【Meet Taipei】創業30年、讓全球7成人口都用Arm技術!下步瞄準車用、新創需求
【Meet Taipei】創業30年、讓全球7成人口都用Arm技術!下步瞄準車用、新創需求

「全球有70%人口在使用Arm架構技術,至今已出貨 2千億個以上Arm架構晶片」,Arm台灣總裁曾志光一語道出,Arm身為全球半導體IP公司的領先地位,下一步將瞄準車用市場,並培育IC設計新創企業。

Arm台灣總裁曾志光於18日參與2021年Meet Taipei創新創業嘉年華,演講主題為「擁抱開源!親愛的創業家,讓我們成為你迎戰時最強的夥伴吧(Enable Startups with Technology Innovation)」娓娓道來Arm過去30年的歷史,如何從一家小公司,變成半導體業的關鍵公司,更吸引GPU大廠輝達(Nvidia)的併購。

Arm的前身為艾康電腦(Acorn),於1990年獲得蘋果(Apple)與美國晶片製造商VLSI的資助,分割出Arm,成為獨立子公司,現在的ARM成為一家市值約900億元的公司。

Arm與一般半導體公司最大不同在於,它不製造晶片且不向終端用戶出售晶片,而是通過轉讓設計方案,由合作夥伴生產出各具特色的晶片。目前擁有580個晶片合作夥伴,從最小的傳感器到99%智慧型手機、汽車、資料中心以及超級電腦,Arm的節能處理器設計與軟體平台已支持2千億個晶片。

蘋果電腦的失敗,Arm找到自己的定位

當年Arm的創辦人Robin Saxby對公司的期待是「成為全球電腦處理器的精簡指令集運算的標準」,在1990年,這群工程師設計出低功耗、小型的處理器(CPU),1993年Arm在和蘋果合作的搭載ARM處理器的蘋果Newton MessagePad問世,一度成為CES展上最熱門的產品,前3個月售出5萬台。但這樣的熱度並沒有延續下來,像是電池壽命短、缺乏軟體生態系,以及手寫識別、與PC的連接性沒有想像地出色。

但也幫助了Arm找到顛覆市場的秘訣,透過把Arm的架構規格授權給合作夥伴,定位為客戶的虛擬CPU研發,大幅降低成本,也縮短產品開發時間。

2021 Meet Taipei 大會論壇 Arm台灣總裁曾志光
曾志光指出,現在的Arm擁有遍佈全球數千名工程師,不再是當年小型的新創公司。現在的Arm將通過釋放技術的力量,來激發世界的潛力。
圖/ 創業小聚

這讓Arm更清楚自己的價值,後續隨著採用德州儀器 Arm 7處理器的諾基亞6110手機推出後,Arm開啟手機的新時代,透過Arm的軟體與硬體解決方案,已支持數十億設備。

曾志光指出,現在的Arm擁有遍佈全球數千名工程師,不再是當年小型的新創公司。現在的Arm將通過釋放技術的力量,來激發世界的潛力。

推開放架構資源,瞄準汽車、新創需求

隨著 AI、物聯網與 5G 的發展,全球的共享數據都透過Arm的技術來處理。隨著數據的增加,必須不斷縮短延遲,以提升邊緣運算的能力。

曾志光列出從物聯網端點到連接雲端的三個趨勢,第一特定運算,這意味不同的工作負載,需採用專用處理器,Arm 擁有從 CPU、GPU 到 NPU (ML) 和系統 IP 的完整產品線,支持晶片合作夥伴開發正確的運算解決方案。

第二機器學習與AI將成為從 IoT 到雲端每個 SoC(系統單晶片)的運算基礎。第三是資安,對於軟體與硬體人員,資安將是非常重要的事情。曾志光認為,若沒有良好的安全性,如何安心把智慧裝置部署在工廠,甚至是駭客造成了企業或個人的損失。

目前Arm已是大量開源項目的貢獻者,啟動新的硬體功能並優化性能,項目包含行動(mobile)、嵌入式、物聯網、網路與基礎設施。

像是最新針對汽車產業推出的開放架構SOAFEE,曾志光表示,未來將是軟體定義車輛的時代,想像一下,未來若要升級車子的性能,透過app更新即可完成,意味汽車業的產業鏈將發生變化,整個供應鏈從 IP 設計到汽車製造商,都必須重新檢視,Arm將為汽車應用的安全與即時需求設計所需的標準、軟體、開發人員資源與特定應用的處理平台。

那Arm為新創帶來哪些資源?像是Flexible Access提供新創開發SoC所需的資源,包括70多種經過驗證的 IP 產品(包括 CPU、GPU 和 NPU)以及行業領先的工具和模型,以支持整個設計過程。

工研院攜手Arm推IC設計平台
工研院攜手Arm推IC設計平台,讓新創的想法可以更快落地。
圖/ 工研院

在初期產品設計時,無須支付Arm IP授權費,待產品進入量產階段再支付授權費,透過新創IC設計平台的建立,讓新創的想法可以更快落地,並且將產品快速推到市場。此外,Arm還有成立IoT基金,投資的內容包括生物晶片、元宇宙、SOC以及汽車軟體與服務,瞄準有潛力的新創公司。

責任編輯:錢玉紘

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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