ARM i AI – Jak Apple, Google i Amazon budują sztuczną inteligencję na krawędzi

AI, która działa offline? Brzmi jak magia. A jednak to dzieje się na naszych oczach. W czasach, gdy sztuczna inteligencja oznaczała przetwarzanie danych w gigantycznych serwerowniach rozrzuconych po świecie, coraz częściej mówimy o AI działającej lokalnie, bez potrzeby łączenia się z chmurą. To nie tylko kwestia prędkości, ale i prywatności. Nikt nie chce, żeby jego rozmowy z AI-opartą asystentką trafiały na serwery w nieznanym kraju.

• Nowy etap: Edge AI zasilane przez ARM
• Amazon, Google i ich serwerowe potwory ARM
• Skalowalność, jakiej nie miał nikt
• ARM = AI default?
• ARM i RISC-V na mapie świata

I tutaj do gry wchodzi ARM.

Nowy etap: Edge AI zasilane przez ARM

Edge computing to nic innego jak przetwarzanie danych tam, gdzie one powstają – na smartfonie, zegarku, a nawet lodówce. A ARM, ze swoją energooszczędną architekturą RISC i coraz większymi możliwościami obliczeniowymi, stał się fundamentem tego trendu.

Nieprzypadkowo to Apple wywołało szum wokół lokalnej AI, prezentując chip M4. Ten potwór ma 38 bilionów operacji na sekundę (TOPS) i jest przeznaczony do uruchamiania modeli AI bezpośrednio na urządzeniu. A Qualcomm? Ich Snapdragon X Elite wyciska jeszcze więcej – 45 TOPS. W wyścigu na liczby chodzi nie tylko o marketing. Urządzenie, które uruchomi model AI szybciej, z mniejszym opóźnieniem i bez wysyłania danych do internetu, wygra zaufanie użytkownika.

Amazon, Google i ich serwerowe potwory ARM

Edge to jedno, ale chmura to wciąż wielki biznes. Amazon z Gravitonem i Google z Axionem pokazują, że ARM to także broń w arsenale serwerów. Niższe zużycie energii = niższe koszty operacyjne, a to w chmurze ma znacznie większą wagę niż w smartfonie. Firmy projektują własne układy na licencji ARM, optymalizując je pod konkretne zastosowania AI.

I to działa. ARM już nie jest tylko tym, co zasila Twój telefon. To rdzeń modeli AI w chmurze i na urządzeniu. A wszystko to z zachowaniem efektywności energetycznej, której x86 może pozazdrościć.

Skalowalność, jakiej nie miał nikt

To, co robi ARM naprawdę dobrze, to skalowalność. Ta sama architektura, ta sama filozofia projektowania, działa zarówno w zegarku z 5-dniowym czasem pracy na baterii, jak i w serwerowni obsługującej miliony zapytań LLM dziennie. I to jest game changer.

Jeśli Apple rzeczywiście pokaże Siri nowej generacji działającą offline, to nie będzie to tylko nowinka. To będzie sygnał: czas na nową erę AI, w której dane zostają u użytkownika, a mózg komputera nie musi być podpięty do internetu 24/7.

ARM = AI default?

Czy ARM stanie się domyślnym wyborem dla AI? Wszystko na to wskazuje. Ma moc, ma efektywność, ma zasięg. A co z x86? Walczy. AMD i Intel mają swoje nowe układy z akceleratorami AI, ale to ARM prowadzi. RISC-V? Jeszcze za młody, ale może nadejdzie jego czas.

Na razie jednak, jeśli chcesz AI na urządzeniu, szybkie i prywatne – ARM to droga, którą idą giganci. I najprawdopodobniej droga, którą niedługo pójdziemy wszyscy.

ARM i RISC-V na mapie świata

Zrozumienie, jak bardzo ARM i RISC-V przeniknęły rynek technologiczny, wymaga spojrzenia na to globalnie. Nie chodzi tu tylko o liczby, ale o realne firmy, kraje i organizacje, które budują przyszłość AI na tych architekturach. Ta sekcja pokazuje, kto stoi za rozwojem chipów ARM i kto wspiera otwartą alternatywę, jaką jest RISC-V.

ARM – król mobilności i chmury

• 99% smartfonów na świecie działa na architekturze ARM.
• Ponad 30 miliardów chipów ARM sprzedawanych rocznie.
• Główne firmy projektujące chipy ARM:
• Apple – seria M (M1, M2, M3, M4)
• Qualcomm – Snapdragon
• Amazon – Graviton (chmura AWS)
• Google – Tensor
• Samsung – Exynos
• Nvidia – Grace Hopper

RISC-V – otwarta alternatywa z globalnym wsparciem

• Główne firmy i inicjatywy wspierające RISC-V:
• SiFive – dostawca rdzeni RISC-V
• GigaDevice – mikrokontrolery GD32V
• Andes Technology – rdzenie dla embedded
• Quintauris – europejski sojusz (Bosch, Infineon, Nordic, NXP, ST)
• Rivos – chipy AI dla serwerów
• DeepComputing – laptopy RISC-V
• Alibaba (T-Head) – procesory XuanTie
• Zastosowania RISC-V:
• IoT, AI edge, laptopy, automotive, mikrokontrolery

Ten podział pokazuje, że ARM i RISC-V nie konkurują już tylko na poziomie technologii, ale reprezentują dwa różne podejścia do rozwoju ekosystemów AI. ARM buduje przez partnerstwa i licencje. RISC-V przez otwartość i niezależność. A obie te ścieżki zaczynają się przecinać.