1 月 2 日消息，在接受科技媒体 Android Authority 采访时，Arm 边缘 AI 业务执行副总裁 Chris Bergey 指出，尽管云端 AI 发展迅猛，但端侧本地 AI 因低延迟、隐私保护及成本优势，仍是未来计算的核心。
附上完整采访视频如下：
Bergey 指出作为全球计算架构的基石，Arm 『芯片』累计出货量已超 4000 亿颗。面对 AI 浪潮，Arm 不再仅是 CPU 设计商，而是通过异构计算策略，协调 CPU、GPU 和 NPU（神经网络处理器）共同处理负载。例如，现代『智能手机』的成像过程，实际上是这三类处理器协同运算的结果。
针对“云端 AI 足以取代端侧 AI”的质疑，Bergey 明确表示，端侧 AI 在延迟敏感和隐私场景中具有不可替代性。
他举例称，依赖云端的 AI 服务在网络信号不佳（如高速公路死角）时体验会极其糟糕，而用户需要的是始终如一的流畅度。
更关键的是成本控制，特别是在游戏领域，开发者若大量使用云端 AI 生成 NPC 行为，将面临高昂的 Token 费用账单；而将算力转移至端侧，既能降低运营成本，又能保障用户隐私。
为解决开发者面临的硬件碎片化难题，Arm 推出了 Kleidi 软件库。该工具能自动识别设备硬件特性（如是否支持 SME2 矩阵引擎），让开发者无需关注硬件细节，让其直接调用底层算力。
在移动游戏领域，Arm 正大力推行神经图形技术（Neural Graphics）。不同于桌面端追求极致的光追性能，移动端更看重能效比。该技术通过 AI 进行超分辨率采样和帧率插值，能让 GPU 以更低功耗渲染出高帧率画面，显著延长游戏续航时间。
谈及即将到来的 CES 消费电子展，Bergey 预测生物识别与穿戴式传感器将迎来爆发。随着 Meta 智能眼镜👓等产品的成熟，计算设备正从手持转向“身体佩戴”。
未来的 AI 不仅是聊天『机器人』️，更将通过神经腕带等传感器捕捉肢体动作，实现无感交互。尽管目前眼镜👓类产品的算力受限于散热和体积，但 Arm 正致力于提升能效，推动从“云端辅助”向“独立端侧计算”的过渡，让 AI 真正成为辅助人类感知的“隐形外脑”。
