半導體IP巨頭聯手Meta做晶片，股價一夜狂飆16%

半導體IP領域巨頭Arm下場推出實體晶片了。

美國當地時間3月24日，Arm宣佈首次將產品矩陣延伸至量產晶片產品領域，首發產品為Arm AGI CPU。這是一款由Arm自主設計、面向AI資料中心的CPU晶片。根據介紹，首批晶片產品將在今年內陸續推出。

Arm此舉也獲得了資本市場認可，3月25日美股收盤，Arm股價大漲超16%。

一直以來，Arm的常規商業模式都是推出半導體IP給晶片設計廠商（如高通和聯發科）、雲服務廠商（如亞馬遜雲、阿里雲）等，由後者根據需要對這些IP進行晶片設計工作，再交由晶圓代工廠進行製造。

這令Arm長期以來的收入構成主要為授權費（license）和版稅（royalty），其此前並未真正推出實體晶片產品。此番真正激發Arm正式下場推出晶片的，來自於AI浪潮翻湧。

Arm首席執行長Rene Haas在演講環節就指出，AI時代CPU晶片正承擔核心計算任務。尤其是近幾個月以來，以Open Claw“龍蝦”為代表的智能體（Agent）興起，涉及大量調度類計算工作，這就需要由CPU晶片來完成，這也是加速晶片（如GPU晶片）無法替代的能力。

自此，Arm在原有IP、計算子系統（Compute Subsystems，CSS）業務基礎上，新增Arm自主設計的晶片產品。Meta是其早期合作夥伴及聯合開發者，首批還官宣了一系列合作方和OEM代工方。

當然，在IP領域發展多年的Arm如何紮根CPU晶片市場，又計畫如何與x86既有陣營競爭？在受訪環節，高管團隊進行瞭解答。

CPU新機遇

自Open AI將ChatGPT推入市場至今，全球公認需求旺盛的領域是GPU及其產業鏈相關晶片。這也導致輝達業績和股價持續上升，一度成為美股市值新“王”。

這令大眾忽略了一個事實：CPU晶片依然不可或缺。

Rene Haas在演講中分析道，大語言模型爆發之前，傳統雲端運算使用的流程是：輸入指令-得到搜尋結果，CPU就承擔了其中核心計算任務。

加入AI能力後，開始轉變成通過人們的手機、電腦等移動裝置輸入提示詞給雲端，雲端將其轉化成詞元（token）輸送給AI資料中心，再由資料中心內的加速器晶片生成對應的計算結果，在這些流程中，資料中心CPU晶片就負責調度、管理，將token返回給使用者。

這意味著CPU晶片在雲端和AI資料中心中仍將擔任重要角色。根據他預測，每吉瓦（GW）算力的資料中心大約需要3000萬CPU核心（cores），這包括AI叢集主節點、加速器、專用機架裝置等。

而在最近幾個月，“龍蝦”熱正引發智能體爆發式增長。Rene Haas指出，智能體無需休息可以全時段運行，其發起請求的速度遠超人類。因此預計智能體發起的查詢會是人類token需求量的15倍甚至更多。

海量的智能體工作負載發出，會讓資料中心不堪重負，這就需要越來越多的CPU晶片來平衡智能體負載。而智能體的工作流就涉及大量調度類計算，這是CPU晶片的優勢所在，也是GPU等加速晶片無法替代的。

基於此，接受包括21世紀經濟報導在內的媒體採訪時，Arm雲AI事業部執行副總裁Mohamed Awad介紹道，選擇將自研CPU晶片定位解決Agentic AI的工作負載，正是源於客戶需求。

由於智能體運行需要增加CPU晶片數量、規模累積後需要更高性能，但資料中心又面臨能耗限制，多重因素疊加，令市場上對這類符合要求的晶片存在明顯缺口。

而Arm在與眾多超大規模雲服務商探討合作過程中，後者就提出，Arm此前提供IP和CSS的方案，並不能很好解決問題，希望能夠獲得更優的解決方案，最終Arm選擇推出CPU晶片。

Mohamed Awad分析，代理式AI工作負載需要在大規模場景下實現持續穩定的性能輸出。Arm AGI CPU正是為此設計。Arm的參考伺服器採用1OU雙節點設計，每台刀鋒伺服器中整合兩顆CPU晶片，並配備獨立記憶體與I/O，共計272個核心。

這些刀鋒伺服器可在標準風冷36千瓦 (kW) 機架中滿配部署，30台刀鋒伺服器可提供總計8160個核心。此外，Arm還與Supermicro合作推出200千瓦 (kW) 液冷設計方案，可容納336顆Arm AGI CPU，提供超過45000個核心。

據介紹，在該配置下，Arm AGI CPU可實現單機架性能達到最新x86系統的兩倍以上，每吉瓦AI資料中心算力的資本支出 (CAPEX) 節省100億美元。

爭奪戰場

Arm此番推出CPU晶片，顯然直指搶佔x86沉澱多年的戰場。

Rene Haas受訪時表示，Arm認為該款晶片預計未來有望在資料中心市場與x86爭奪份額，預計產品將被廣泛採用。

根據介紹，Arm AGI CPU是旗下資料中心晶片產品線的首款產品，現已開放訂購。其後續產品規劃也已確認，該產品線將與Arm Neoverse CSS產品路線圖平行推進。按照規劃，2027年將推出第二代Arm AGI CPU晶片。

此番也並非Arm獨立努力，其背後已經有一眾合作方。Meta就是首款晶片的早期合作夥伴及聯合開發者。據悉，Meta利用該代理式AI CPU最佳化其全系應用的基礎設施，並與其自研的Meta訓練與推理加速器（MTIA）協同部署，從而在大規模AI系統中實現更高效的編排與調度。雙方承諾將圍繞Arm AGI CPU的多代晶片產品展開長期深度合作。

此外，Arm還確認與Cerebras、F5科技、OpenAI、SAP、SK電訊等企業達成進一步商務合作，計畫將這款晶片部署在加速器管理、控制平面處理、雲與企業級API、任務與應用託管等領域。

在商業化方面，Arm也與聯想、廣達電腦、Supermicro（超微電腦）等OEM或ODM廠商合作，計畫在今年下半年逐漸落地。

當然更受關注的是，在CPU晶片市場看起來還算“新人”的Arm，如何與x86架構多年的軟體生態積累競爭？

Mohamed Awad受訪時指出，如果說4-5年前，Arm在資料中心軟體支援方面的確與x86架構生態存在差距。但在這些年間，包括Google、亞馬遜雲、Meta等頭部雲服務廠商以及輝達和多家中國公司，都在積極投資資料中心相關軟體生態系統，這也逐漸豐富了Arm在該領域的軟體包，目前已經有不少AI軟體先天採用Arm架構，目前有超過1萬家公司的資料中心在使用Arm旗下產品，這是Arm在當前資料中心軟體生態方面的信心。

當然，目前為止，手機類業務依然是Arm業務的核心支撐。公司發佈的2025財年財報顯示，手機AP目前依然為公司版稅（royalty）業務貢獻45%收入構成，

隨著Arm進入實體晶片市場，Rene Haas預計，5年後的2030年，資料中心CPU晶片市場的總潛在市場 (TAM) 規模約為1000億美元，其中Arm有望獲得150億美元營收；此外其持續發展的IP業務預計到2030年將達到百億美元規模。

從行業視角看，作為長期處於產業鏈上游的IP巨頭，Arm向下游延伸，不僅反映了AI算力需求激增背景下，核心晶片在架構與系統層面進行深度協同的迫切性，也凸顯出資料中心市場正從性能競爭，轉向圍繞能效、規模與整體系統最佳化的綜合博弈。 (21世紀經濟報導)