AI服务器开始重新分配算力市场，Arm正在打开第二增长曲线

Arm在11月4日公布2027财年第二季度业绩，营收达到14.43亿美元，同比增长27%；调整后每股收益0.52美元，高于市场预期的0.47美元。公司给出的第三季度营收指引为15.4亿美元，也略高于市场预期。

财报中更值得关注的是AI数据中心业务。Arm预计2027财年和2028财年AGI CPU累计销售额有望达到20亿美元，同时预计其服务器架构在主要云服务商中的部署占比将在2026年底超过60%。

这组数据释放了一个重要信号：AI基础设施的增长空间正在从GPU向整个计算系统延伸。过去几年，英伟达凭借GPU需求成为AI资本开支的核心受益者，但随着推理应用、Agent和云端计算任务增加，CPU承担的任务调度、数据管理和系统协调工作也在增加。AI服务器对计算资源的需求正在变得更加复杂，CPU的重要性随之提升。

Arm的特殊之处在于，公司既拥有成熟的芯片架构授权生态，又开始向自有数据中心CPU产品延伸。这意味着Arm有机会从AI基础设施扩张中获得更多收入，同时也面临商业模式、客户关系和供应链能力的重新考验。接下来真正需要研究的是，CPU需求增长能否持续，以及Arm能否把客户订单转化为稳定的收入和利润。

AI数据中心扩张，CPU重新获得增长空间

AI服务器正在经历一轮架构升级。过去，市场主要关注GPU的算力规模和供应能力，但随着AI应用从模型训练走向大规模推理，数据中心内部的工作负载也在发生变化。

尤其是Agent应用的发展，正在增加CPU的工作量。Agent需要调用工具、访问数据库、执行软件并完成多任务协作，GPU负责核心模型计算，CPU则需要承担任务调度、数据传输、内存管理和系统协调。调用链条越复杂，对CPU性能和能效的要求就越高。

这也是Arm看好服务器CPU市场的重要原因。

从大型云厂商的布局看，Arm架构已经进入越来越多数据中心。亚马逊的Graviton、谷歌的Axion、微软的Cobalt以及英伟达的Vera，都体现出Arm架构在云端计算中的应用扩张。亚马逊与Meta达成多年期合作，计划部署数千万颗基于Arm架构的Graviton5核心，以支持Agent工作负载。谷歌也在将基于Arm的Axion CPU用于TPU人工智能系统。

这些客户案例说明，Arm正在成为云厂商自研芯片的重要技术基础。过去，服务器CPU市场长期由英特尔和AMD主导，Arm凭借低功耗架构逐步扩大市场份额，客户自研芯片的增加进一步推动了这一趋势。

Arm披露，其服务器架构在主要超大规模云服务商中的部署占比已经从2024年的15%提升至2025年的50%以上，公司预计2026年底有望超过60%。这意味着Arm在大型云厂商中的渗透已经进入加速阶段。

背后还有一个容易被低估的因素：电力成本。

AI数据中心扩张受到电力供应、散热能力和机房空间的约束。GPU性能提升固然重要，但服务器整体能耗也决定着数据中心的运营成本。Arm长期积累的低功耗架构优势，因此获得了更大的商业应用空间。

公司披露的Neoverse CSS N4平台，最高可实现每插槽性能提升一倍、每瓦性能提升25%。对于需要在有限电力预算内增加计算能力的云厂商而言，这类产品具有实际价值。

从产业趋势看，CPU正在重新成为AI基础设施的重要组成部分。GPU决定核心计算能力，CPU则影响服务器整体运行效率。Arm的机会来自云计算架构升级，也来自AI推理规模扩大后对计算系统的重新配置。

从IP授权到自有芯片，Arm正在扩大收入边界

如果说服务器架构份额提升代表原有业务的扩张，那么AGI CPU则代表Arm商业模式的一次重要延伸。

2026年3月，Arm正式推出AGI CPU，开始从传统IP授权模式向完整芯片产品延伸。过去，Arm主要向客户提供处理器架构和相关技术，由合作伙伴负责芯片设计、制造和销售，Arm通过授权费及特许权使用费获得收入。自有CPU业务则让公司有机会直接参与芯片销售，获取更多产品价值。

根据11月4日公布的股东信，Arm预计AGI CPU在2027财年和2028财年的累计销售额有望达到20亿美元。公司表示，过去90天客户需求进一步增强，已经获得多家客户的采购订单，订单覆盖至2027年日历年，首批商业交付预计在2027财年第四季度进行。

这里需要区分订单和收入。20亿美元属于公司对未来两个财年的业务预期，并非已经确认的销售收入。真正决定这项业务能否成功的，是客户采购能否转化为实际交付，以及供应链能否支撑规模化生产。

Arm已经获得台积电及其他供应链合作伙伴的产能支持，同时正在解决内存供应问题。对于新进入市场的服务器CPU而言，产品性能只是竞争条件，客户验证、软件适配和交付能力同样重要。

客户生态则提供了重要支撑。Meta是AGI CPU的重要合作伙伴，甲骨文云计划在2027年提供相关CPU实例。Arm希望通过自有芯片与合作伙伴设计的处理器，共同扩大其在数据中心的覆盖。

原有授权业务仍然是公司盈利能力的重要来源。第二季度授权及其他收入达到7.73亿美元，同比增长50%；特许权使用费收入为6.70亿美元，同比增长8%。其中，授权收入受到大额协议签署及收入确认时点影响，不能简单外推为未来季度的持续增速。

更有参考价值的是，Arm第二季度授权业务年化合同价值达到17.90亿美元，同比增长12%。这一指标反映已签署授权协议的年度化承诺费用，也能辅助观察客户长期需求。随着新设计进入量产阶段，授权收入有机会进一步转化为持续性的特许权使用费。

从整体业绩看，Arm第二季度营收同比增长27%至14.43亿美元，调整后每股收益同比增长33%至0.52美元，连续第五个季度实现超过20%的营收增长。第三季度营收指引为15.4亿美元，调整后每股收益指引为0.56美元。

不过，授权收入强劲增长与特许权使用费增速相对温和之间的差异，仍然需要关注。Arm的增长已经得到授权订单支持，但数据中心业务能否通过芯片量产持续贡献版税收入，还需要后续财报验证。

增长空间已经打开，商业化兑现决定长期价值

Arm目前拥有不错的产业位置，但未来几个季度仍然是新业务的关键验证期。

首先是AGI CPU的交付能力。公司预计2027财年第四季度开始商业交付，客户订单能否按期转化为收入，将直接影响业务兑现速度。大型云厂商拥有自主设计能力，也会根据性能、成本和供应链情况选择不同方案。Arm需要证明自有芯片相较于客户自研产品以及英特尔、AMD的竞争方案，具备足够的综合优势。

其次是盈利能力。Arm第二季度非GAAP毛利率达到97.9%，非GAAP营业利润率为44.2%，体现出IP授权业务较强的盈利能力。但GAAP营业利润率为13.9%，两种口径存在明显差异。同期GAAP研发费用达到8.57亿美元，同比增长24%。公司正在加大对下一代架构和数据中心产品的投入，研发支出能否转化为后续收入增长，将影响长期利润表现。

现金流也需要持续跟踪。第二季度经营活动现金流为2.07亿美元，上年同期为5.67亿美元；非GAAP自由现金流为1.10亿美元，上年同期为4.11亿美元。过去12个月非GAAP自由现金流达到10.96亿美元。单季度现金流存在波动，但随着自有芯片业务扩大，供应链投入和营运资金需求也可能增加，未来需要观察收入增长能否同步带来现金流改善。

竞争格局同样不能忽视。英特尔和AMD仍然是服务器CPU市场的重要参与者，大型云厂商也在持续开发自研芯片。英伟达通过Vera CPU进一步扩大Arm架构在AI基础设施中的应用，有利于生态扩张，但Arm也需要处理好与不同客户之间的产品和商业关系。

此外，Arm与高通之间的授权纠纷仍有后续不确定性。对于高度依赖知识产权授权的企业而言，授权协议的稳定性会影响长期经营预期。

更长远来看，Arm的成长空间还包括汽车、机器人和智能终端。公司第二季度披露，全球Arm架构PC出货量占比已经达到约20%，物理AI相关特许权使用费收入同比增长50%。这些业务目前还不足以替代数据中心成为主要增长动力，却能够扩大Arm架构的应用范围，为未来收入提供更多来源。

结语：CPU的价值回归，最终要靠出货和利润证明

Arm这份财报提供了一个值得关注的产业信号：AI基础设施投资正在从单一芯片需求扩展到整个计算系统，CPU、GPU、网络和存储之间的协同要求不断提高。

对于Arm而言，服务器架构份额提升、数据中心版税增长以及AGI CPU商业化，构成了未来几个财年的主要成长支撑。公司已经拥有客户生态和技术积累，下一阶段需要证明这些优势能够转化为持续出货、稳定收入和更高质量的现金流。

GPU仍然是AI算力建设的核心，但CPU正在获得新的增长空间。Arm能否把架构优势转化为更大的商业价值，将成为观察下一轮AI基础设施投资的重要窗口。