为何“端侧AI”是你选择下一部手机的必备考量？Arm高管解读
IT之家 1月2日消息，近日Arm边缘AI业务执行副总裁Chris Bergey在接受科技媒体Android Authority专访时指出，尽管云端AI发展迅猛，但端侧本地AI凭借其低延迟、隐私保护和成本优势，依然是未来计算的核心所在。
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以下附上IT之家整理的完整采访视频：
Bergey强调，作为全球计算架构的基石，Arm芯片累计出货量已突破4000亿颗。面对AI浪潮的冲击，Arm不再仅仅是CPU设计商，而是通过异构计算策略，协同CPU、GPU和NPU（神经网络处理器）共同处理负载。他举例，现代智能手机的成像过程，实际上正是这三类处理器协同运算的结果。
针对“云端AI足以取代端侧AI”的质疑，Bergey明确回应，端侧AI在延迟敏感和注重隐私的应用场景中具有不可替代性。他解释道，依赖云端的AI服务在网络信号不佳（如高速公路死角）时体验会极其糟糕，而用户需要的是始终如一、稳定流畅的响应。
成本控制也是一个关键考量，尤其是在游戏领域。Bergey指出，如果开发者大量使用云端AI来生成NPC行为，将面临高昂的Token费用账单；而将算力转移至端侧，既能大幅降低运营成本，又能有效保障用户隐私。
为了应对开发者面临的硬件碎片化难题，Arm推出了Kleidi软件库。这一工具能自动识别设备硬件特性（例如是否支持SME2矩阵引擎），让开发者无需关注底层硬件细节，直接调用底层算力，从而简化开发流程。
在移动游戏领域，Arm正大力推行神经图形技术。不同于桌面端追求极致的画面光追性能，移动端更看重能耗比。该技术通过AI进行超分辨率采样和帧率插值，能让GPU以更低的功耗渲染出高帧率画面，显著延长游戏设备的续航时间。
谈及即将到来的CES消费电子展，Bergey预测生物识别与穿戴式传感器将迎来爆发。随着Meta智能眼镜等产品的日益成熟，计算设备正逐渐从“手持”转向“身体佩戴”。
未来的AI不仅是聊天机器人，更将通过神经腕带等传感器捕捉肢体动作，实现无感自然的交互。尽管目前眼镜类产品的算力受限于散热和体积，但Arm正致力于提升能效，推动计算模式从“云端辅助”向“独立端侧计算”过渡，让AI真正成为辅助人类感知、随时在场的“隐形外脑”。
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