Arm鄒挺：突破基礎設施、數據安全與人才三重挑戰，釋放 AI 發展新潛能
在 2025 世界人工智能大會 (WAIC) 期間，Arm 舉辦了以“AI 無處不在：從云到邊盡在 Arm” 為主題的技術論壇。該論壇匯聚了 Arm 技術專家及支付寶、聯想等合作伙伴代表，共同分享人工智能 (AI) 行業的發展趨勢與前沿洞察。開場環節，Arm 中國區業務全球副總裁鄒挺深入解讀了 AI 技術的演進趨勢，分享了由 Arm 調研的《AI 就緒指數調研報告》，報告中揭示了針對中國市場的核心發現，并系統剖析了 AI 發展面臨的挑戰及對應解決方案。
Arm 中國區業務全球副總裁鄒挺發表主題演講
AI 技術演進趨勢：從模型優化到自主智能
AI 行業的發展日新月異。綜觀行業全局，可清晰梳理出三大演進趨勢：其一，模型實現小型化與性能躍升。AI 模型的“智能度”持續提升，在強化思考與決策能力的同時，實現了規模精簡與性能突破。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，邊緣計算實現爆發式增長。一兩年前，還有人質疑端側 AI 能否實現，而今這一疑問已基本消散，因為行業正親眼見證算力的持續攀升，以及AI技術在端側的迅速普及與應用。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 從被動響應指令轉向自主運行，催生了不少有趣的應用和成功的商業項目。比如，機器人技術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 在多領域實現商業化突破。
中國市場加速擁抱 AI：效率提升成核心目標
為了明晰 AI 發展現狀、為企業提供策略參考，Arm 發布了《AI 就緒指數調研報告》。該報告調研了全球八個市場的 655 位企業領導者，其中超 100 家為中國企業，智能制造、科技、能源三大行業占比達 50%——這三大領域作為當前中國 AI 應用最活躍、發展最快的領域，使報告對中國市場具備更強的參考價值。
從調研數據來看，中國企業的 AI 投入呈現三大特征：
?策略與預算先行：全球范圍內，已有 39% 的企業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，參與調研的中國企業中，100% 的企業均已制定AI策略，這一成果標志著 AI 在中國企業戰略布局中，已從“可選項”躍升為“必選項”。從緊迫性來看，62% 的中國受訪者強調企業迫切需要擁抱 AI，30% 更是直言“刻不容緩”；在投入方面，95% 的中國企業計劃在未來三年進一步加大 AI 預算投入，彰顯出企業布局 AI 的堅定決心與強勁動力。
?以效率提升為核心目標：企業 AI 布局聚焦三大方向——提升客戶體驗、開發新產品與服務、優化運營效率，均以效率提升為核心訴求。
?技術聚焦大模型支撐領域：企業部署的 AI 技術中，聊天機器人、自然語言處理、深度學習位列前三。這三項技術均為大語言模型的關鍵支撐，由此折射出國內大模型發展的蓬勃態勢。
破局三大挑戰：Arm 的生態解法
AI 產業在快速發展的同時，也面臨著基礎設施、數據安全與人才儲備三大核心挑戰。Arm 依托自身技術和生態優勢，針對性提出解決方案，助力行業突破瓶頸。
?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，數據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 DNA 構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。在端側與邊緣領域，Arm 技術更實現了廣泛覆蓋——全球 99% 的手機、近100% 的車廠在其最新車型中采用了 Arm 技術，2025 年 PC 和平板市場 Arm 架構出貨占比預計超 40%——為廣泛的端側和邊緣側設備帶來更高性能和更低功耗。
?硬件級技術筑牢數據安全防線：數據層面的挑戰集中于質量、獲取與安全，其中，數據安全尤為關鍵，全球 48% 的企業擔憂數據隱私泄露。Arm 通過 Armv9 架構的內存標記擴展 (MTE）、機密計算架構 (CCA) 等硬件技術，疊加與生態伙伴攜手構建的 PSA 標準化安全框架，從芯片底層構建防護體系，保障數據存儲與傳輸安全，為 AI 系統筑起堅實的“技術屏障”。
?技術與生態緩解人才短缺：AI 人才短缺制約著全球 AI 的發展，49% 的受訪者視其為主要障礙。Arm 通過構建廣泛的開發者生態與工具鏈，從根本上降低技術門檻，緩解人才壓力：其全球開發者社區涵蓋 2,200 萬軟件開發者，基于 Arm 架構的芯片累計出貨超 3,100 億顆，形成深厚的生態基底。此外，Arm 推出在線的開發者中心，提供豐富的教程與培訓，并于去年發布 KleidiAI 軟件庫，使開發者無需額外操作即可調用出色 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，覆蓋數據中心、汽車、智能終端及物聯網等多個領域。
大模型加速演進：Arm 驅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作，借助 Armv9 架構特性和 KleidiAI 優化提升大模型 AI 性能，為開發者與用戶帶來更卓越的體驗。
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 AI 推理能力。其中，Qwen3-1.7B 模型預填充階段實現了每秒 177 個詞元 (Token)，解碼階段為每秒 37.1 個 Token，性能位居行業前列。
?混元大模型：Arm 與騰訊合作，成功將 Arm KleidiAI 技術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 AI 體驗。此次集成為跨操作系統的不同基于 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更快、更高效的 AI 操作。
?文心大模型：近期百度文心大模型 4.5 系列開源引發了廣泛的關注，Arm 在開源首日即完成了文心系列模型的端側部署，依托 Armv9 架構的 AI 功能以及 kleidiAI 的集成，使模型性能直接提升了近 65%。
未來展望：攜手生態伙伴共塑 AI 未來
AI 是我們這個時代最重大的技術革新，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，從云到端，Arm 正加速推動 AI 無處不在。在中國這個充滿創新活力的市場，Arm 會持續與中國合作伙伴緊密攜手，解決基礎設施、數據安全和人才方面等的挑戰，推動 AI 的繁榮發展，共同塑造 AI 的未來。
