▲安謀邊緣 AI（Edge AI）事業群執行副總裁 Chris Bergey 。（圖／YT@androidauthority2）
記者吳立言／綜合報導
生成式 AI 自 2023 年快速普及後，市場對智慧型手機是否真的需要更高的 AI 算力出現質疑。由於多數知名 AI 服務仍以雲端運算為主，部分使用者認為手機內建的高階 NPU 可能成為成本負擔，也加深了「AI 疲勞」的討論。
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收訊不穩就失效 AI 無法成為主介面
根據《Android Authority》專訪，安謀邊緣 AI（Edge AI）事業群執行副總裁 Chris Bergey 表示，若 AI 要成為主要的人機互動介面，必須在任何情境下都能可靠運作，不能因行動網路不穩或進入收訊死角而失效。只要使用者多次遇到 AI 無法使用，就會迅速降低信任，回到既有操作方式。
早在 2017 年就開始布局 AI 架構
Bergey 指出，安謀並非在生成式 AI 熱潮後才投入相關布局。早在 2017 年，安謀便已在處理器架構中加入支援 AI 的矩陣運算與指令擴充，為後續裝置端 AI 工作負載奠定基礎。近年更推動異質運算模式，讓 CPU、GPU 與 NPU 分工協作，而非單一仰賴 NPU。
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他以手機攝影流程為例說明，使用者按下快門的瞬間，三種處理單元會同時運作，完成影像運算與最佳化。安謀的目標，是將這種協同模式延伸至大型語言模型與代理式 AI，讓更多「看不見的 AI」在裝置端即時完成。
雲端 AI 成本難控 遊戲業者卻步
在成本層面，Bergey 也提到遊戲產業的顧慮。部分開發者擔心若以雲端 AI 驅動 NPC 或互動角色，長期下來可能產生難以預測的運算費用，因此更傾向在裝置端處理，以確保成本可控。
針對行動遊戲，安謀指出與桌機市場不同，手機端 AI 的重點不在於極限效能，而是降低功耗。透過神經式超取樣與降噪等技術，行動 GPU 能在維持畫面品質的同時，大幅延長續航時間。
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展望 2026 年，Bergey 預期產業將走向「混合式 AI」模式，雲端負責訓練與大型模型運算，而即時反應、重視隱私的情境運算則留在裝置端完成。他也看好穿戴式裝置的新一波發展，包括智慧眼鏡與相關感測設備，但坦言散熱與電力管理仍是工程上的重大挑戰。