在Arm，不斷思考著運算的未來。無論是最新架構的功能，還是應用於晶片解決方案的新技術，所創造和設計的一切，都以未來技術的使用和體驗為導向。
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晶片
從成本和物理學角度來看，傳統的晶片設計定案（tape-out）變得越來越困難。產業需要重新思考晶片的設計，突破以往傳統的方法。例如，人們逐漸意識到，並非所有功能都需要整合在單獨的單一晶片上，隨著晶圓製造廠和封裝公司探索新的途徑以突破摩爾定律的極限，小晶片等新方法便開始嶄露頭角。
實作小晶片的不同技術正倍受關注，並對核心架構和微架構產生了深遠的影響。對於小晶片，架構師需要逐步瞭解不同實作技術的優勢，包括製程工藝節點和封裝技術，進而運用相關特性來提升效能和效率。
小晶片技術已能有效應對特定市場需求和挑戰，並預計在未來幾年持續發展。在車用市場，小晶片可幫助企業在晶片開發過程中實現車規級認證，同時透過運用不同的運算元件，展現擴大晶片解決方案的規模並實現差異化。例如，專注於運算的小晶片具有不同數量的核心，而專注於記憶體的小晶片則具有不同大小和類型的記憶體。因此，透過系統整合商，可對這些不同的小晶片進行組合和封裝，企業得以開發出更多高度差異化的產品。
在過去的摩爾定律，單一晶片上的電晶體數量已達到數十億，其效能每年翻倍，功耗每年減少一半。然而，這種在單獨的單一晶片上持續追求更多電晶體、更高效能和更低功耗的做法已經難以為繼。半導體產業需要重新思考和校準摩爾定律及其對產業的意義。
其中之一，就是在晶片設計過程中，不再僅僅將效能作為關鍵指標，而是將每瓦效能、單位面積效能、單位功耗效能和總擁有成本做為核心指標。此外，還應導入一些新指標，關注系統實作方面的挑戰（這也是開發團隊面臨的最大挑戰），確保將IP整合到系統單晶片（SoC）及整個系統之後，效能不會下降。因此，這需要在晶片開發和部署過程中持續地進行效能優化。隨著科技產業大規模地朝著更高效率的AI工作負載運算發展，這些指標將在相關領域變得更為重要。
為了借助晶片解決方案實現真正的商業差異化，企業不斷地追求特定應用的晶片。這也反應在運算子系統的日益普及，這些核心運算元件使得不同規模的公司，能夠對其解決方案進行差異化和個別化的訂製，每個解決方案都經過配置，以執行或支援特定的運算任務或專業功能。
標準化的平台和框架，對於確保生態系能否提供具有差異化優勢的產品和服務相當重要，它們不僅能夠增加真正的商業價值，還能節省時間和成本。隨著整合了不同運算元件的小晶片的出現，標準化變得空前重要，它將使來自不同供應商的不同硬體能夠無縫地協同工作。Arm到目前為止已攜手50多家技術合作夥伴一起開發Arm小晶片系統架構（Chiplet System Architecture，CSA），隨著更多合作夥伴的加入，將共同推動小晶片市場的標準化進程。在汽車產業，這將與SOAFEE的成立初衷相符，SOAFEE的成立宗旨在於將軟體定義汽車（SDV）中的硬體與軟體分開，進而提高運算元件之間的靈活性和互通性，以加速開發週期。
隨著晶片和軟體的複雜性不斷增加，沒有任何一家公司能獨自承攬晶片和軟體設計、開發與整合等所有工作。因此，生態系內的深度合作相當必要。此類合作能為各類規模的不同公司提供特有的機會，使各公司能夠根據自身的核心競爭力提供不同的運算元件和解決方案。這對汽車產業尤其重要，汽車產業需要匯集包含晶片供應商、一級供應商、整車廠商和軟體供應商等在內的整個供應鏈，分享各自的專業知識、技術和產品，以定義AI驅動SDV的未來，讓最終使用者能夠享受到AI的真正潛力。
半導體產業將逐漸採用AI輔助的晶片設計工具，運用AI來優化晶片佈局、電源分配和時序收斂。這種方法不僅能最佳化效能結果，還能加速優化晶片解決方案的開發週期，使小型公司也能憑藉專用化晶片進入市場。AI不會取代人類工程師，但它將成為因應現代日益複雜的晶片設計的重要工具，特別是在高效率的AI加速器和邊緣端裝置的設計當中。