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當下，我們正處在激動人心的人工智能 (AI) 技術變革初期階段。隨著自然語言、多模態大模型以及生成式 AI 技術的加速演進，AI 正以前所未有的速度重塑各行各業。根據 IDC 的預測，全球數據量將從 2024 年的 159.2ZB 增長到 2028 年的超過 384.6ZB，年復合增長率達 24.4%。其中，到 2028 年，預計 37% 的數據將會在云端直接產生，而其余數據會從邊緣端和終端直接產生。

面對邊緣數據的激增，高效的數據處理、低延遲傳輸以及智能、安全的存儲正成為行業關注的重點。未來的計算架構不僅要提供更強的算力，還必須更緊密地與存儲系統結合，以確保 AI 模型能夠高效運行，同時優化數據管理和訪問方式。

從目前的 AI 技術發展方向來看，一方面，大模型正向通用人工智能 (AGI) 演進，探索多模態、物理 AI 等新方向，并持續挑戰算力的新極限。另一方面，為推進大模型全面部署的進程，行業開始邁向深度優化和垂直領域定制化，使大模型能走入千行百業，適應移動端、邊緣計算、云端部署等不同場景。

DeepSeek 的推出對全球 AI 市場產生了深遠影響：作為一種開放的創新技術，​它不僅展示了 AI 在訓練與推理過程中的優化潛力，還極大提高了大規模部署的效率，充分證明了模型能夠在更低成本、更高效能的環境中穩定運行。這一成就對于推動 AI 在企業級應用和邊緣計算領域的大規模應用具有重要意義。

Arm 計算平臺：持續促進從云到端的 AI 優化部署

在 AI 發展的初期階段，數據中心作為模型訓練和初期推理的核心場所，正面臨著前所未有的挑戰。傳統的標準通用芯片在處理計算密集型的 AI 工作負載時顯得力不從心，無法滿足 AI 時代對于高性能、低功耗以及靈活擴展性的迫切需求。在此背景下，Arm 計算平臺憑借其先進的技術優勢，為新一代 AI 云基礎設施的發展開辟了新的范式。從 Arm Neoverse 計算子系統 (CSS)、Arm Total Design 生態項目到芯粒系統架構 (CSA)，Arm 進行了從技術到生態的整體化布局，不僅為 AI 數據中心的工作負載提供了高效、靈活且可擴展的解決方案，還幫助合作伙伴專注于產品差異化，為產品上市進程提速。

AI 推理是 AI 釋放價值的關鍵，它正迅速從云端拓展至邊緣端，覆蓋世界的每一個角落。在邊緣 AI 領域，Arm 憑借其技術與生態的獨特優勢，不斷創新，確保智能物聯網與消費電子生態系統能在恰當的時機、于最適合的地點執行最優工作負載。

為了滿足邊緣 AI 日益攀升的 AI 工作負載需求，Arm 近期發布了以全新 Armv9 超高能效 CPU Cortex-A320 以及對 Transformer 網絡具有原生支持的 Ethos-U85 AI 加速器為核心的邊緣 AI 計算平臺。該平臺實現了 CPU 與 AI 加速器的深度集成。相比去年以 Cortex-M85 搭配 Ethos-U85 的平臺提升了八倍的機器學習 (ML) 計算性能，帶來了顯著的 AI 計算能力突破，可賦能邊緣 AI 設備輕松運行超過 10 億參數的大模型。

圖：Arm 邊緣 AI 計算平臺支持運行超 10 億參數的端側 AI 模型

其中，全新發布的超高能效 Cortex-A320 不僅可以為 Ethos-U85 提供更高的內存容量與帶寬，讓大模型在 Ethos-U85 上的執行如虎添翼，還支持更大的可尋址內存空間，并能夠更靈活地管理多層次內存訪問延遲。Cortex-A320 與 Ethos-U85 的組合，是運行大模型及應對邊緣 AI 任務所帶來的內存容量及帶寬挑戰的理想選擇。

此外，Cortex-A320 還充分利用了 Armv9 增強的 AI 計算特性以及包括 Secure EL2、指針驗證/分支目標識別 (PACBTI) 以及內存標記擴展 (MTE) 等在內的安全特性。此前，這些特性已經在其他市場得到廣泛應用，而 Arm 現在將其引入了物聯網與邊緣 AI 計算領域，在提供出色且靈活 AI 性能的同時，實現對軟件負載更好的隔離與軟件內存異常的防護，提高整體系統安全性。

AI 時代的存儲發展：存儲、計算和安全能力的全面升級

隨著 AI 計算需求的持續增長，云邊端在對計算能力提出更高要求的同時，也對存儲系統的性能、密度、實時性和功耗等方面提出了更嚴苛的要求。在傳統模式下，計算架構往往將存儲和計算相對分離，存儲設備僅僅承擔數據存放的角色，數據需要在存儲與計算節點之間頻繁搬移，導致“存儲-計算”之間的瓶頸。然而在 AI 時代，為滿足數據實時分析、智能管理及高效訪問等需求，將存儲置于離計算單元更近的地方，或讓存儲本身具備計算能力，變得尤為關鍵。這樣能夠確保 AI 任務在最合適的位置得到高效執行。

從云到端的 AI 計算，對存儲吞吐量、延遲、能耗、安全以及諸如 Open Channel 等提升主機可管理性 (host manageability) 的需求都不盡相同。存儲控制器以及運行在存儲控制器中 Arm CPU 上的固件在支持差異化 AI 存儲需求中起到了極其重要的作用。

圖：Arm 豐富的 IP 平臺解決方案為 AI 存儲提供領先的性能及能效

事實上，作為數據存儲與網絡控制的基石，Arm 一直在為全球存儲控制器和設備提供高性能、低功耗、安全可靠的解決方案，其中包括：

Arm Cortex-R 系列實時處理器擁有最快的中斷延時和實時反應速度，被廣泛應用于諸多存儲設備;

Arm Cortex-M 系列嵌入式處理器是后端閃存和媒體控制的熱門選擇，并支持自定義指令，客戶可以針對獨特 NAND 介質的深度優化來創造差異;

Arm Cortex-A 系列應用處理器以高吞吐量流水線設計、支持最高處理性能，同時擁有 ML、數據處理軟件和豐富操作系統的堅實生態支持;

Arm Ethos-U AI 加速器支持每秒 2048MACs 的 Transformer 原生加速，可以助力存儲控制器本身變得更智能；

此外，還有為數據中心量身定制的 Neoverse。我們已開始看到 CXL (Compute Express Link) 方面的創新設計采用 Arm Coherent Mesh Network (CMN) 與 Neoverse 組合實現可“組成式”內存擴展，并融入近存儲計算的理念，減少數據搬運。

生態攜手，構建 AI 計算與存儲未來

在專注提供領先的技術和產品的同時，Arm 還致力于和生態系統合作伙伴攜手共進，共同推動存儲產業的發展。基于 Arm 架構的平臺正被行業領先的存儲企業廣泛采用，以優化其存儲解決方案。例如，Solidigm 公司最新發布的 122TB PCIe SSD Solidigm™ D5-P5336 ​顯著提升了 AI 數據中心的能效、存儲密度和性能，其存儲控制器采用 Arm Cortex-R CPU，有效提升了讀寫的實時性和延時確定性；慧榮科技 (Silicon Motion) 面向 AI PC 的 SM2508 主控芯片采用了 Arm Cortex-R8 與 Cortex-M0，在能效和數據吞吐上實現了突破，其 SM2264XT-AT 是業界首款車用 PCIe Gen4 主控芯片，通過增強的虛擬化來支持混合關鍵性工作負載對數據的訪問，并可節省 30% 的能耗；江波龍基于 Arm Cortex-R CPU 打造的 XP2300、ORCA 4836 以及 UNCIA 3836 固態硬盤，憑借其大容量與高性能的優勢，廣泛應用于 AI PC、服務器、云計算、分布式存儲及邊緣計算等多個應用場景，滿足 AI 技術的本地化部署需求。

此外，在本土存儲市場，大普微、聯蕓科技、憶芯科技、特納飛、得一微電子、英韌科技等領先的存儲企業，也都廣泛采用 Arm 技術打造 SSD 主控芯片與設備方案。

迄今為止，基于 Arm 架構和平臺所應用的存儲設備已近 200 億臺，其中包括云和企業級 SSD、車載 SSD、消費級 SSD、硬盤驅動器和嵌入式閃存設備。目前，由 Arm 技術賦能的存儲設備持續保持在每日大約 300 萬臺的出貨量。

憑借前沿的技術實力、豐富的生態布局、深厚的存儲行業積累，Arm 正繼續引領技術創新，賦能 AI 時代的計算與存儲發展。Arm 也將繼續與合作伙伴攜手，通過安全、高效的 Arm 計算平臺，構建 AI 時代計算與存儲的新未來。