英特爾x86王位不保?Arm打了12年的仗都沒拿下,為何這次敢喊「十年拿下PC市場」
英特爾x86王位不保?Arm打了12年的仗都沒拿下,為何這次敢喊「十年拿下PC市場」

「上次我來台時正處於(IPO前的)靜默期,這次特別要告訴大家,為什麼AI時代對Arm如此重要!」IP大廠安謀(Arm)執行長哈斯(Rene Haas)興奮說道。

哈斯在2024 Computex(國際電腦展)以「加速從雲到端的AI創新」為題發表專題演講,這是他繼去年以來第二次在Computex發表演說。

哈斯的整場演說,圍繞在AI時代下Arm扮演的關鍵角色,尤其對AI PC有較多著墨。演講一開始,哈斯提到他和台灣的長年淵源,這是他第11次來台參加Computex,並打趣地說,最近有個CEO(輝達執行長黃仁勳)不時出現在夜市,所以昨晚他也嘗試去逛了夜市,感覺很不錯。

Arm CEO Keynote Computex 2024夜市
Arm執行長哈斯本次第11次來台,提到他嘗試去逛了夜市,感覺很不錯。
圖/ 侯俊偉攝影

12年從零發展到生態系完備

哈斯表示,Arm架構是全球目前最普及的運算架構,從CPU、GPU到NPU,全球採Arm IP的晶片年出貨量已達3,000億顆,長年以來,Arm尤其以擁有9成以上智慧型手機CPU IP市占廣為人知。

電腦處理器過往一直是英特爾x86架構的天下,近十年來出現了Arm、RISC-V架構等新近挑戰者,然而未有太多火花。直到最近幾個月,微軟及各家筆電品牌廠商相繼推出基於Arm架構的「Windows on Arm」Copilot+PC,有望撼動英特爾霸主地位。

哈斯回顧,2012年推出的Arm架構微軟筆電「Surface RT」,雖然硬體規格很棒、能耗也很低,然而並未獲得廣泛成功,因為那時並沒有Arm原生的應用程式,除了有相容性問題,也未針對各個應用程式進行效能優化。

到了十多年後的今天,情況已大為不同,大部分主流的應用程式,諸如Office、Chrome瀏覽器、製圖軟體Adobe和視訊軟體Zoom,都成為了Arm原生的應用程式, Windows on Arm生態系可說是逐漸發展完備

ArmPC生態系1.jpg
2012年推出的Arm架構微軟筆電「Surface RT」,當時沒有Arm原生的應用程式,未獲得廣泛成功
圖/ 孫嘉君攝影
ArmPC生態系2.jpg
目前大部分主流應用程式已都是Arm架構原生,達到更佳性能表現。
圖/ 孫嘉君攝影

在會後媒體問答環節,對於《數位時代》記者詢問Windows on Arm PC市場滲透率的預期,哈斯未給出明確數字,不過他自信答道:「在未來十年,Windows on Arm PC將主導市場。」

不僅手機、PC,目標所有AI裝置都運行在Arm架構之上

在Computex前一周,Arm發表了全新軟體函式庫「Kleidi AI」,便於開發者發揮出Arm CPU的最佳效能。

哈斯介紹,Kleidi AI可用於橫跨手機、PC、智慧汽車,到雲端伺服器等所有運算裝置,目前的客戶使用案例,包括三星整合了手機的通訊與AI功能,以及通訊軟體Whatsapp、社群平台Instagram等應用程式的AI軟硬體整合。哈斯預期,未來將有更多生態系夥伴投入App及AI服務的整合,有助Arm生態系的拓展。

Arm Keynote Computex 2024 Kleidi
Arm近期發表Kleidi AI函式庫,便於開發者發揮出Arm CPU的最佳效能
圖/ 侯俊偉攝影

Arm近期也推出新一代運算平台:Arm終端產品運算子系統(CSS for Client),採用台積電3奈米製程,有助於強化裝置端生成式AI的反應速度,號稱提升30%以上的運算及繪圖效能、並將AI推論加快59%。從智慧型手機、PC到智慧汽車及物聯網裝置,Arm不斷拓展邊緣AI佈局,力求在AI時代持續擴大影響力。

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責任編輯:林美欣

關鍵字: #ARM #AI
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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