像Llama.cpp和ExecuTorch這些主流的物聯網AI框架里，加速了Meta Llama 3和Phi-3這些關鍵模型的性能，讓開發者用起來得心應手。

強敵環伺，Arm憑什么這么自信？

在邊緣AI芯片這個賽道上，Arm并不是唯一的玩家。開源的RISC-V架構、傳統的x86架構，還有各種專有的AI加速器，都在虎視眈眈。但通過對比，我們能看清Armv9平臺的底氣在哪。

先看和RISC-V的對決。RISC-V作為開源的后起之秀，近年來越來越火。但和它相比，Arm的優勢依然明顯。首先是純性能，Arm處理器還是領先的，比如ARM的Cortex-A76在單線程性能上就略勝于SiFive的P670。更別提ARMv9處理器比上一代性能提高了約30%，能效提高了50%。其次是生態系統，Arm經營多年，擁有一個成熟且龐大的生態，超過1800億塊的出貨量不是開玩笑的。RISC-V雖然發展很快，但生態還比較年輕。最后是能效比，ARM架構天生就注重節能，這是它在移動和嵌入式領域的立身之本。當然，RISC-V的優勢在于定制化和開放性，對于某些特殊應用場景很有吸引力。

再來看和老牌霸主x86的較量。x86在PC和服務器市場是絕對的老大，但到了邊緣AI領域，Arm的優勢就體現出來了。Arm基于RISC（精簡指令集），天生就比CISC（復雜指令集）的x86更省電。在邊緣設備里，功耗往往是決定生死的關鍵。此外，Arm的產品線非常廣，從微控制器到高性能服務器，能滿足各種性能需求。最關鍵的是，Arm這幾年在AI優化上投入巨大，專門的Ethos系列NPU和KleidiAI軟件庫，讓它在處理邊緣AI任務時更加得心應手。

為了看得更清楚，我們把它們放在一張桌子上比一比：

注：數據來源于Arm官方發布及公開技術文檔

從這張表里不難看出，Armv9邊緣AI計算平臺在性能、能效、安全和軟件生態上，特別是在邊緣AI這個特定的應用場景里，確實有它的獨到之處。

不是一個人在戰斗，Arm的朋友圈有多豪華？

一個成功的技術平臺，光靠自己技術牛是不夠的，還得有一幫兄弟撐腰。Arm深諳此道，在推出Armv9平臺的同時，也拉起了一個豪華的邊緣AI生態朋友圈。

Arm擁有全球最大的開發者生態之一，超過2000萬名活躍的Arm開發者，這是創新的源泉。更重要的是，Armv9平臺一發布，就獲得了包括亞馬遜AWS、西門子、瑞薩電子、研華科技和Eurotech在內的多家行業巨頭的力挺。

這些來自不同行業大佬的站臺，無疑給Arm的邊緣AI戰略注入了一針強心劑。

Armv9平臺的推出，正在讓AI應用的可能性遍地開花。它能支持在各種設備上運行大型語言模型（LLM）和小型語言模型（SLM），讓智慧決策更接近數據源頭，不僅延遲更低，隱私也更有保障。

在智能城市里，邊緣AI能實時監控交通，優化信號燈，還能讓智能相機及時發現安全隱患。在工業自動化領域，它能預測設備故障，進行質量控制，讓機器人更聰明。在智能家居里，你的家電會更懂你，語音助手交互更自然。在醫療健康領域，它能實時監測病人體征，輔助醫生診斷，甚至加速新藥研發。

Armv9邊緣AI計算平臺的發布，像是在平靜的湖面上投下了一塊巨石。它不僅是Arm公司戰略轉型的重要一步，更是整個邊緣AI行業發展的催化劑。

參考資料：

https://www.arm.com/

https://www.gminsights.com/zh/industry-analysis/edge-ai-market

來源：蒜泥