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如果说 Arm 此前推出首款自研 CPU 芯片是向市场释放信号，开始尝试突破过去仅提供底层架构授权的角色边界，那么在上海举办的 Arm Everywhere China 活动上，这家公司想传递的信息则更加明确：不要再用过去纯粹的 CPU IP 供应商视角去理解今天的 Arm。

在这场活动中，Arm 首次完整地将未来战略拆解为三大方向：云端 AI、边缘 AI 和物理 AI。算力将会在云、端侧和物理世界之间持续流动，而 Arm 正试图成为这一切计算基建的底座。

一、AI 时代，芯片 IP 已无法决定一切

过去几十年，Arm 通过开放的 IP 授权模式连接了整个半导体产业，累计出货超过 3500 亿颗芯片。然而进入 AI 时代，一次完整的任务不再由单一计算单元完成，而是逐渐走向连续推理、多模态交互以及智能体（Agent）式的任务执行。

未来的计算竞争关键，不再仅仅是拥有多少原始算力，而是如何让不同的计算资源实现高效协同。

  • 边缘 AI 领域：算力需求从被动响应转向持续运行。智能体需要理解上下文、调用应用、在功耗约束下自主完成任务。
  • 物理 AI 领域：算力从汽车延伸至机器人，两者均对从传感器到执行的延迟提出了极高要求。
  • 云端 AI 领域：智能体时代的负载具有持续性，一个智能体会发起数百次调用。

正如 Arm 基础设施业务负责人所言，在智能体时代，CPU 的角色不再局限于加速，而是转变为编排。这也是 Arm 从单纯提供 IP 架构，向提供包括 CSS（计算子系统）在内的完整平台能力转型的原因。

与英伟达通过 CUDA 构建确定性平台的路径不同，Arm 选择了一条拥抱不确定性的道路。面对终端形态、模型规模乃至计算分工的未知，Arm 的策略是不替客户做决定，而是构建一个允许变化、支持任意组合的底层平台。

二、从计算单元到计算协同，Arm 重新定义硬件矩阵

为应对 AI 时代重构的计算需求，Arm 密集发布并更新了一系列核心计算产品：

1. CSS for Mobile 2：首个 AI 原生计算子系统

CSS（Compute Subsystem）是一套将分散的 IP 模块进行预先整合与优化的半成品芯片设计方案。全新的 CSS for Mobile 2 实现了从单个 IP 到完整 AI 计算平台的跨越，单线程性能提升最高 15%，AI 模型性能最高提升 1.7 倍。通过提供标准化的子系统，Arm 帮助客户大幅缩短了面向 AI 时代的芯片构建周期。

2. C2-Ultra CPU：重塑 AI 任务中的调度基石

针对端侧智能体复杂的任务链路（如意图理解、本地数据检索与第三方应用调用），Arm 推出了配置 SME2 单元的 C2 CPU 集群。在 AI 工作负载下性能大幅提升的同时，C2 证明了在连续的 AI 任务中，CPU 依然是不可或缺的基础调度与协同核心。

3. Mali G2-Ultra NX GPU：视觉计算的 AI 原生演进

Mali G2-Ultra NX 是首款将神经网络加速器直接集成到着色器内核中的 Mali GPU。它允许 GPU 在传统渲染管线中引入 AI 能力，例如通过神经超级采样与帧率超分，用极低的功耗实现接近 PC 级的主机视觉效果，同时在硬件层面深度支持光线追踪技术的普及。

4. SME2 与软件生态：降低 AI 能力调用门槛

硬件能力的释放离不开软件生态。Arm 通过 KleidiAI 等软件优化工具，降低了开发者调用 CPU AI 加速能力的门槛。在 AI 时代，芯片竞争的本质已经从单纯比拼硬件指标，演变为比拼软件生态对底层算力的调用效率。

三、Token 调度成为 AI 计算的新竞争高地

当大模型不断生成 Token，行业的核心痛点已经从如何训练更大的模型，演变为如何让海量 Token 被更高效地处理和分配。

在云、边缘和终端多元并存的格局下，各大巨头纷纷给出了自己的解法：

  • 英伟达：通过 CUDA 构建贯穿软硬件的封闭生态。
  • 苹果：依托软硬件深度协同实现端侧闭环。
  • 高通与三星：通过多元异构计算与存储协同抢占终端入口。

而 Arm 则坚守其开放生态的定位，将系统调度的决定权交还给系统拥有者与 OEM 厂商。Arm 自身的核心价值，在于提供足够强大的底层计算单元与灵活的子系统平台，确保无论市场走向哪种技术路线，底座都有 Arm 的深度参与。

总结

正如 Arm 所昭示的那样，AI 时代真正困难的问题，从来不是制造更多的 Token，而是让每一个 Token 在正确的时间、通过正确的计算资源完成任务。

在计算形态尚未定型的当下，Arm 没有选择预测唯一的未来，而是通过计算子系统、软件生态与系统级优化，构建了一个能够适应所有可能性的计算底座。下一阶段的数码科技竞争，正式从计算能力的竞争，全面迈向了组织计算能力的竞争。