從能源需求到系統設計，麻省理工科技評論與 Arm 聯合發表報告，為支援 AGI 發展路徑的核心架構勾勒藍圖。

如果通往通用人工智慧 (AGI) 的道路與人類自身發展歷程完全相同，這將代表著什麼？

Arm 工程部機器學習 (ML) 技術副總裁暨院士 Ian Bratt 認為，這種可能性並非空穴來風。在生命早期，人類大腦會從感知外界逐步進階到語言表達，繼而邁向邏輯思考與規劃能力。這一過程被稱為神經可塑性曲線。Bratt 指出，人工智慧 (AI) 正沿著一條類似的路徑演進，且當前已處於「認知能力的臨界點」。

如今，我們正親眼見證此演進過程。當前的 AI 模型能力已不可同日而語：它們既能模擬推論過程、完成複雜任務，又能處理文本、視覺與音訊資訊，其中許多模型已融入日常，嵌入各類常用工具與系統之中。隨著 AGI 日趨成熟，其應用將覆蓋雲端伺服器、行動裝置、交通工具及工業系統等多個領域。這就要求運算平台具備高效率的擴展能力，能夠在任何需要的場景下智慧地運行。

為了釐清未來發展方向，麻省理工科技評論洞察 (MIT Technology Review Insights) 與 Arm 聯合發表《通往 AGI 之路》報告，深入探討未來的路徑，以及為何這條路徑或許會比我們預期的更貼近人類自身發展規律。該報告彙集了 AI 研究與治理領域尖端人物的洞察，梳理了未來面臨的策略挑戰與機會。

AGI：比想像中更接近，但距離「容易達成」仍然很遠

據非營利組織 AI Impacts 主持的全球綜合預測顯示，AI 系統最快或許在 2028 年開始實現 AGI 領域的關鍵里程碑。這些能力涵蓋問題解決、目標導向推論，甚至無需輔助便能在特定任務中超越人類表現。

然而，即便是如今最尖端的模型，在適應性方面仍力猶未逮。正如報告中所指出的，這些模型在空間推論、運動控制、社會感知與創造力等領域仍存在明顯不足。真正的 AGI 需要彌平這些落差，並探索在不同系統中處理、傳遞與擴展智慧的全新路徑。

進階的智慧，架構效率是關鍵

AGI 的發展進程正在加速，但隨之而來的成本也水漲船高。2010 年之前，AI 的算力需求每 21 個月才會翻倍；而隨著深度學習的崛起，此週期已縮短至每 5.7 個月翻上一倍。模型規模擴大的同時，對算力的渴求也更加強勁。據估計，未來 AI 等級工作負載的能源需求或許將突破 20 太瓦，這一數值已逼近當前全球的總發電量。

正如 Bratt 所言：「若我們期望達到那個萬物皆能實現認知強化的遙遠未來，算力必須迎來跳躍式的爆發成長。」要滿足此一需求，不能只追求原始運算速度，更需透過架構革新來最佳化延遲、頻寬與能效。

異質運算：通往 AGI 的務實途徑

報告強調，實現 AGI 不必侷限於單一處理器類型，異質運算才是兼具可擴展性與平衡性的解決方案。這種模式整合了 CPU、GPU、NPU 及各類加速器，每種元件均針對特定 AI 任務最佳化進行調校。它能讓運算在最適宜的場景中進行，無論是在裝置端、邊緣端，還是雲端。

在全球科技生態中，Arm 運算平台已為數十億台互聯裝置提供核心算力支撐，其具備的能源效率優勢、效能表現與擴展能力，可滿足 AI 技術堆疊的各層級實現智慧性的需求。 例如，2025 年出貨到領先超大規模雲端服務提供者的算力中，將有近 50% 是基於 Arm 架構。此外，Arm 技術還促成全球的智慧手機、交通工具及工業系統實現智慧性，不僅降低了延遲，保障了資料隱私，還大幅削減了頻寬成本。

軟體與標準：開啟新浪潮

僅靠硬體還不足夠。AGI 還需「協同調度」能力，意即在不同運算環境中管理眾多複雜、分散式的 AI 工作負載。這意味著需要憑藉軟體框架、調度工具及開放標準，讓 AI 模型具備適應、可擴展與可互相操作的能力。

報告提出，AI 系統需具備環境感知能力與動態分散式部署能力。開發者對平台的要求是，無需重寫程式碼，就能簡化多種晶片類型的開發流程。而生態系的協同合作，正是實現這一願景的核心所在。

Arm 的發展路徑已和這個方向高度契合：一方面推動開發者使用更多的 AI 技術；另一方面將 Arm 運算平台打造成主流 AI 框架的可靠後端。透過這兩大方向，讓數十億基於 Arm 架構的系統能高效率地運行推論工作負載，最終推動 AI 技術走向大眾化。

更智慧的未來需要更智慧的基礎

未來 AI 的突破性進展，將取決於我們當下所做的架構選擇。Arm 正致力於建構核心基礎，讓 AI 得以負責任、高效率地演進、拓展，並釋放全部潛力。Arm 正是未來 AI 的基礎。

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關於 Arm

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