产业有增长也有阵痛，复盘2024年的半导体产业状况，有哪些长足的进展又有哪些短板？展望2025年，半导体市场又有哪些机会，该如何发展？为此，，收到数十位国内外半导体创新领袖企业高管的前瞻观点。其中，电子发烧友特别采访了中国区业务全球副总裁邹挺，以下是他对2025年半导体市场的分析与展望。
当前，AI已从各个维度融入大家的工作和生活。根据市场研究机构Precedence research的预测数据，2024年全球AI市场规模约为6382.3亿美元，2034年将增长至36804.7亿美元，其间年复合增长率达19.1%。AI爆发带来了巨量的处理器和算力芯片需求，Arm为此做了充分的准备。
邹挺表示，2024年是生成式AI快速成长的一年，也是Arm转型为计算平台公司的关键一年，得益于在硬件、软件、生态等方面的多项进展，Arm的平台解决方案正成为支撑AI计算的技术基石。硬件方面，Arm 推出计算子系统(CSS)，丰富解决方案阵容，在有效提升性能和能效的同时，加快产品上市进程。
面向智能终端市场，Arm推出了Arm终端CSS。作为面向新一代智能手机电脑的计算平台，Arm终端CSS集成了最新的Armv9.2CPU、Arm旗舰级ImmortalisGPU，以及生产就绪的CPU和GPU物理实现。这是迄今速度最快的Arm计算平台，极大地提升了计算和图形性能及 AI推理速度，适用于更广泛的AI工作负载。其中Arm Cortex-X925和Immortalis-G925已被集成于MediaTek天玑9400芯片中，该芯片为中国最新的旗舰手机提供了核心驱动，如vivo X200和OPPO Find X8系列产品。据悉，Arm终端CSS还获得了世界互联网大会颁发的2024领先科技奖，体现了行业对其领先性及重新定义移动端AI体验的认可。
面向汽车市场，Arm推出了一系列新的Arm汽车增强 (AE) 处理器和虚拟平台，让汽车行业在开发伊始便可应用，助力缩短多达两年的开发周期。其中，Arm Neoverse V3AE也是Arm首次将Armv9架构带入汽车应用，使行业受惠于新一代Arm架构所带来的AI、安全和虚拟化功能等优势。此外，Arm汽车 CSS 将于2025年交付，将显著提高计算性能和效率，缩短产品上市时间。
除推出CSS，丰富解决方案阵容外，2024年Arm也不断打磨软件和生态，持续强化其平台化公司属性。在软件方面，为了助力开发者加速 AI 创新，Arm推出了Arm Kleidi，这是一项广泛的软件和软件社群参与计划，旨在加速AI的发展；同时也积极参与多个本土开源社区，其中包括Arm加入了OpenCloudOS操作系统开源社区，以共同推进开源云操作系统的发展；在长期投入的龙蜥社区方面，Arm也携手社区成员推动基于Arm架构的软硬一体的协同演进、相关的功能实现和性能优化。
在生态方面，2024 年Arm不断深化与本土生态伙伴的合作，包括与vivo成立了联合实验室，从vivo提供的用户体验需求和实际场景问题出发，充分发挥芯片性能，也树立了行业协作的新典范；与中科创达合作，成立了中国大陆首个Arm SystemReady Devicetree合规实验室；2024年也是Arm牵头成立 SOAFEE（面向嵌入式边缘的可扩展开放架构）的第三年，SOAFEE 成员已达140余家，涵盖整个汽车生态系统和供应链的方方面面，其中不乏多家国内企业。
Arm在生态建设方面的成就有目共睹，其在软件布局上的努力则尤为引人注目。谈及发力软件的原因，邹挺表示，AI时代下技术的复杂性和多样化应用要求硬件与软件深度融合，并实现更快的部署与更高的性能。可以说，只有软硬件的协同发展方能充分释放AI的性能价值。以Arm为计算基础构建的软件平台是世界上应用广泛且重要的软件平台。Arm在开发计算平台的同时，也大量投入软件开发，保证合作伙伴的产品一部署即能创造价值。如今，Arm的技术已经涵盖整个软件栈的各个层面。从底层固件和操作系统的开发，到与游戏引擎、开源社区和独立软件供应商 (ISV) 的战略合作，确保所有这些在Arm平台上都能“开机即用”。
目前已有超 2,000 万名开发者在全球最大的计算平台 Arm 平台上开发软件，而这也形成了一个良性循环：更多的硬件吸引更多开发者开发软件，进而推动对高能效硬件的需求，彼此互为循环。这一过程贯穿整个技术栈，从底层的操作系统到顶层的应用程序和用户与科技的互动方式。一致的计算平台为开发者提供了信心，使他们能够编写出可在当前数十亿台Arm硬件上良好运行的软件。
展望2025年，Arm持续关注AI发展的重要趋势，比如产业将更聚焦能效，边缘AI的价值持续增长，小语言模型 (Small Language Models, SLM) 将加速发展等。
谈到2025年的AI发展，邹挺认为，bwin必赢官方授权平台AI 的可持续实践将加速发展，产业也将更加聚焦能效。例如，为应对日益增长的能源需求，AI 模型的训练可能会更多地安排在低排放的地区，以及电网负荷较低的时间段。通过平衡电网负载，这种方式能够减轻高峰期的压力并减少总体排放。因此，预计将有更多云服务提供商推出用于节能模型训练的时间调度选项。
对能效的关注也加速了边缘AI和小语言模型的发展。据邹挺介绍，边缘AI方面，2025年或将出现复杂的混合AI架构，这些架构将AI任务分配到边缘设备和云端之间。系统将在边缘设备上运行AI算法检测感兴趣的事件，而云端模型则负责提供附加信息。而决定是在本地还是云端运行 AI 工作负载，将取决于可用电力、延迟要求、隐私考虑和计算复杂性等因素。Arm 拥有广泛的面向边缘 AI 的产品，从 Cortex-M到 Cortex-A，涵盖了不同的性能水平和功耗需求。
此外，相比于生成较复杂或精细的内容，SLM （例如 Llama、Mistral、Qwen、Gemma、Phi-3 的小规模参数版本）更加具备成本效益、高效且易于在计算资源有限的设备上部署，其训练过程也仅需消耗较少的电力。预计到 2025 年，这类模型的数量将显著增加，且在任务中的使用也将越来越广泛，包括语言和设备交互，以及基于视觉的任务，例如事件解读和扫描等。这些模型能够直接在边缘设备上运行，提升性能的同时也增强隐私保护。
Arm将持续强化计算平台能力，满足各行业对AI工作负载的需求，进而促进行业应用创新。Arm 预计到 2025 年全球将会有1,000亿台基于Arm架构的设备可用于AI。
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