HTM不再依赖云端或服务器系统的智能手机，可以自己直接执行人工智能(AI)功能，未来也许不再是梦，因为一种“基于装置的机器学习”(on-devicemachinelearning)时代正在开启。韩媒ChosunBiz引述业界消息，指出以2018年为起点，三星电子(SamsungElectronics)、华为与联发科等业者，预料将相继推出支持机器学习的移动应用处理器(AP)。

过去一段时间以来，机器学习多透过高阶中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)等复杂硬件实现。然而，高通(Qualcomm)从2015年开始，透过一项名为Zeroth的研发计划，期望利用移动系统单芯片(SoC)，有效率且自动执行机器学习，目标是将机器学习芯片搭载至智能手机或机器人等装置上。

换句话说，这将让搭载高通Snapdragon移动芯片组的装置，可对影像、物体与人脸进行分类与辨识，如果这些功能皆能在装置内部实现，未来装置将不再依赖云端或通讯网路提供的AI服务。

目前全球移动芯片架构设计，99%以上掌握在英国Arm(ARM)手中。2017年Arm发表具机器学习功能的移动芯片架构设计DynamIQ，在芯片内部加入AI加速器，相较目前最新款移动处理器，理论上功能可望提升50倍以上。

Arm韩国高层表示，智能手机与PC等消费者常用装置，如果出现一套可行的AI生态系，装置处理资料的速度可望更快，而Arm的目标，就是让搭载Arm架构芯片的智能手机等装置，可以进行快速且有效率的机器学习。

预料照Arm标准架构设计的许多移动AP业者，2018年将纷纷推出相关新产品。三星、联发科等全球领先移动AP业者，目前皆采Arm架构设计，至于高通、苹果(Apple)的AP，则是部分变更Arm架构设计，基本上使用的架构设计雷同。

移动装置如果正式进入AI时代，对韩国存储器业者也是一个大好机会。韩国学者指出，基于装置的深度学习，已是无法避免的时代潮流，韩国企业应该将其视为一个机会，努力思考其中的各种可能性。对于移动装置业者而言，也可视为目前市场成长停滞的解药之一，而移动处理器功能大幅跃升将带动软件进化，超高速DRAM与高容量NANDFlash需求也会增加。

另一方面，由于支持移动装置机器学习的半导体架构设计，大部分仍掌握在高通、Arm手中，中长期而言，三星、乐金电子(LGElectronics)等韩国智能手机业者，付出的授权费有可能增加。韩国半导体业界相关人士表示，三星每年付给Arm钜额授权费，如果未来Arm在移动装置机器学习领域先行突围，到时三星对Arm的依赖程度，恐怕将比现在更为加深。