此篇文章深入探討 Arm 對 2025 年技術發展的預測，聚焦於AI 運算、晶片設計、邊緣 AI、小語言模型（SLM）、自動駕駛與能源領域的未來趨勢，分析這些技術將如何影響全球運算產業。隨著傳統 摩爾定律逐漸失效，半導體產業正尋找新的效能提升方案，Arm 預測 小晶片（Chiplet）技術 將成為關鍵解決方案。透過模組化設計，企業能夠拆分並組合不同類型的計算單元，使晶片設計更具彈性、降低開發成本並提升效能，特別適用於 汽車、數據中心與高效能運算（HPC）。此外，文章強調，Arm 也在推動 晶片解決方案的標準化，如 Arm 小晶片系統架構（CSA） 和 SOAFEE（車用標準），這些標準有助於提升軟硬體整合效率，讓不同產業更容易開發和部署 AI 晶片。
在 AI 運算發展 方面，文章指出 AI 推論（Inference）正在從雲端轉向裝置端（Edge AI），這不僅提升了計算速度，還能有效降低延遲並優化能源效率。Arm 透過 Armv9 架構，引入 SVE2（可擴展向量擴充） 和 SME2（矩陣擴充） 技術，使 AI 運算直接在 CPU 層面執行，進一步提升 AI 模型在裝置端的推論效能。此外，文章強調 小語言模型（SLM） 的崛起，這些比 LLM（大型語言模型）更輕量、更高效、且運行成本更低 的模型，正迅速成為 AI 部署的主流選擇。Llama、Gemma、Phi-3 等小語言模型已經展現出與大型模型相近的效能，但計算需求大幅降低，使 AI 能夠更廣泛地應用於邊緣設備，如 智慧手機、工業 IoT 與智慧家電。
文章進一步探討 AI 在自動駕駛與能源領域的應用，指出 端到端自動駕駛技術 正在透過 生成式 AI 進行強化。透過自監督學習（Self-Supervised Learning），AI 自動駕駛系統將能夠更靈活地應對複雜的道路環境，並提升 L2+ 駕駛輔助系統（DCAS）與 L3 自動車道維持系統（ALKS）的發展速度。此外，為確保自駕車的安全性，車內監控系統（DMS） 也成為監管重點，透過 AI 監測駕駛行為，降低疲勞駕駛與意外風險。另一方面，AI 也正在驅動 綠色 AI 技術的發展，文章指出 AI 將逐步優化能源管理，透過智慧電網技術提升能源效率、減少碳排放。例如，AI 可用於 電網負載平衡、再生能源發電預測與儲能系統優化，進一步提升可再生能源的利用率，推動全球能源產業的智能化轉型。
在市場趨勢方面，文章預測 虛擬原型技術（Virtual Prototyping） 的發展將顯著加速車用晶片開發，這種技術能讓開發者在晶片正式生產前進行軟硬體測試，大幅縮短開發週期，降低設計風險。智慧手機仍將是消費電子市場的主導產品，但未來手機將具備更強的 AI 運算能力，並透過 AR 眼鏡等裝置擴展 AI 應用生態。此外，Windows on Arm（WoA） 平台將持續發展，帶動更多筆電、伺服器與雲端運算解決方案轉向 Arm 架構，提供更高效能與更低功耗的運算選擇。
總體而言，文章認為 2025 年將是 AI、晶片技術與市場變革的關鍵時期，並強調以下五大趨勢將塑造未來運算產業：
- 小晶片技術（Chiplet）將成為半導體產業的新標準，推動更靈活的晶片設計與應用。
- AI 推論將加速邊緣發展（Edge AI），降低計算成本並提升即時處理能力。
- 小語言模型（SLM） 取代部分大型模型，成為 AI 部署的首選方案。
- AI 在自駕、能源與智慧裝置領域的應用將加速，自駕技術、智慧電網與能源管理將進入高速發展期。
- 市場對 AI 驅動的高效能運算與標準化解決方案需求上升，推動產業生態更快速發展。
文章最終指出，Arm 正在引領新一代運算技術，透過小晶片、AI 加速運算與標準化技術的推動，幫助企業與開發者實現更高效、更智能的計算解決方案。隨著 AI 技術與晶片設計的不斷演進，Arm 的創新將成為推動全球運算產業發展的重要動力，並影響未來幾年的科技趨勢發展方向。
閱讀全文請至: https://www.arm.com/zh-TW/company/news/2025/01/arm-2025-tech-predictions
