Arm 近期發布 2025 年技術趨勢預測，涵蓋晶片設計、AI 發展及關鍵市場趨勢等多個面向，試圖勾勒出科技產業的未來藍圖。
重新思考晶片設計，小晶片重要性增加
在晶片技術方面，小晶片技術將扮演重要角色。Arm 指出，這項技術能有效應對特定市場需求，尤其在車用市場中，可協助企業在開發過程中實現車規級認證。透過整合不同運算元件的小晶片，企業能開發出更多差異化產品。
「重新校準」摩爾定律
同時，半導體產業正重新定義摩爾定律。Arm 認為，過去追求單一晶片上的電晶體數量倍增、效能翻倍、功耗減半的模式已難以為繼。產業開始轉向更全面的評估指標，包括每瓦效能、單位面積效能、單位功耗效能和總擁有成本。
Arm 也指出，還應導入一些新指標，關注系統實作的挑戰，確保 IP 整合到系統單晶片（SoC）及整個系統後的效能表現，隨著 AI 工作負載運算需求增加，這些指標將變得更加重要。
晶片和軟體生態系將緊密合作
在生態系發展上，標準化平台和框架的重要性與日俱增，以確保不同供應商的硬體能夠順暢協作。Arm 強調，由於晶片和軟體日趨複雜，產業鏈上的深度合作變得不可或缺。值得注意的是，AI 輔助的晶片設計工具正逐漸受到採用，Arm 表示這不只能優化效能，還能加速開發週期。
AI 推論、邊緣 AI、小語言模型持續發展
Arm 觀察，在 AI 發展方面，2025 年將看到AI 推論工作負載持續增長，大部分日常 AI 運算都能在智慧型手機和筆電上完成；邊緣 AI 將嶄露頭角，實現更智慧、更快速的本地處理；小語言模型（SLM）將加速演進，用於裝置端的語言互動和視覺任務。
AI 代理帶來 AI 零工經濟
AI 代理的應用將顯著擴展。Arm 指出，有別於現今使用者與單一 AI 互動的模式，未來的 AI 代理將如同零工經濟般，將任務分配給多個 AI 代理或機器人網路協作完成。Arm 觀察，這種模式已在客服支援和程式設計輔助等領域展現成效，預計未來一年將快速擴展到更多產業，為下一階段的 AI 革命奠定基礎。
加速實現「綠色 AI」
Arm 認為，「綠色 AI」策略將成為產業重點──除了採用高效能技術外，AI 模型訓練將考慮在碳排放較低的地區和電網負荷較低的時段進行，以平衡能源負載並減少碳排放。
Arm 也預計，將有更多雲端服務提供者推出效率優化的模型訓練調度服務。其他方案包括優化現有模型、重複使用預訓練模型，以及採用「綠色編碼」以減少能源消耗──這股永續浪潮可能促使產業逐步形成正式的綠色 AI 標準。
虛擬原型普及，革新車用晶片、軟體發展流程
Arm 預測，2025 年，在晶片和軟體發展流程持續轉型的浪潮中，將有更多公司推出自己的虛擬平台──虛擬原型技術將為車用晶片產業帶來革新，能縮短開發週期達兩年。
端到端 AI 強化自動駕駛效能
在自動駕駛領域，Arm 認為，生成式 AI 技術正被應用於端到端模型中，提升系統應對新場景的能力；此外，L2+ 免持方向盤的駕駛控制輔助系統和 L3 自動車道維持系統將更廣泛部署，汽車製造商正在投資與配備必要的硬體，以便在車輛的整個使用週期內、透過訂閱服務來推行這些功能。
為了防止駕駛濫用自動駕駛系統，Arm 觀察相關法規和「新車評估計畫」越來越關注更為精密的車內監控系統，如駕駛監控系統（DMS）。
智慧手機仍是未來數十年的主要消費性電子裝置
消費性電子產品方面，Arm 表示，智慧型手機隨著不斷進話的能力，將持續作為主要裝置；而技術微型化趨勢也將推動更小巧時尚的裝置發展，如 AR 智慧眼鏡。Windows on Arm 生態系也將持續成長，目前已有更多主流應用程式推出 Arm 原生版本。
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（責任編輯：廖紹伶）