<p>全球關於人工智能的討論已經從關注其理論潛力轉向應對其實際的現實約束。在 2026 年達沃斯世界經濟論壇（WEF）年會上，科技領袖們聚焦於一個關鍵問題：世界能否可持續地擴展人工智能的爆炸性增長？Arm 首席執行官 Rene Haas 在接受《金融時報》獨家採訪時確認，行業正面臨計算能力、內存以及最緊迫的人工智能能耗等關鍵瓶頸，迫使其進行根本性的架構轉變。這一認識推動了對更智能、更高效的計算的需求，這種計算分佈在雲端、邊緣和物理環境中，標誌着僅依賴雲的人工智能範式的結束。</p>
<p>Haas 對人工智能發展仍處於生命週期 “前 10 分鐘” 的評估凸顯了未來巨大的擴展挑戰。當前的超大規模數據中心雖然是基礎，但無法無限期地吸收復雜人工智能工作負載的指數增長，而不致於使基礎設施和電網癱瘓。WEF“爭奪計算” 小組中強調的行業共識是，單靠龐大的集中基礎設施在經濟和環境上都是不可持續的，迫切需要進行架構上的變革。這一轉變是由於對性能的需求，要求在成本和效率之間取得平衡，尤其是在企業從實驗階段轉向關鍵任務的人工智能部署時。</p>
<p>人工智能的直接未來取決於將智能分佈到離使用點更近的地方——邊緣、設備以及機器人和自動駕駛汽車等物理系統。這種分佈不僅僅是將數據中心的負擔轉移，而是要實現集中系統無法匹敵的每瓦性能效率，以滿足低延遲、實時應用的需求。邊緣人工智能的突破即將到來，這得益於新的內存技術和先進的封裝創新，使複雜的工作負載能夠在設備本身上高效運行。Arm 憑藉其覆蓋數十億設備的普遍 CPU 架構，獨特地處於這一效率需求的前沿，涵蓋從 Stargate 等大型項目到最小的可穿戴設備的整個計算範圍。</p>
<h2>內存與電力：擴展人工智能的隱性約束</h2>
<p>除了原始電力需求外，內存瓶頸正成為擴展人工智能工作負載的最關鍵技術約束，直接影響人工智能的能耗。Haas 特別強調了高帶寬內存（HBM）的侷限性，表明內存創新不再是處理器速度的次要問題。訓練和運行大型語言模型（LLMs）所需的數據量龐大，要求架構優先考慮數據本地性並最小化數據移動，這本質上是耗電的。高效的人工智能能耗與內存的訪問和管理方式密切相關，要求新的硅設計和先進的封裝，以將數據更靠近計算單元。</p>
<p>分佈式計算的必要性同時解決了電力和延遲危機。通過在設備上本地處理數據——無論是工廠機器人還是下一代智能手機——不斷將龐大的數據集來回傳輸到雲的需求大大減少。這種數據移動的減少直接轉化為更低的能耗，並解鎖了物理人工智能系統所需的實時響應能力。這一轉變驗證了 Arm 設計全球最具能效的 CPU 架構的傳統，使其技術成為下一代計算的基礎，必須在嚴格的功率限制內運行。</p>
<p>對於從人工智能實驗轉向關鍵任務部署的企業而言，對計算的需求正在轉向平衡性能、成本和效率的方向。這種分佈式模型解鎖了在僅依賴雲的範式下曾經不可能實現的低延遲體驗，特別是在工業物聯網、醫療診斷和自主系統中。行業現在專注於從硅開始構建韌性和可持續的人工智能生態系統，其中效率是成功的主要指標，而不僅僅是原始的浮點運算能力。能源和內存的約束正在成為強大的催化劑，以前所未有的速度推動芯片設計和系統架構的創新。</p>
<p>2026 年達沃斯的討論確認，下一時代的人工智能將以智能交付為特徵，而不僅僅是粗暴的規模。管理人工智能能耗和克服內存約束的迫切性正在加速向分佈式計算的轉變，驗證了 Arm 長期以來對能效的關注。這一基礎架構的轉變確保了人工智能能夠負責任地擴展，並在全球經濟中成為一種切實的現實，將智能更靠近行動的發生點。根據公告，這一轉變將塑造一個更可持續和韌性的全球人工智能生態系統。</p>

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<p>2026 年世界經濟論壇強調了由於能源消耗和內存限制，人工智能發展的一個關鍵轉變，即向邊緣計算的轉變。Arm 首席執行官 Rene Haas 強調了高效、分佈式計算的必要性，以應對人工智能工作負載的指數增長，逐步擺脱僅依賴雲計算的模式。這一轉變旨在提高每瓦特性能的效率，特別是針對實時應用。內存和芯片設計的創新對於創建可持續的人工智能生態系統至關重要，以確保人工智能技術在各個行業的負責任擴展</p>

<p>The global conversation around artificial intelligence has decisively shifted from focusing on its theoretical potential to grappling with its practical, real-world constraints. At the World Economic Forum (WEF) Annual Meeting in Davos 2026, technology leaders converged on a defining question: can the world sustainably scale the explosive growth of AI? Arm CEO Rene Haas confirmed during an exclusive Financial Times interview that the industry is hitting critical bottlenecks in compute capacity, memory, and, most urgently, AI energy consumption, forcing a fundamental architectural pivot. This realization is driving a mandate for smarter, more efficient compute distributed across the cloud, edge, and physical environments, signaling the end of the cloud-only AI paradigm.</p>
<div class="lb-trans"><p>全球關於人工智能的討論已經從關注其理論潛力轉向應對其實際的現實約束。在 2026 年達沃斯世界經濟論壇（WEF）年會上，科技領袖們聚焦於一個關鍵問題：世界能否可持續地擴展人工智能的爆炸性增長？Arm 首席執行官 Rene Haas 在接受《金融時報》獨家採訪時確認，行業正面臨計算能力、內存以及最緊迫的人工智能能耗等關鍵瓶頸，迫使其進行根本性的架構轉變。這一認識推動了對更智能、更高效的計算的需求，這種計算分佈在雲端、邊緣和物理環境中，標誌着僅依賴雲的人工智能範式的結束。</p>
</div><p>Haas’s assessment that AI development is still in the “first 10 minutes” of its lifecycle underscores the massive scaling challenge ahead. Current hyperscale data centers, while foundational, cannot indefinitely absorb the exponential growth of complex AI workloads without crippling infrastructure and power grids. The industry consensus, highlighted in the WEF “Racing for Compute” panel, is that relying solely on massive centralized infrastructure is economically and environmentally untenable, necessitating immediate architectural changes. This shift is driven by the need for performance that balances cost and efficiency, especially as enterprises move from experimentation to mission-critical AI deployments.</p>
<div class="lb-trans"><p>Haas 對人工智能發展仍處於生命週期 “前 10 分鐘” 的評估凸顯了未來巨大的擴展挑戰。當前的超大規模數據中心雖然是基礎，但無法無限期地吸收復雜人工智能工作負載的指數增長，而不致於使基礎設施和電網癱瘓。WEF“爭奪計算” 小組中強調的行業共識是，單靠龐大的集中基礎設施在經濟和環境上都是不可持續的，迫切需要進行架構上的變革。這一轉變是由於對性能的需求，要求在成本和效率之間取得平衡，尤其是在企業從實驗階段轉向關鍵任務的人工智能部署時。</p>
</div><p>The immediate future of AI hinges on distributing intelligence closer to the point of use—the edge, devices, and physical systems like robotics and autonomous vehicles. This distribution is not merely about offloading data centers; it is about achieving performance-per-watt efficiency that centralized systems cannot match for low-latency, real-time applications. Edge AI breakthroughs are imminent, enabled by new memory technologies and advanced packaging innovations that allow complex workloads to run efficiently on the device itself. Arm, with its ubiquitous CPU architecture spanning billions of devices, is uniquely positioned to capitalize on this mandate for efficiency across the entire compute spectrum, from massive initiatives like Stargate to the smallest wearable.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能的直接未來取決於將智能分佈到離使用點更近的地方——邊緣、設備以及機器人和自動駕駛汽車等物理系統。這種分佈不僅僅是將數據中心的負擔轉移，而是要實現集中系統無法匹敵的每瓦性能效率，以滿足低延遲、實時應用的需求。邊緣人工智能的突破即將到來，這得益於新的內存技術和先進的封裝創新，使複雜的工作負載能夠在設備本身上高效運行。Arm 憑藉其覆蓋數十億設備的普遍 CPU 架構，獨特地處於這一效率需求的前沿，涵蓋從 Stargate 等大型項目到最小的可穿戴設備的整個計算範圍。</p>
</div><h2>Memory and Power: The Hidden Constraints of Scaling AI</h2>
<div class="lb-trans"><h2>內存與電力：擴展人工智能的隱性約束</h2>
</div><p>Beyond raw power requirements, memory bottlenecks are emerging as the most critical technical constraint for scaling AI workloads, directly impacting AI energy consumption. Haas specifically highlighted the limitations of High Bandwidth Memory (HBM), signaling that memory innovation is no longer secondary to processor speed. The sheer volume of data required to train and run large language models (LLMs) demands architectures that prioritize data locality and minimize movement, which is inherently power-intensive. Efficient AI energy consumption is intrinsically tied to how memory is accessed and managed, demanding new silicon designs and advanced packaging to keep data closer to the compute unit.</p>
<div class="lb-trans"><p>除了原始電力需求外，內存瓶頸正成為擴展人工智能工作負載的最關鍵技術約束，直接影響人工智能的能耗。Haas 特別強調了高帶寬內存（HBM）的侷限性，表明內存創新不再是處理器速度的次要問題。訓練和運行大型語言模型（LLMs）所需的數據量龐大，要求架構優先考慮數據本地性並最小化數據移動，這本質上是耗電的。高效的人工智能能耗與內存的訪問和管理方式密切相關，要求新的硅設計和先進的封裝，以將數據更靠近計算單元。</p>
</div><p>The necessity of distributed computing addresses both the power and latency crises simultaneously. By processing data locally on the device—whether a factory robot or a next-generation smartphone—the need to constantly shuttle massive datasets back and forth to the cloud is drastically reduced. This reduction in data movement translates directly into lower energy use and unlocks real-time responsiveness essential for physical AI systems. The shift validates Arm’s heritage of designing the most power-efficient CPU architecture on the planet, making its technology foundational for the next generation of compute that must operate within strict power envelopes.</p>
<div class="lb-trans"><p>分佈式計算的必要性同時解決了電力和延遲危機。通過在設備上本地處理數據——無論是工廠機器人還是下一代智能手機——不斷將龐大的數據集來回傳輸到雲的需求大大減少。這種數據移動的減少直接轉化為更低的能耗，並解鎖了物理人工智能系統所需的實時響應能力。這一轉變驗證了 Arm 設計全球最具能效的 CPU 架構的傳統，使其技術成為下一代計算的基礎，必須在嚴格的功率限制內運行。</p>
</div><p>For enterprises transitioning from AI experimentation to mission-critical deployment, the demand is shifting toward compute that balances performance, cost, and efficiency. This distributed model unlocks low-latency experiences previously impossible under a cloud-only paradigm, particularly in industrial IoT, healthcare diagnostics, and autonomous systems. The industry is now focused on building resilient, sustainable AI ecosystems from the silicon up, where efficiency is the primary metric of success, not just raw teraflops. The constraints of energy and memory are acting as powerful catalysts, driving innovation in chip design and system architecture at an unprecedented pace.</p>
<div class="lb-trans"><p>對於從人工智能實驗轉向關鍵任務部署的企業而言，對計算的需求正在轉向平衡性能、成本和效率的方向。這種分佈式模型解鎖了在僅依賴雲的範式下曾經不可能實現的低延遲體驗，特別是在工業物聯網、醫療診斷和自主系統中。行業現在專注於從硅開始構建韌性和可持續的人工智能生態系統，其中效率是成功的主要指標，而不僅僅是原始的浮點運算能力。能源和內存的約束正在成為強大的催化劑，以前所未有的速度推動芯片設計和系統架構的創新。</p>
</div><p>The Davos 2026 discussions confirm that the next era of AI will be defined by intelligent delivery, not just brute scale. The imperative to manage AI energy consumption and overcome memory constraints is accelerating the move to distributed compute, validating Arm’s long-standing focus on power efficiency. This foundational architectural pivot ensures that AI can scale responsibly and become a practical reality across the global economy, moving intelligence closer to the point of action. According to the announcement this shift will shape a more sustainable and resilient AI ecosystem globally.</p>
<div class="lb-trans"><p>2026 年達沃斯的討論確認，下一時代的人工智能將以智能交付為特徵，而不僅僅是粗暴的規模。管理人工智能能耗和克服內存約束的迫切性正在加速向分佈式計算的轉變，驗證了 Arm 長期以來對能效的關注。這一基礎架構的轉變確保了人工智能能夠負責任地擴展，並在全球經濟中成為一種切實的現實，將智能更靠近行動的發生點。根據公告，這一轉變將塑造一個更可持續和韌性的全球人工智能生態系統。</p>
</div>

AI Energy Consumption Forces Shift to Edge Compute

- 世界經濟論壇 REW 2026 上，科技領袖關注 AI 可持續擴展的問題。  
- Arm CEO Rene Haas 強調計算能力和能源消耗的瓶頸迫使架構革命。  
- AI 的發展需要將智能分佈到接近使用點，以滿足實時應用需求。

人工智能的能源消耗推動向邊緣計算的轉變