智能体重写AI基础设施，Arm为什么换了新打法？

当AI从单纯的生成内容，进化为能够自主规划、调用工具并执行多步推理的智能体时，AI基础设施正被彻底重写。过去，GPU是绝对的主角；但当智能体需要7×24小时不间断地调度海量数据与复杂工具时，CPU被重新推回了舞台中央。

近日，在上海举办的 Arm Everywhere China 年度大会上，Arm抛出了应对这一变局的重磅筹码：面向吞吐效率优化的Neoverse 计算子系统（CSS）N4，以及可直接部署的量产级Arm AGI CPU。这两款产品不仅标志着Arm正在打破过去单纯“授权IP”的刻板印象，更意味着Arm正以更深的产品形态，为智能体时代提供统一的下一代AI基础设施底座。

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AI基础设施，变了

智能体时代，AI基础设施正在迎来新变化。这次Arm Everywhere China年度大会上，至少可以看到三大变化。

第一个变化，是架构格局的翻转。Arm援引IDC数据显示，基于Arm架构的机架级服务器市场规模已超越x86，成为加速计算领域的主流平台。这一变化在2025年第四季度已初现拐点，并在2026年第一季度正式确立：当季全球AI基础设施支出达897亿美元，其中Arm加速服务器规模跃升至530亿美元，而x86降至346亿美元。目前，所有主要超大规模云服务提供商均已采用Arm。这不是某一家云厂商的偏好，而是整个超大规模云群体的集体转向。

第二个变化，是负载形态的多元化。智能体AI的兴起，让云上工作负载不再是一类任务通吃。Arm云AI业务拓展副总裁 Eddie Ramirez观察到，中国市场大型云服务商众多，工作负载多样：企业负载、云原生Java/Web/数据库，以及智能体AI服务，需要多种CPU类型。云游戏在中国的普及度远高于西方，腾讯、ThinkForce推出云游戏机架方案；火山引擎智能体沙箱则代表本土AI负载正在落地。不同负载需要不同算力，一刀切的通用芯片越来越难以胜任。

第三个变化，是云厂商角色的转变。越来越多客户随着对自身工作负载理解的加深，开始打造专用芯片。微软已将Teams等服务运行在Microsoft Cobalt 100 CPU上，并加入过往不希望出现在通用CPU中的加速器；微软能在18个月内迭代两代产品，AWS在七年内迭代五代Graviton。Eddie认为，这种速度是x86架构方案无法实现的。客户不再只是芯片的采购方，而是芯片的定义者。这三个变化叠加，构成了Arm在云AI时代最大的机会窗口。

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Arm交出“新答卷”

面对这轮底层AI基础设施的变化，Arm的打法不再是赌某一款单一芯片，而是搭建了一套“三级产品梯度”：想从头设计的拿 IP，想在预集成基础上做定制的拿 Neoverse CSS，想快速部署的用 Arm AGI CPU。后两者正是此次大会的重点。

作为Arm迄今可配置性最高的CSS，Neoverse CSS N4 专为注重吞吐效率的横向扩展工作负载而生。它单颗裸片最高可搭载128个内核，支持LPDDR6内存与PCIe Gen 7互连，性能与内存带宽分别相比上一代最高提升两倍和1.75倍，提供从CSS到芯片的最快开发路径。鸿钧微电子正是首批采用CSS N4开发基于Arm架构的差异化基础设施芯片的合作伙伴之一。

Arm AGI CPU则作为“交钥匙”方案，提供可直接部署的高性能计算平台。Eddie解释称，开发一款领先的SoC通常需要5亿至8亿美元的投入，对于不愿承担如此高昂试错成本的客户而言，Arm AGI CPU能大幅降低他们部署Arm架构硬件所需的投入门槛。“他们当中很多都向我们提出希望直接采用Arm AGI CPU 的需求。”Eddie说。

这款产品已经有清晰的落地名单支撑。在海外，OpenAI、Meta、Cloudflare、Oracle 等企业正基于Arm AGI CPU开发相关解决方案；在国内，字节跳动旗下火山引擎已将首批基于该平台的智能体沙箱推向市场。联想集团副总裁陈振宽也表示，Arm AGI CPU 为下一代云计算和 AI 基础设施提供了强大的技术底座，双方将共同满足中国市场快速增长的AI算力需求。

这种“全栈可选”的模式，精准切中了当下云厂商的痛点。Eddie将其概括为Arm非常独特的一点：“既能提供完整的商用就绪解决方案，也能支持合作伙伴打造自己的定制芯片。”在此之外，Arm还有两张底牌：一是能效，Arm AGI CPU在同等性能下TDP仅为300瓦，远低于x86方案的500瓦；二是生态，全球x86生态只剩两家主力供应商，而Arm伙伴众多，客户选择更多。

智能体AI仍处在发展初期，这场关于AI基础设施的变革故事，才刚刚开始。（数智前线/周享玥）