从云端到物理世界：Arm的全域计算新棋局

AI产业的迭代演进，正在重塑整个行业的算力底层逻辑。历经大模型的爆发式普及后，产业发展重心已然切换，正式迈入智能体驱动的全新计算周期。相较于传统AI被动应答的交互形态，智能体可实现7×24小时自主思考、持续作业、跨场景联动执行，从根本上重构了算力的负载特征、部署模式与商业生态。

范式更迭之下，传统算力架构的适配短板彻底凸显：纯云端算力难以满足终端实时交互需求，边缘设备算力规格参差不齐，机器人、自主设备等物理终端更是长期深陷算力碎片化、行业标准不统一的发展困境，制约着全域智能化的规模化落地。

面对这场覆盖云端、边缘、物理世界的全域智能化变革，深耕计算架构领域数十年的Arm，正在跳出“终端芯片IP厂商”的单一标签，完成一次颠覆性的战略升级。

2026年9月8日，Arm Everywhere China年度大会上，Arm以“赋能AI计算的未来”为核心主题，完整披露了适配智能体时代的全域计算战略布局——通过搭建贯通云端数据中心、终端边缘智能、物理AI实体应用的完整计算连续体，Arm兼顾了产业生态的统一协同与各场景的差异化创新，为当前混沌的算力市场，提供了清晰可落地的产业升级路径。

“二十余年携手同行，我们有一个深刻的感悟：中国从不坐等计算革命的到来，而是引领并定义计算革命。而今天，我们正站在新一轮计算变革的起点。”Arm执行副总裁兼首席商务官Will Abbey在大会上透露，Arm全球合作伙伴累计出货的基于Arm技术的芯片已超过3500亿颗，中国创新者始终是这一全球创新历程中的重要力量。

当前智能体商业化落地的核心瓶颈，源于算力架构与全新工作负载的深度错配。智能体分布式、异构化、全天候持续运行的负载特征，彻底颠覆了传统算力架构适配突发流量、短时任务的设计逻辑。模型迭代多元化、部署场景碎片化、软硬件系统不兼容等一系列问题，成为阻碍智能体从试点走向规模化普及的关键。

而Arm全域计算平台的核心价值，正是破解这一行业痛点：在保障开发者生态全局统一、兼容互通的基础上，充分赋能不同行业、不同终端的差异化创新，实现“标准化底座+个性化创新”的双向平衡。

在全域智能化布局中，边缘AI的体验革新最贴近终端用户，也是Arm本轮战略升级的重要落地抓手。随着移动端、智能终端AI功能的深度渗透，用户需求不再局限于基础智能服务，而是转向持续场景感知、沉浸式交互、低延迟响应的全维度体验升级。

这也意味着，终端智能的竞争逻辑彻底改变，单一处理器单打独斗的模式已然落后，行业进入“负载精准匹配最优计算引擎”的新阶段，通过多算力协同，实现终端能效、体验与功耗的最优平衡。

基于这一产业趋势，Arm正式推出第二代移动终端计算子系统Arm CSS for Mobile 2，打造面向智能体时代的AI原生终端算力底座。该系统搭载两大全新核心计算引擎，实现终端AI能力的全方位跃升：搭载第二代可伸缩矩阵扩展（SME2）技术的C2-Ultra CPU，大幅提升端侧AI任务的响应效率与能效比；全新Mali G2-Ultra NX GPU内置专用神经网络加速器，让神经图形技术实现原生GPU运行，从底层革新移动端游戏、影像成像、智能视觉交互的核心体验，重塑终端高阶智能体验标准。

Arm边缘AI执行副总裁Chris Bergey深度解读了新一代GPU架构的核心产品逻辑，其核心竞争力在于延续了Arm灵活开放的IP授权模式，为终端厂商提供高度自由的定制空间，可全面适配入门级、中端、旗舰级全层级终端的量产需求。“客户可以依据自身的目标性能指标，自主配置所需的核心与计算单元数量。目前大多数预期配置会超过10个单元，其中部分方案会搭载6个或以上神经引擎，入门级场景也可以按需精简配置。”高度灵活的模块化设计，让终端厂商能够精准平衡产品性能、功耗与成本，适配多元化市场需求。

在架构设计上，新一代产品采用一对一核心匹配机制，单个着色器核心可对应一组神经网络加速器，同时支持灵活取舍，无需全量搭载。“客户不必在每个着色器都配置神经网络引擎，比如16个着色器的配置，可以选择8个搭载、8个空置，灵活平衡性能与成本。”Chris Bergey解释道，该技术重点落地神经超级采样（NSS）、神经帧率提升（NFRU）、神经超级采样与降噪（NSSD）三大核心场景，可高效处理多光源、高复杂度的游戏光影场景，实现高清画质、高帧率与低噪点的协同升级。

目前，支付宝、OPPO、vivo等国内头部企业已率先落地应用SME2核心技术；叠纸游戏、网易、腾讯游戏等主流游戏厂商，以及Unity中国、虚幻引擎等顶尖开发平台，均与Arm达成深度协同，共同推进神经图形技术的生态普及，全方位加速下一代移动AI沉浸式体验的规模化落地。

如果说边缘AI完成了消费终端智能体验的全面升级，那么物理AI则推动智能体实现了从“数字虚拟交互”到“物理实体行动”的关键跨越。未来智能产业的万亿级增量，终将落地于机器人、智能汽车、工业自主设备等实体终端，让AI真正具备感知、推理、决策、执行的全链路实体能力，也是未来数万亿美元智能经济的核心价值载体。

当前物理AI产业仍处于早期成长阶段，行业碎片化痛点极为突出。不同厂商的硬件架构、软件体系、技术标准、研发逻辑各自独立，行业始终缺乏统一的能力评价体系与协同标准，导致大量技术研发成果难以落地，重复研发、资源内耗问题普遍存在。

基于此，Arm将成熟的Arm 全面设计生态项目（Arm Total Design）拓展至物理AI赛道，汇聚亚马逊云科技、Hugging Face、Liquid AI、QNX等80余家全球行业龙头，搭建起覆盖全产业链的协同创新平台，破解产业碎片化难题。

其中，Arm重磅推出的机器人能力分级框架，成为打通物理AI产业壁垒的核心抓手。Arm物理AI业务拓展副总裁Dermot O’Driscoll强调，该框架的核心定位是产业协同底座，而非行业标准替代者。“目前行业已经在安全、工业领域形成了大量成熟标准，我们无意与之竞争。当前最大的问题是，行业没有清晰统一的机器人能力定义，导致研发、评估、落地都缺乏参考依据。”这套框架为行业建立了统一的能力描述、评估与落地语言，为机器人产业标准化、规模化发展提供了关键支撑。

在本土化落地层面，Arm针对国内机器人企业的差异化发展需求，打造了分层适配的完整解决方案。对于坚持自主芯片研发的头部企业，Arm提供高成熟度IP授权服务，大幅降低自研技术门槛；对于侧重场景落地、追求快速迭代的中小科创企业，则通过预集成的EDA工具、IP组件、软件栈、数据集与模型优化方案，有效缩短产品研发周期、加速商业化落地。

从落地场景来看，工业制造、智能物流是当前物理AI商业化最成熟的赛道，Arm已携手全球头部企业，在智能制造、智慧货运、现代农业、智能采矿等实景场景实现规模化部署，持续打通技术研发与产业落地的最后壁垒。

相较于边缘与物理端的场景创新，云端算力架构的迭代升级，从底层重构了AI基础设施的产业格局。IDC行业数据显示，基于Arm架构的机架级服务器市场规模已正式超越x86架构，成为全球AI加速计算领域的主流算力平台。

随着智能体规模化落地，云端算力的需求逻辑彻底迭代：传统突发性、波动式的云负载，逐步被全天候、持续性的智能体工作流替代，行业算力需求从单纯追求峰值性能，转向重视运行确定性、稳定性与线性扩展能力。

为精准匹配智能体时代的云端算力需求，Arm构建了双产品矩阵的差异化布局：Neoverse CSS N4具备Arm架构体系中顶级的可配置能力，适配大规模横向扩展的吞吐型工作负载；今年3月发布的Arm AGI CPU，则是专为智能体优化的成型化、可直接部署的高性能算力平台。

目前，OpenAI、Meta、Oracle等全球科技巨头均基于Arm AGI CPU开展解决方案研发，国内火山引擎率先实现商业化落地，推出首批基于该架构的智能体沙箱，实现国内云端智能体算力布局的领先突破。

值得一提的是，智能体的爆发式增长，甚至彻底颠覆了数据中心沿用多年的CPU与GPU配比逻辑。行业长期遵循7:1、8:1的算力配比，GPU承担核心AI算力输出，CPU仅负责辅助调度工作。

但随着智能体工作流愈发复杂、自主决策能力持续升级，这一固有格局被彻底打破。Arm 首席营销官 Ami Badani表示，自今年3月AGI CPU正式发布以来，智能体赛道市场增速远超行业预期，早已突破千亿级初始预估规模。“伴随智能体AI工作流持续复杂化，GPU和CPU的配比未来会逐步拉近，甚至趋近1:1，CPU将从辅助算力升级为和GPU协同共生的核心算力。算力架构的对等协同，也将为智能体能力升级提供更强的底层支撑。”

写在最后

纵观Arm本次全域战略升级，其核心布局逻辑清晰且极具前瞻性：智能体时代的产业竞争，早已跳出单一芯片、单一算力的单点比拼，转向全域协同、生态统一、场景适配的体系化竞争。

凭借云、边缘、物理AI三位一体的完整计算平台，搭配灵活的模块化产品形态、超两千万级的开发者生态以及深度本土化的服务能力，Arm彻底破解了长期困扰行业的算力碎片化难题。

在AI产业从概念炒作走向实景落地、从单点创新走向全域普及的关键阶段，Arm以“无处不在的计算”能力，持续夯实全球智能产业的算力底座，更深度助力中国AI、机器人、智能终端产业实现高质量迭代升级。