来源：环球网

【环球网科技报道 记者 李文瑶】近日，英国芯片设计巨头Arm对外发布其首款自研数据中心CPU——Arm AGI CPU。这款面向代理式AI（Agentic AI）基础设施的芯片，并非Arm过往向客户提供的IP核或计算子系统（CSS），而是一颗可以直接交付的量产芯片。这一动作意味着，在成立三十余年后，Arm首次将业务触角从芯片设计上游延伸至芯片产品领域。

在接受记者采访时，Arm首席执行官Rene Haas与Arm云AI事业部执行副总裁Mohamed Awad就这一战略调整作出解释。面对“是否与客户形成竞争”的追问，Rene Haas强调，市场机遇足够广阔，Arm仍将保留IP授权与CSS授权业务，芯片产品的推出旨在为合作伙伴提供更多选择。他表示，包括亚马逊、谷歌、微软在内的多家Arm技术授权客户均对此次发布表示支持。

从IP到芯片：商业模式的三级跳

长期以来，Arm的业务模式以IP授权为核心。客户向Arm购买CPU核心、GPU核心或其他系统IP，在此基础上设计自己的芯片。近年来，Arm推出计算子系统（CSS），将部分设计环节打包，以更完整的方案向客户交付，降低客户开发门槛。

此次发布的Arm AGI CPU，是Arm首次以“芯片供应商”身份出现。该产品采用两颗芯粒封装，每颗芯粒集成CPU核心、内存接口和I/O接口，基于台积公司三纳米工艺制造。单颗CPU集成136个Arm Neoverse V3核心，TDP为300瓦，主要内存接口采用12通道DDR5，速率达8,800 MT/s。

在产品定位上，Arm AGI CPU瞄准代理式AI带来的新增需求。Mohamed Awad在采访中表示，代理式AI要求部署更多CPU，实现极大规模化扩展与极致性能，同时数据中心面临巨大的功耗压力。这三大需求叠加，使市场出现供给缺口。Meta软件工程师Paul Saab在与Arm的对谈中也提及，这一市场需求“未被充分满足”。

瞄准代理式AI：CPU角色的再定位

在AI算力发展中，GPU与各类AI加速器往往占据焦点。但在Arm的规划中，CPU在AI数据中心扮演着不可替代的角色。Rene Haas在采访中表示，代理式AI的绝大部分工作并非词元（token）生成，而是词元的调度与分发、协同编排以及服务管理，这些工作只能由CPU完成。

他援引内部数据称，市场对CPU的需求将提升至当前的四倍，且这一数字“大概率还是保守估计”。Arm AGI CPU的设计正是围绕这一判断展开：单机架可支持超过45,000个计算核心，通过液冷方案实现高密度部署，在标准OCP机架设计下，实际功耗仅为设计功率的一半。

在性能对比上，Arm透露AGI CPU可实现单机架性能达到x86平台的两倍以上。这一性能优势主要来自三个方面：内存带宽使每个机架能支持更多高效执行的线程；Neoverse V3核心的单线程处理能力优于传统架构；可用线程与单线程处理能力的叠加，最终实现机架级性能提升。

重新抢占市场份额

Arm此次推出自研芯片，势必面临与原有客户关系的重新梳理。在采访中，Rene Haas回应称，Arm的核心机会在于从x86架构手中夺取市场份额，而非与现有Arm客户竞争。他表示，企业自研芯片并不意味着自研方案能满足全部需求，“即便是行业巨头，也难以做到所有环节全部自研。”

他以谷歌为例：谷歌自研了TPU，但仍从NVIDIA采购大量GPU。同理，云基础设施企业在自研定制CPU的同时，仍可能基于应用场景或解决方案的特定需求，选择从外部采购。Arm能提供IP、CSS或芯片三种产品形态，客户可根据自身基础设施的不同需求灵活选择。

从目前披露的合作伙伴来看，Arm AGI CPU已获得Meta、Cerebras、Cloudflare、OpenAI、SK电讯等企业的商务合作。Meta作为早期合作伙伴，参与了该CPU的联合开发，计划将其与自研MTIA加速器协同部署。在硬件制造环节，Arm与永擎电子、联想、广达电脑、Supermicro等OEM及ODM厂商合作，早期系统现已推出，商用部署预计于2026年下半年落地。

x86生态的挑战与Arm的应对

x86架构在数据中心领域拥有数十年的软件生态积累，这是Arm进入该市场时无法回避的挑战。Mohamed Awad在采访中坦言，四、五年前，Arm在软件支持方面与x86相比确实存在较大差距。但过去几年间，亚马逊云科技、谷歌、微软、NVIDIA、Meta以及多家中国企业均在Arm软件生态上加大投入。

他援引与Meta软件工程师的交流称，当下绝大多数主流软件均可在Arm架构上顺畅运行，且表现优异。从全球AI应用场景来看，多数AI部署以Arm CPU作为核心架构，部分AI核心软件甚至率先基于Arm架构开发。基于此，Arm对在数据中心领域承载各类现代工作负载的软件生态布局“充满信心”。

未来规划：两大业务板块并行

在沟通会上，Rene Haas披露了Arm对未来的营收预期。他预计，未来5年，Arm AGI计算相关产品的总潜在市场（TAM）规模约为1000亿美元；到2030年，Arm该业务板块的年营收将达到150亿美元。与此同时，原有IP业务预计在本十年末营收突破100亿美元。

这意味着，到2030年，Arm将拥有两大独立业务板块：IP业务保持超60%的高运营利润率；芯片业务运营利润率超30%。公司整体营收预计达250亿美元，每股收益9美元。作为对比，Arm目前的年营收约为50亿美元，每股收益约1.75美元。按照规划，未来五年ARM的营收目标将翻五倍。

对于中国市场，Rene Haas在采访中表示，Arm AGI CPU有望进入中国市场，也有在华销售规划，但目前尚未有可对外披露的合作客户。他预计，中国市场对该产品的需求将与全球其他地区一样旺盛。

从“中立供应商”到“深度参与者”

Arm此次战略调整的背后是AI基础设施演进对芯片产业格局的深层影响。在AI算力需求持续攀升的背景下，数据中心对性能、功耗、成本的约束日益严苛。Arm从IP供应商走向芯片设计者，其底层逻辑在于：在代理式AI时代，通用CPU的优化空间依然可观，而这一优化需要从系统层面进行深度协同。

在能耗约束方面，Mohamed Awad判断，能耗挑战在未来仍将持续，行业必须打造更多定制芯片或针对低功耗做深度优化的芯片，而这正是Arm AGI CPU的核心优势所在。从长远来看，随着芯片部署规模扩大，整体算力成本将呈下降趋势。

对于Arm而言，推出自研芯片并非放弃原有商业模式，而是在IP授权与CSS方案之外，新增一条面向市场的产品线。这一“三轨并行”的策略，既保留了原有的客户合作方式，也为Arm在AI基础设施市场争取了更大的主动权。

在采访最后，Rene Haas与Mohamed Awad多次强调，Arm的核心使命仍是“为合作伙伴提供更多选择”。但在芯片产品落地之后，Arm的角色已悄然发生变化——从产业链上游的技术供应商，延伸为数据中心芯片市场的直接参与者。这一转变能否如其预期般顺利，将取决于Arm在平衡客户关系、完善软件生态以及持续迭代产品性能上的实际表现。