在科技的蓝图上，每一颗微小的芯片都是未来的注脚，而 2025 年注定是芯片技术发展的关键一年。随着人工智能（AI）、芯粒和绿色计算等领域的迅猛发展，芯片行业正在迎来前所未有的创新浪潮。
近期，Arm凭借其在技术生态系统中所处的独特地位，以及对全方位高度专业化、互联的全球半导体供应链的了解，发布了2025年及未来技术的发展方向及主要趋势，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。
芯片设计的颠覆性变革
曾几何时，芯片的设计仿佛是一场“极限挑战”——追求更多晶体管、更高性能和更低功耗的单片集成。然而，摩尔定律的辉煌时代正在远去，制造工艺的极限与成本的上升让这一路径难以为继。比较明显的趋势是，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。尤其是在AI计算领域，功耗管理变得至关重要。未来的芯片不只是更快，而是更智能、更节能。
于是，“芯粒”技术横空出世，就像拼乐高一样，将不同的计算模块——处理器、内存和专用加速器灵活拼装成一个功能强大的整体，打破了传统设计的桎梏。
芯粒技术目前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。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。
芯粒不仅重塑了设计思维，还为标准化创造了新的需求。Arm推出的芯粒系统架构（CSA）就是一份行业通用的“拼搭指南”，让不同厂商的模块能够无缝协作。这种协作不仅是技术的创新，更是商业竞争的必然选择。
据了解，Arm迄今已携手50多家技术合作伙伴一道开发Arm芯粒系统架构 (CSA)，随着更多合作伙伴的加入，将共同推动芯粒市场的标准化进程。
小芯片，大智慧
AI正在成为芯片工程师的得力助手。过去，芯片设计需要工程师反复手动调整参数，而如今，AI辅助的芯片设计工具可以优化芯片布局、电源分配和时序收敛，不仅能优化性能结果，还能加速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。AI辅助的芯片设计工具并不是要取代工程师，而是提供了一种“超级能力”，让创新的过程更加敏捷而富有成效。
与此同时，边缘侧AI正在崭露头角。
曾经，AI工作负载大多集中在远程的数据中心处理，而未来，它们将更频繁地“靠近”用户。这种趋势推动了边缘侧AI的崛起，尤其是在工业物联网、智慧城市和自动驾驶等需要实时决策的场景中。
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。在这些系统中，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。决定在本地还是云端执行AI工作负载，将取决于可用能源、延迟需求、隐私顾虑以及计算复杂性等因素。
此外，过去几年，大语言模型（LLM）如GPT-4成为AI领域的热点。然而，SLM（小语言模型）的快速发展正在开辟另一条道路。相比LLM，SLM体积小、能效高，能在算力资源有限的设备上实现复杂功能。
SLM将成为边缘设备的“最佳拍档”，它们不仅可以完成语言和设备交互任务，还能在视觉任务中提供实时事件解读。未来的小型智能设备将更加依赖这些轻量化模型，以实现低功耗和隐私增强的用户体验。
典型的例子包括 Llama、Gemma和Phi3，这些模型不仅具备更高的成本效益和效率，也更容易在算力资源有限的设备上部署。Arm预计，2025年这类模型的数量将继续增加。由于这类模型能够直接在边缘侧设备上运行，这样不仅提升了性能，还增强了隐私保护。
如果说过去的AI宛如感官的独舞，局限于处理单一形式的数据，那么多模态AI模型则是打开感官的盛宴之门。它们可以同时处理文本、图像、音频和传感器数据，从而理解更复杂的世界。
这种能力将彻底改变人机交互的方式。想象一下，未来的AI语音助手不仅能听懂你的问题，还能分析周围的图像，为你提供更加精准、上下文相关的答案。这一进步将推动医疗、自动驾驶和增强现实等行业的巨变。
从AI辅助芯片设计到边缘侧AI的崛起，再到多模态AI的广泛应用，2025年的芯片技术将不再只是提升运算速度和降低功耗的工具，它们将成为智能社会的感知和思考核心。
从幕后走向台前的创新引擎
如果说芯片是未来科技世界的心脏，AI是驱动智慧的灵魂，那么行业应用则是将科技之美带入生活的桥梁，在2025年，芯片与AI正在谱写一场融合创新和行业变革的宏大乐章。
回想一下，你最近使用的客服聊天机器人是不是回答得越来越“聪明”了？这背后，正是AI智能体的功劳。与传统AI系统孤军奋战不同，智能体是一群分工明确、协同作业的小机器人，组成类似“AI零工经济”的网络来完成复杂任务。
目前，客服支持和编程辅助等行业已开始使用智能体。随着 AI 的互联性和智能程度不断提高，智能体将在更多行业取得显著发展，它们将成为无处不在的数字员工，极大提升我们的生活和工作效率。
与此同时，AI将实现超个性化，支持更强大、更直观、更智能的应用。你的设备不仅能听懂你说的话，还能主动预测你的需求。AI 驱动的超个性化技术将赋予智能设备更多“第六感”，变成你的私人助理、健康顾问，甚至是一名贴心的“数字医生”。
另一方面，AI 将加速融入可持续实践。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。通过平衡电网上的能源负载，这种方法将帮助缓解峰值需求压力，减少总体碳排放量。因此，未来将会有更多云服务提供商推出针对能效优化的模型训练调度服务。
在AI需求多样化的时代，异构计算将是王道
在广泛的AI应用中，不同的AI需求将需要多种计算引擎。为了最大化地部署AI工作负载，CPU将继续成为现有设备部署的关键。以物联网领域为例，新的物联网设备将搭载更大的内存和更高性能的Cortex-A CPU，以增强AI性能。而Arm新推出的 Ethos-U NPU等嵌入式加速器将被用于加速低功耗机器学习(ML)任务，这种灵活的计算平台能最大化AI工作负载的性能和能效，满足工业机器视觉、智能机器人和物联网设备的需求。
从本质上来看，行业在短期内将看到多个计算元件被用于满足特定AI应用的需求。这种趋势将继续强调开发通用工具、软件技术库和框架的必要性，以便应用开发者能够充分利用底层硬件的功能。边缘 AI 工作负载不存在“万能”的解决方案，因此，为生态系统提供灵活的计算平台非常重要。
未来数十年的主要消费电子设备仍将由智能手机领衔
在可见的未来，智能手机仍将继续扮演主要的消费电子设备。实际上，在未来的几十年内，它很有可能将持续作为消费者的首选设备。尤其是随着Armv9在主流智能手机中的广泛应用，预计2025年新推出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。
同样值得关注的是，智能眼镜等AR可穿戴设备正逐渐成为智能手机的理想搭档。智能手机之所以能够持续流行，关键在于其不断进化的能力，从应用到摄像头再到游戏，而现在，业界正见证AR的新应用场景正在涌现，而智能手机也开始支持可穿戴设备的AR体验。展望2025，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。
值得一提的是，Windows on Arm (WoA) 的热度仍将持续升温。在刚刚过去的2024年，WoA生态系统已取得了显著进展，主流应用纷纷推出Arm原生版本。事实上，普通的Windows用户90%的使用时间都在使用Arm原生应用。最近的一个例子是Google Drive，它于2024年底发布了Arm原生版本。
这一势头预计将在2025年继续保持下去，随着包括Google Chrome在内对用户日常体验至关重要的Arm原生应用实现了大幅的性能提升，WoA将对开发者和消费者的吸引力不断增强。
写在最后
从Arm的技术预测来看，2025年的芯片与AI之旅充满无限可能。从模块化设计到AI驱动创新，从绿色计算到个性化应用，每一项变革都在改变世界，行业应用的广泛落地则让这些技术变得触手可及，而我们将是这场未来之旅的见证者和参与者。
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