重塑行動裝置的未來

人工智慧（AI）正日益貼近使用者——字面意義上的貼近。 我們不再依賴雲端基礎架構進行每一次推理或互動，而是更頻繁地將 AI 直接部署在行動裝置上。。對於行動使用者而言，這種轉變意味著更快的回應速度、更個人化的體驗以及對資料更大的控制權。無論是管理日常排程、主動推薦晚餐選項，還是即時總結通話內容，邊緣 AI 正在不斷釋放新的功能，提供更直接和直觀的使用體驗。但這種向邊緣 AI 的轉變不只是性能升級：它是一次根本性的架構轉型。

在行動裝置上提供令人信服的 AI 體驗，依賴於高效能且節能的記憶體和儲存解決方案，這些方案需支持即時推理、最小化延遲並最大化電池壽命。直接在裝置上生成和處理的資料（從高解析度影像和視訊到感測器輸入和個人化使用者互動）的數量和複雜性不斷增加，推動了這些需求的增長。隨著 AI 模型變得越來越複雜，語境感知能力越來越強，它們需要能夠以最低延遲和能耗處理巨量資料流的記憶體系統。如果沒有強大的記憶體和儲存裝置，即使是最簡單的 AI 模型也會受到延遲、功耗和頻寬的限制。這就是為什麼記憶體不僅僅是一個組件：它是行動 AI 的策略推動者。

要支持這一演進，必須重新思考記憶體與運算的交互方式、資料的移動方式以及資料的安全保障方式。

頻寬和功耗：兩大硬性限制

邊緣 AI 需要解決兩個基本制約因素——頻寬和功耗。

行動 AI 工作負載，尤其是由多模態和生成式智慧體驅動的工作負載，對頻寬和延遲非常敏感。同時，它們必須在嚴格的散熱和電池限制條件下運行。更高的頻寬通常需要更快的訊號傳輸和更多的活動資料通道，從而增加功耗。這種權衡使得最佳化記憶體架構和資料移動策略變得至關重要。這類需求創造出一個設計空間，其中移動的每個位元組和消耗的每毫瓦都至關重要。想像一位智慧型手機使用者同時錄製 4K 影片、透過 AI 代理訂購附近咖啡館的餐點，並使用 GPS 導航前往目的地的場景。這種無縫的多模態互動要求對攝影機、語音和位置資料進行即時處理。如果沒有高頻寬、高能效的記憶體，使用者體驗會出現卡頓，裝置會過熱或迅速耗盡電池。

記憶體牆：AI 為何打破常規

AI 工作負載的行為方式與傳統應用不同。AI 代理並非以可預測的線性模式存取記憶體，而是產生突發性、非線性的存取模式，給傳統 DRAM 系統帶來巨大壓力。這種不匹配造成了通常所說的「記憶體牆」——記憶體頻寬與 AI 加速器速度要求之間的差距越來越大。

這堵牆不只是技術瓶頸：它是即時行動 AI 面臨的根本性架構挑戰。

架構轉變：重新思考系統

LPDDR5X 等技術正透過更高頻寬和效率實現演進，OEM 廠商也在擴大記憶體容量以滿足不斷增長的需求。這些進步已經在挑戰當前裝置的極限。

業界正在探索一系列為邊緣 AI 量身訂製的創新技術，以克服 AI 工作負載帶來的頻寬、功耗和架構挑戰。這些創新技術包括更高頻寬的記憶體介面、更智慧的資料移動策略，以及在不增加熱量或空間負擔的情況下提高互連密度的先進封裝技術。無論是透過不斷發展的標準還是全新的方法，目標都是一致的：提供更快、更高效和可擴充的記憶體系統，以跟上行動 AI 日益增長的複雜性。

在這些更廣泛的趨勢中，人們對新型記憶體架構和介面創新的興趣與日俱增，這些創新旨在平衡頻寬、功耗效率、安全性和可擴充性——隨著行動 AI 工作負載變得更加複雜和嚴苛，所有這些創新至關重要。

AI 作業系統的興起

行業正處於行動運算新時代的風口浪尖——AI 將成為主要介面。行動介面已從數字鍵盤發展為 QWERTY 鍵盤和觸控螢幕。下一個飛躍是 AI——不只是語音助理，而是全方位的情境感知系統，它能瞭解您的偏好、預測您的需求，並代表您採取行動。試想一下，當使用者下班時，手機會感知並在沒有提示的情況下，適時調整家中的溫度並關閉安保系統。這一轉變正朝著我們稱之為意圖驅動型 AI 作業系統的方向發展——一個與傳統行動作業系統並駕齊驅的新的智慧層。它可以解析多模態輸入、協調跨應用與服務任務，並提供更流暢的個人化體驗。

要實現這一願景，需要比以往更快、更高效、更安全的記憶體和儲存裝置系統。這些系統必須即時處理日益複雜的大容量資料流，而且必須在行動裝置嚴格的功耗和散熱限制條件下進行處理。隨著 AI 越來越深入地融入日常行動體驗（從個人化助理到隨時隨地即時決策），這些要求只會越來越高。

但是，隨著 AI 系統越來越深入地融入我們的日常生活，它們所處理資料的性質變得越來越個人化，從而引發了有關隱私和信任的重要問題。

邊緣安全性

隨著 AI 變得越來越個人化，其使用的資料也變得越來越敏感。這些系統需要存取深度個人化的資料——您的習慣、時間表和偏好。將資料儲存在裝置上，而非傳輸到雲端，可以為使用者提供更強的控制感和即時性。

儘管如此，雲端平台在確保大規模資料安全方面取得了巨大進步，並將繼續在 AI 生態系統中發揮重要作用。向邊緣運算的轉變並非要取代雲端，而是透過新的信任和回應模式對其進行補充。

在業界探索這種混合未來的過程中，必須仔細考慮如何在兩種環境中保護使用者資料。這包括從系統設計之初就重新構想隱私、透明度和控制權的實現方式。

雖然雲端仍然是訓練和協調的關鍵，但邊緣才是即時 AI 發揮作用的地方——兩者的互補性越來越強。

雲端的角色：並非非此即彼

讓我們明確一點：邊緣運算不是雲端的替代品，而是實現即時、在地化智慧的策略補充。未來是混合的。

雲端對於訓練大型模型、管理更新和協調跨裝置智慧仍將至關重要。這些任務需要強大的運算能力和集中的資源。

對於即時推理、個人化和對隱私敏感的任務，邊緣才是執行核心。邊緣運算可以減少延遲，加快回應速度，因此非常適合自動駕駛汽車和行動助理等應用。

從本質上講，未來的 AI 將同時利用雲端和邊緣，雲端負責處理繁重的工作，邊緣負責提供快速、在地化的智慧。

展望未來

行動 AI 的未來不僅是更快的晶片或更大的模型。它需要更智慧的系統——為 AI 生態系統設計的系統，並從根本上最佳化頻寬、功耗和安全性。

美光不僅在製造讓未來成為可能的記憶體和儲存裝置，還在幫助定義將 AI 帶入數十億人手中的架構。這些創新不僅攸關效能。它們旨在提供更豐富、更直觀的使用者體驗——更快速的翻譯、更智慧的攝影機、流暢的語音互動和真正個人化的裝置。為達成此目標，美光多個團隊正在優先考慮以 AI 為中心的設計，優先研發以大膽的新方式提供更高頻寬和更低功耗的創新技術。這種方法可確保我們在行動 AI 工作負載日益複雜和嚴苛的情況下保持領先地位。

邊緣時代已經到來。一切才剛剛開始。美光正在奠定基礎，為其提供動力。

探索美光如何推動次世代行動 AI。造訪我們的邊緣 AI 頁面，取得更多見解和創新。