AI 行業(yè)的發(fā)展日新月異。綜觀行業(yè)全局，可清晰梳理出三大演進趨勢：其一，模型實現(xiàn)小型化與性能躍升。AI 模型的“智能度”持續(xù)提升，在強化思考與決策能力的同時，實現(xiàn)了規(guī)模精簡與性能突破。以 DeepSeek 等模型為例，其以更精簡的體量，達成了更強大的思考與決策性能。其二，邊緣計算實現(xiàn)爆發(fā)式增長。一兩年前，還有人質(zhì)疑端側(cè) AI 能否實現(xiàn)，而今這一疑問已基本消散，因為行業(yè)正親眼見證算力的持續(xù)攀升，以及AI技術(shù)在端側(cè)的迅速普及與應用。其三，AI 智能體與物理 AI加速商用落地。隨著智能化水平的提升，AI 從被動響應指令轉(zhuǎn)向自主運行，催生了不少有趣的應用和成功的商業(yè)項目。比如，機器人技術(shù)在多個領域嶄露頭角，像救援機器狗、配送機器人等，推動物理 AI 在多領域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化突破。
中國市場加速擁抱 AI：效率提升成核心目標
為了明晰 AI 發(fā)展現(xiàn)狀、為企業(yè)提供策略參考，Arm 發(fā)布了《AI 就緒指數(shù)調(diào)研報告》。該報告調(diào)研了全球八個市場的655 位企業(yè)領導者，其中超 100 家為中國企業(yè)，智能制造、科技、能源三大行業(yè)占比達 50%——這三大領域作為當前中國 AI 應用最活躍、發(fā)展最快的領域，使報告對中國市場具備更強的參考價值。
從調(diào)研數(shù)據(jù)來看，中國企業(yè)的 AI 投入呈現(xiàn)三大特征：
策略與預算先行：全球范圍內(nèi)，已有 39% 的企業(yè)制定出清晰且全面的 AI 策略，而中國市場這一比例達到了43%。尤為突出的是，參與調(diào)研的中國企業(yè)中，100% 的企業(yè)均已制定AI策略，這一成果標志著 AI 在中國企業(yè)戰(zhàn)略布局中，已從“可選項”躍升為“必選項”。從緊迫性來看，62% 的中國受訪者強調(diào)企業(yè)迫切需要擁抱 AI，30% 更是直言“刻不容緩”；在投入方面，95% 的中國企業(yè)計劃在未來三年進一步加大 AI 預算投入，彰顯出企業(yè)布局 AI 的堅定決心與強勁動力。
以效率提升為核心目標：企業(yè) AI 布局聚焦三大方向——提升客戶體驗、開發(fā)新產(chǎn)品與服務、優(yōu)化運營效率，均以效率提升為核心訴求。
技術(shù)聚焦大模型支撐領域：企業(yè)部署的 AI 技術(shù)中，聊天機器人、自然語言處理、深度學習位列前三。這三項技術(shù)均為大語言模型的關鍵支撐，由此折射出國內(nèi)大模型發(fā)展的蓬勃態(tài)勢。
破局三大挑戰(zhàn)：Arm 的生態(tài)解法
AI 產(chǎn)業(yè)在快速發(fā)展的同時，也面臨著基礎設施、數(shù)據(jù)安全與人才儲備三大核心挑戰(zhàn)。Arm 依托自身技術(shù)和生態(tài)優(yōu)勢，針對性提出解決方案，助力行業(yè)突破瓶頸。
高能效計算平臺破解基礎設施瓶頸：基礎設施就緒度的核心瓶頸是能耗與算力的失衡——AI 算力需求激增推高能耗，數(shù)據(jù)中心能耗已從兆瓦級躍升至吉瓦級。對此，Arm 以“高性能 + 高能效”的技術(shù) DNA 構(gòu)建從云端到邊緣端的全場景計算平臺，從根源突破能效限制。在云端，Arm 深耕十余年，已獲亞馬遜云科技 (AWS)、微軟、Google、阿里云等全球頭部云廠商采用，為其帶來超 40% 的能效提升。在端側(cè)與邊緣領域，Arm 技術(shù)更實現(xiàn)了廣泛覆蓋——全球 99% 的手機、近100% 的車廠在其最新車型中采用了 Arm 技術(shù)，2025 年 PC 和平板市場Arm 架構(gòu)出貨占比預計超 40%——為廣泛的端側(cè)和邊緣側(cè)設備帶來更高性能和更低功耗。
技術(shù)與生態(tài)緩解人才短缺：AI 人才短缺制約著全球 AI 的發(fā)展，49% 的受訪者視其為主要障礙。Arm 通過構(gòu)建廣泛的開發(fā)者生態(tài)與工具鏈，從根本上降低技術(shù)門檻，緩解人才壓力：其全球開發(fā)者社區(qū)涵蓋 2,200 萬軟件開發(fā)者，基于 Arm 架構(gòu)的芯片累計出貨超 3,100 億顆，形成深厚的生態(tài)基底。此外，Arm 推出在線的開發(fā)者中心，提供豐富的教程與培訓，并于去年發(fā)布 KleidiAI 軟件庫，使開發(fā)者無需額外操作即可調(diào)用出色 CPU 性能；目前KleidiAI 已集成至 ONNX Runtime 、MediaPipe 等主流框架，累計安裝超 80 億次，覆蓋數(shù)據(jù)中心、汽車、智能終端及物聯(lián)網(wǎng)等多個領域。
大模型加速演進：Arm 驅(qū)動本土頭部模型性能躍遷
在如火如荼的大語言模型領域，Arm 與本土領先的大語言模型廠商深度協(xié)作，借助 Armv9 架構(gòu)特性和 KleidiAI 優(yōu)化提升大模型 AI 性能，為開發(fā)者與用戶帶來更卓越的體驗。
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Arm KleidiAI?助力領先大語言模型提升?AI?性能
通義千問大模型：Arm 與阿里巴巴淘天集團輕量級深度學習框架 MNN 緊密合作，通過 KleidiAI 與 MNN 的集成，使通義千問多模態(tài)大模型 Qwen2-VL-2B-Instruct 成功運行在搭載 Arm CPU 的移動設備上，讓模型的運行和響應速度都實現(xiàn)了大幅的提升。?今年四月，新一代通義千問模型 Qwen3 上線，Arm在上線首日即實現(xiàn)了對Qwen3-0.6B、Qwen3-1.7B 及 Qwen3-4B 三款模型的適配，為用戶提供了強大的端側(cè) AI 推理能力。其中，Qwen3-1.7B 模型預填充階段實現(xiàn)了每秒 177 個詞元 (Token)，解碼階段為每秒 37.1 個 Token，性能位居行業(yè)前列。?
混元大模型：Arm 與騰訊合作，成功將 Arm KleidiAI 技術(shù)融入騰訊混元自研的 Angel 機器學習框架，旨在提高移動端 AI 服務的推理性能和效率，為用戶提供卓越的端側(cè) AI 體驗。此次集成為跨操作系統(tǒng)的不同基于 Arm 的設備帶來了顯著的性能提升。具體來說，混元大模型的預填充部分加速了 100%，而解碼器的速度提高了 10%。這些性能改善有助于實現(xiàn)更快、更高效的 AI 操作。
AI 是我們這個時代最重大的技術(shù)革新，而 Arm 計算平臺處于這場革新的核心，通過卓越的計算平臺、軟件和生態(tài)，從云到端，Arm 正加速推動 AI 無處不在。在中國這個充滿創(chuàng)新活力的市場，Arm 會持續(xù)與中國合作伙伴緊密攜手，解決基礎設施、數(shù)據(jù)安全和人才方面等的挑戰(zhàn)，推動 AI 的繁榮發(fā)展，共同塑造 AI 的未來。
