我们正处在激动人心的人工智能 (AI) 技术变革初期阶段。单片机解密随着自然语言、多模态大模型以及生成式 AI 技术的加速演进，AI 正以前所未有的速度重塑各行各业。根据 IDC 的预测，全球数据量将从 2024 年的 159.2ZB 增长到 2028 年的超过 384.6ZB，年复合增长率达 24.4%。其中，到 2028 年，预计 37% 的数据将会在云端直接产生，而其余数据会从边缘端和终端直接产生。

面对边缘数据的激增，高效的数据处理、低延迟传输以及智能、安全的存储正成为行业关注的重点。未来的计算架构不仅要提供更强的算力，还必须更紧密地与存储系统结合，以确保 AI 模型能够高效运行，同时优化数据管理和访问方式。

从目前的 AI 技术发展方向来看，一方面，大模型正向通用人工智能 (AGI) 演进，探索多模态、物理 AI 等新方向，并持续挑战算力的新极限。另一方面，为推进大模型全面部署的进程，行业开始迈向深度优化和垂直领域定制化，使大模型能走入千行百业，适应移动端、边缘计算、云端部署等不同场景。

DeepSeek 的推出对全球 AI 市场产生了深远影响：单片机解密作为一种开放的创新技术，它不仅展示了 AI 在训练与推理过程中的优化潜力，还极大提高了大规模部署的效率，充分证明了模型能够在更低成本、更高效能的环境中稳定运行。这一成就对于推动 AI 在企业级应用和边缘计算领域的大规模应用具有重要意义。

Arm 计算平台：持续促进从云到端的 AI 优化部署

在 AI 发展的初期阶段，数据中心作为模型训练和初期推理的核心场所，正面临着前所未有的挑战。传统的标准通用芯片在处理计算密集型的 AI 工作负载时显得力不从心，无法满足 AI 时代对于高性能、低功耗以及灵活扩展性的迫切需求。在此背景下，Arm 计算平台凭借其先进的技术优势，为新一代 AI 云基础设施的发展开辟了新的范式。从 Arm Neoverse 计算子系统 (CSS)、Arm Total Design 生态项目到芯粒系统架构 (CSA)，Arm 进行了从技术到生态的整体化布局，不仅为 AI 数据中心的工作负载提供了高效、灵活且可扩展的解决方案，还帮助合作伙伴专注于产品差异化，为产品上市进程提速。

AI 推理是 AI 释放价值的关键，它正迅速从云端拓展至边缘端，单片机解密覆盖世界的每一个角落。在边缘 AI 领域，Arm 凭借其技术与生态的独特优势，不断创新，确保智能物联网与消费电子生态系统能在恰当的时机、于最适合的地点执行最优工作负载。

为了满足边缘 AI 日益攀升的 AI 工作负载需求，Arm 近期发布了以全新 Armv9 超高能效 CPU Cortex-A320 以及对 Transformer 网络具有原生支持的 Ethos-U85 AI 加速器为核心的边缘 AI 计算平台。该平台实现了 CPU 与 AI 加速器的深度集成。相比去年以 Cortex-M85 搭配 Ethos-U85 的平台提升了八倍的机器学习 (ML) 计算性能，带来了显著的 AI 计算能力突破，可赋能边缘 AI 设备轻松运行超过 10 亿参数的大模型。