2025年AI和芯片技术会如何发展?Arm给出预测

在过去的一年,AI技术迅猛发展,芯片市场也在加速向前迈进。进入2025年,我们又会迎来哪些新变化呢?作为全球应用最广泛的AI计算平台,Arm对2025年及未来的技术发展做出了以下预测,范围涵盖技术的各个方面,从AI的未来发展到芯片设计,再到不同技术市场的主要趋势。

AI驱动未来计算生态的变革

随着AI技术的快速发展,硬件设计、应用场景与可持续实践正迎来全面革新。我们将会看到半导体行业更多地采用AI辅助的芯片设计工具,利用AI来优化芯片布局、电源分配和时序收敛。如此不仅能优化性能结果,还能加速优化芯片解决方案的开发周期,使小型公司也能凭借专用化芯片进入市场。与此同时,边缘侧AI的崛起推动了AI去中心化的趋势。在2025年,我们很可能会看到先进的混合AI架构,这些架构能够将AI任务在边缘设备和云端之间进行有效分配。边缘设备上的AI算法会先识别出重要的事件,然后云端模型会介入,提供额外的信息支持。而决定在本地还是云端执行AI工作负载,则将取决于可用能源、延迟需求、隐私顾虑以及计算复杂性等考虑因素。

2025年,AI推理工作负载将继续增加,这将有助于确保AI的广泛和持久普及。AI推理能力的增强使更多智能设备能够快速、高效地完成日常任务,而为了支持这一增长,设备需要搭载能够实现更快的处理速度、更低的延迟和高效电源管理的技术。Armv9架构所具备的SVE2和SME2两大关键特性,共同作用于Arm CPU,使其能够快速高效地执行AI工作负载。

此外,小型语言模型(SLM)的普及进一步拓展了AI在资源受限设备上的应用潜力,从语言交互到本地化专家系统,其高效、紧凑的特性正在改变设备间的交互方式。与此同时,进一步涌现的多模态模型将通过能够听到声音的音频模型、能够看到的视觉模型、以及能够理解人与人之间、人与物体之间关系的交互模型,来执行更复杂的AI任务。这将赋予AI感知世界的能力,就像人类一样,能听、能看、能体验。

在应用场景方面,医疗服务似乎已成为AI的主要用例之一,而这一趋势将在2025年加速发展。研究证明,使用AI可以将药物研发周期缩短50%。此外,通过将移动设备、传感器和AI相结合,用户将能够获得更优质的健康数据,从而对个人健康做出更明智的决策。而在可持续发展领域,AI将加速融入可持续实践。能源是AI的另一大关键应用场景,除了使用高能效技术,“绿色 AI” 策略也将受到越来越多的关注。例如,为了应对日益增长的能源需求,AI模型训练可能会来越多地选择在碳排放较低的地区和电网负荷较低的时间段进行,这可能会成为未来的标准操作。其他可行的方式还包括优化模型能效、重复使用或重新定位预训练的AI模型以及采用“绿色编码”等。随着可再生能源与AI的进一步融合,整个能源行业的创新有望得到进一步推动。AI将能够更准确地预测能源需求,实时优化电网运行,并提高可再生能源的效率。AI还将能够优化电能储存解决方案的电池性能和寿命。这些都将极大地提高能源系统的效率和可持续性。

创新技术与生态合作应对芯片设计与软件开发的复杂性

随着传统芯片设计和制造难度的加剧,行业正在重新思考设计模式,芯粒(chiplet)技术成为突破摩尔定律瓶颈的重要解决方案。芯粒通过模块化设计实现性能和成本优化,为不同市场提供了高度差异化的产品选择。目前,芯粒技术已经能够有效应对特定市场需求和挑战,并预计在未来几年持续发展。比如在汽车市场,芯粒可帮助企业在芯片开发过程中实现车规级认证,同时通过不同的计算组件,帮助扩大芯片解决方案的规模并实现差异化。与此同时,行业也将对摩尔定律进行“重新校准”,比如在芯片设计过程中,不再仅仅将性能作为关键指标,而是将每瓦性能、单位面积性能、单位功耗性能和总体拥有成本作为核心指标。随着科技行业大规模地朝着更高效的 AI 工作负载计算发展,这些指标将在相关领域变得更加重要。

为借助芯片解决方案实现真正的商业差异化,企业不断地追求更加专用化的芯片。这也反应在计算子系统(CSS)的日益普及,这些核心计算组件使得不同规模的公司能够对其解决方案进行差异化和个性化定制,每个解决方案都经过配置,以执行或支持特定的计算任务或专业功能。

此外,生态系统的深度合作正成为应对芯片与软件复杂性的关键。显然,复杂性的增加使得没有任何一家公司能独自包揽芯片和软件设计、开发与集成的所有环节。正因如此,生态系统围绕芯片和软件所开展的紧密合作至关重要。此类合作能为各类规模的不同公司提供特有的机会,使各公司能够根据自身的核心竞争力提供不同的计算组件和解决方案。这对汽车行业尤为重要,从芯片供应商、一级供应商到软件供应商、整车厂,通过将整个供应链汇集在一起,分享各自的专业知识、技术和产品,以定义AI驱动的软件定义汽车(SDV)的未来,让最终用户能够享受到AI的真正潜力。同时,虚拟原型技术的日益普及,为汽车行业芯片和软件开发流程带来革新。虚拟原型加速了芯片和软件开发,使公司能够在物理芯片准备就绪之前就着手开发和测试软件。在汽车行业,Arm的虚拟平台推出后,汽车开发周期可缩短多达两年。2025年,在芯片和软件开发流程持续转型的浪潮中,Arm预计将有更多公司推出自己的虚拟平台。在节省时间和成本的同时,让开发者有更多的时间利用软件解决方案来提升性能。

智能终端市场热度持续

科技行业正在向设备小型化与智能化的方向快速演进。高能效和轻量化技术的结合,使AR智能眼镜等可穿戴设备变得更轻、更小巧、更时尚。此外,小巧的新语言模型正在提升这些小型设备的AI体验,使设备的沉浸感更强,互动性更好。在2025年,高能效的轻量化硬件将与小型AI模型加速结合,推动更小巧、功能更强大的消费电子设备的发展。

尽管如此,Arm预计智能手机仍将是未来数十年的主导性消费电子设备。随着Armv9在主流智能手机中的广泛应用,预计2025年新发布的旗舰智能手机将拥有更强的算力和更好的应用体验,这将进一步巩固智能手机作为首选设备的地位。与此同时,消费者会根据不同需求使用不同的设备,从生产力工具的角度来说,笔记本电脑依然会是首选设备。

在2024年,Windows on Arm(WoA)生态系统实现了强劲的发展,主流应用已纷纷推出Arm原生版本。最近的一个例子是Google Drive,其于2024年底推出了Arm原生版本。Arm预计2025年WoA的发展势头将进一步保持,且随着对用户日常体验至关重要的Arm原生应用实现进一步的性能提升,WoA 对开发者和消费者的吸引力将不断增强。

结语

展望未来,AI和芯片技术将继续深度融合,为人类社会带来更多惊喜和变革。我们将共同见证更智能的设备、更便捷的应用和更美好的生活。