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又到了歲末年初之際，回顧過去的2024年，半導體產業有增長也有陣痛，復盤2024年的半導體產業狀況，有哪些長足的進展又有哪些短板？展望2025年，半導體市場又有哪些機會，該如何發展？為此，電子發燒友網策劃了《2025年半導體產業展望》專題，收到數十位國內外半導體創新領袖企業高管的前瞻觀點。其中，電子發燒友特別采訪了Arm中國區業務全球副總裁鄒挺，以下是他對2025年半導體市場的分析與展望。

Arm中國區業務全球副總裁鄒挺

AI需求持續爆發，計算子系統加速行業創新

當前，AI已從各個維度融入大家的工作和生活。根據市場研究機構Precedence research的預測數據，2024年全球AI市場規模約為6382.3億美元，2034年將增長至36804.7億美元，其間年復合增長率達19.1%。AI爆發帶來了巨量的處理器和算力芯片需求，Arm為此做了充分的準備。

鄒挺表示，2024年是生成式AI快速成長的一年，也是Arm轉型為計算平臺公司的關鍵一年，得益于在硬件、軟件、生態等方面的多項進展，Arm的平臺解決方案正成為支撐AI計算的技術基石。硬件方面，Arm 推出計算子系統(CSS)，豐富解決方案陣容，在有效提升性能和能效的同時，加快產品上市進程。

面向基礎設施領域， Arm推出了兩款基于全新第三代Neoverse IP構建的新的Arm Neoverse CSS：Arm Neoverse CSS V3與Arm Neoverse CSS N3，前者實現了單芯片性能50%的提高，后者實現了每瓦性能20%的提升。

面向智能終端市場，Arm推出了Arm終端CSS。作為面向新一代智能手機和電腦的計算平臺，Arm終端CSS集成了最新的Armv9.2 CPU、Arm旗艦級Immortalis GPU，以及生產就緒的CPU和GPU物理實現。這是迄今速度最快的Arm計算平臺，極大地提升了計算和圖形性能及 AI推理速度，適用于更廣泛的AI工作負載。其中Arm Cortex-X925和Immortalis-G925已被集成于MediaTek天璣9400芯片中，該芯片為中國最新的旗艦手機提供了核心驅動，如vivo X200和OPPO Find X8系列產品。據悉，Arm終端CSS還獲得了世界互聯網大會頒發的2024領先科技獎，體現了行業對其領先性及重新定義移動端AI體驗的認可。

面向汽車市場，Arm推出了一系列新的Arm汽車增強 (AE) 處理器和虛擬平臺，讓汽車行業在開發伊始便可應用，助力縮短多達兩年的開發周期。其中，Arm Neoverse V3AE也是Arm首次將Armv9架構帶入汽車應用，使行業受惠于新一代Arm架構所帶來的AI、安全和虛擬化功能等優勢。此外，Arm汽車 CSS 將于2025年交付，將顯著提高計算性能和效率，縮短產品上市時間。

軟件和生態，充分釋放AI性能價值

除推出CSS，豐富解決方案陣容外，2024年Arm也不斷打磨軟件和生態，持續強化其平臺化公司屬性。在軟件方面，為了助力開發者加速 AI 創新，Arm推出了Arm Kleidi，這是一項廣泛的軟件和軟件社群參與計劃，旨在加速AI的發展；同時也積極參與多個本土開源社區，其中包括Arm加入了OpenCloudOS操作系統開源社區，以共同推進開源云操作系統的發展；在長期投入的龍蜥社區方面，Arm也攜手社區成員推動基于Arm架構的軟硬一體的協同演進、相關的功能實現和性能優化。

在生態方面，2024 年Arm不斷深化與本土生態伙伴的合作，包括與vivo成立了聯合實驗室，從vivo提供的用戶體驗需求和實際場景問題出發，充分發揮芯片性能，也樹立了行業協作的新典范；與中科創達合作，成立了中國大陸首個Arm SystemReady Devicetree合規實驗室；2024年也是Arm牽頭成立 SOAFEE（面向嵌入式邊緣的可擴展開放架構）的第三年，SOAFEE 成員已達140余家，涵蓋整個汽車生態系統和供應鏈的方方面面，其中不乏多家國內企業。

Arm在生態建設方面的成就有目共睹，其在軟件布局上的努力則尤為引人注目。談及發力軟件的原因，鄒挺表示，AI時代下技術的復雜性和多樣化應用要求硬件與軟件深度融合，并實現更快的部署與更高的性能。可以說，只有軟硬件的協同發展方能充分釋放AI的性能價值。以Arm為計算基礎構建的軟件平臺是世界上應用廣泛且重要的軟件平臺。Arm在開發計算平臺的同時，也大量投入軟件開發，保證合作伙伴的產品一部署即能創造價值。如今，Arm的技術已經涵蓋整個軟件棧的各個層面。從底層固件和操作系統的開發，到與游戲引擎、開源社區和獨立軟件供應商 (ISV) 的戰略合作，確保所有這些在Arm平臺上都能“開機即用”。

目前已有超 2,000 萬名開發者在全球最大的計算平臺 Arm 平臺上開發軟件，而這也形成了一個良性循環：更多的硬件吸引更多開發者開發軟件，進而推動對高能效硬件的需求，彼此互為循環。這一過程貫穿整個技術棧，從底層的操作系統到頂層的應用程序和用戶與科技的互動方式。一致的計算平臺為開發者提供了信心，使他們能夠編寫出可在當前數十億臺Arm硬件上良好運行的軟件。

洞察AI發展趨勢，驅動行業創新發展

展望2025年，Arm持續關注AI發展的重要趨勢，比如產業將更聚焦能效，邊緣AI的價值持續增長，小語言模型 (Small Language Models, SLM) 將加速發展等。

談到2025年的AI發展，鄒挺認為，AI 的可持續實踐將加速發展，產業也將更加聚焦能效。例如，為應對日益增長的能源需求，AI 模型的訓練可能會更多地安排在低排放的地區，以及電網負荷較低的時間段。通過平衡電網負載，這種方式能夠減輕高峰期的壓力并減少總體排放。因此，預計將有更多云服務提供商推出用于節能模型訓練的時間調度選項。

對能效的關注也加速了邊緣AI和小語言模型的發展。據鄒挺介紹，邊緣AI方面，2025年或將出現復雜的混合AI架構，這些架構將AI任務分配到邊緣設備和云端之間。系統將在邊緣設備上運行AI算法以檢測感興趣的事件，而云端模型則負責提供附加信息。而決定是在本地還是云端運行 AI 工作負載，將取決于可用電力、延遲要求、隱私考慮和計算復雜性等因素。Arm 擁有廣泛的面向邊緣 AI 的產品，從 Cortex-M到 Cortex-A，涵蓋了不同的性能水平和功耗需求。

此外，相比于生成較復雜或精細的內容，SLM （例如 Llama、Mistral、Qwen、Gemma、Phi-3 的小規模參數版本）更加具備成本效益、高效且易于在計算資源有限的設備上部署，其訓練過程也僅需消耗較少的電力。預計到 2025 年，這類模型的數量將顯著增加，且在任務中的使用也將越來越廣泛，包括語言和設備交互，以及基于視覺的任務，例如事件解讀和掃描等。這些模型能夠直接在邊緣設備上運行，提升性能的同時也增強隱私保護。

Arm將持續強化計算平臺能力，滿足各行業對AI工作負載的需求，進而促進行業應用創新。Arm 預計到 2025 年全球將會有1,000億臺基于Arm架構的設備可用于AI。