隨著AI技術的快速發展，2025年將見證多項關鍵趨勢的興起，進一步推動AI在不同領域的應用深化。從邊緣運算到小語言模型（SLM）的進化，以及「綠色AI」的實踐，這些發展不僅改變了AI應用的方式，也帶來了更多永續性與效率的可能性。

Arm認為，邊緣AI將為智慧裝置帶來全新的應用。2024年，AI運算逐漸從大型資料中心轉向邊緣裝置，而這一趨勢在2025年將進一步擴大。邊緣AI的核心特點在於實現資料就地處理，減少延遲並提高隱私保護。同時，基於混合AI架構的運作模式，裝置端AI將負責識別關鍵事件，而更複雜的分析則由雲端完成，實現更高效的任務分配。這一模式對於智慧城市、工業物聯網等需要快速反應的場景尤為重要。

以Arm最新的Armv9架構為例，其SVE2和SME2特性為CPU提供了強大的AI推論能力，支持更快的運算速度和更高的能源效率。這種技術的進步，使智慧手機、筆電等日常裝置能夠處理如文本生成和視覺辨識等AI應用，為消費者帶來更便捷的體驗。

小語言模型（SLM）的演化是2025年的另一大亮點。相比於大型語言模型（LLM），SLM具備更高的壓縮率和量化能力，更適合在邊緣裝置上部署。像Llama、Gemma和Phi3等SLM模型，憑藉更低的計算需求，不僅降低了成本，也提高了隱私保護能力。這些模型將被廣泛應用於語音助理、影像辨識等日常場景。

此外，多模態AI的崛起將重新定義AI的感知能力。這些模型不僅能處理文本，還能整合視覺、音訊和感測器數據，執行更加複雜的任務。例如，AI將能夠透過結合視訊與音訊資料，準確識別人與環境的互動模式，類似於人類的感知方式。

隨著能源需求的增長，綠色AI的理念受到越來越多的重視。為了減少AI模型訓練對能源的消耗，未來的訓練可能更多地選擇在碳排放較低的地區進行，或是利用電網負載較低的時段來執行。此外，重複利用預訓練模型和採用高效能運算技術，也將成為行業的新常態。

AI在可再生能源領域的應用也值得關注。透過即時預測和優化電網運行，AI能提升可再生能源的利用率，並協助管理能源儲存解決方案，如優化電池壽命和效能。這些技術不僅能降低碳足跡，還能加速電網的脫碳進程，助力永續發展。

2025年的AI應用將更加個性化和智能化。例如，AI個人助理將從被動回應使用者需求，進化為主動提供建議，甚至成為私人醫療助理。醫療服務也將因AI技術的導入而取得突破性進展，包括預測性醫療、數位病理學和藥物研發等，幫助縮短疾病治療的時間和成本。

總體而言，2025年的AI發展將以邊緣運算、多模態AI、綠色AI和SLM的進步為核心，推動技術在不同領域的深度融合，開啟智慧生活的新篇章。