随着AI技术的快速发展，2025年将见证多项关键趋势的兴起，进一步推动AI在不同领域的应用深化。从边缘运算到小语言模型（SLM）的进化，以及「绿色AI」的实践，这些发展不仅改变了AI应用的方式，也带来了更多永续性与效率的可能性。

Arm认为，边缘AI将为智慧装置带来全新的应用。2024年，AI运算逐渐从大型资料中心转向边缘装置，而这一趋势在2025年将进一步扩大。边缘AI的核心特点在於实现资料就地处理，减少延迟并提高隐私保护。同时，基於混合AI架构的运作模式，装置端AI将负责识别关键事件，而更复杂的分析则由云端完成，实现更高效的任务分配。这一模式对於智慧城市、工业物联网等需要快速反应的场景尤为重要。

以Arm最新的Armv9架构为例，其SVE2和SME2特性为CPU提供了强大的AI推论能力，支持更快的运算速度和更高的能源效率。这种技术的进步，使智慧手机、笔电等日常装置能够处理如文本生成和视觉辨识等AI应用，为消费者带来更便捷的体验。

小语言模型（SLM）的演化是2025年的另一大亮点。相比於大型语言模型（LLM），SLM具备更高的压缩率和量化能力，更适合在边缘装置上部署。像Llama、Gemma和Phi3等SLM模型，凭藉更低的计算需求，不仅降低了成本，也提高了隐私保护能力。这些模型将被广泛应用於语音助理、影像辨识等日常场景。

此外，多模态AI的崛起将重新定义AI的感知能力。这些模型不仅能处理文本，还能整合视觉、音讯和感测器数据，执行更加复杂的任务。例如，AI将能够透过结合视讯与音讯资料，准确识别人与环境的互动模式，类似於人类的感知方式。

随着能源需求的增长，绿色AI的理念受到越来越多的重视。为了减少AI模型训练对能源的消耗，未来的训练可能更多地选择在碳排放较低的地区进行，或是利用电网负载较低的时段来执行。此外，重复利用预训练模型和采用高效能运算技术，也将成为行业的新常态。

AI在可再生能源领域的应用也值得关注。透过即时预测和优化电网运行，AI能提升可再生能源的利用率，并协助管理能源储存解决方案，如优化电池寿命和效能。这些技术不仅能降低碳足迹，还能加速电网的脱碳进程，助力永续发展。

2025年的AI应用将更加个性化和智能化。例如，AI个人助理将从被动回应使用者需求，进化为主动提供建议，甚至成为私人医疗助理。医疗服务也将因AI技术的导入而取得突破性进展，包括预测性医疗、数位病理学和药物研发等，帮助缩短疾病治疗的时间和成本。

总体而言，2025年的AI发展将以边缘运算、多模态AI、绿色AI和SLM的进步为核心，推动技术在不同领域的深度融合，开启智慧生活的新篇章。