3月25日，Arm控股有限公司（ARM.NASDAQ）宣布推出实体CPU产品。
三十多年来，全球芯片公司基于Arm架构的芯片累计出货量已突破3500亿颗，如今，这位长期隐于幕后的半导体巨头终于自己下场造芯了。这也是短短十天内，第三家在CPU领域发布重磅产品和布局的头部科技公司。在Arm之前，英伟达、阿里巴巴先后推出了自己的CPU产品，而且都是面向智能体应用。
这些迹象表明，CPU绝非AI时代的边缘角色，它仍是头部科技公司寸土必争的核心战场。
Arm造芯
这款芯片被命名为Arm AGI CPU。
它由Arm自主设计，与Meta联合开发，主要应用场景为人工智能数据中心。
3月25日的线上沟通会上，Arm首席执行官Rene Haas对第一财经在内的媒体表示，这款芯片采用了台积电3纳米制程，产品已送抵客户手中开展测试评估，估计会在今年年底实现量产。
这是Arm首次下场制造芯片。
如果说x86架构的芯片是个人电脑领域的算力基石，那么Arm架构的芯片则因低功耗高性能而统治了手机和物联网市场。
历史上声名赫赫的诺基亚、黑莓等都曾是它的终端客户；当下中国手机企业如OPPO、vivo和华为等，也都是采用了Arm计算平台。
此前，Arm商业模式以“IP授权+版税”为核心，后续Arm 推出了计算子系统，如今又发布了自研芯片，进一步拓展其商业模式。
2016年，软银以320亿美元的价格收购Arm，改变了后者的发展轨迹，让Arm有机会将平台扩展到云端、自动驾驶等垂直领域，并在数据中心获得了首批订单。
过去几年，Arm一直在调整战略，因为市场对芯片的需求越来越复杂，构建芯片的周期越来越长。从5纳米到3纳米，再到2纳米，晶圆制造时间更长，封装时间也越来越长了。
“我们原本‘IP 授权 + 版税’的模式，为公司前三十多年的发展奠定了基础。在此基础上，我们开始看到巨大的需求涌现，合作伙伴需要更快地推进产品研发和上市，于是我们在大约三四年前推出了计算子系统（CSS）。”Rene Haas表示。
在众多算力应用场景中，变化最大的可能就是数据中心了。数据中心的服务器，是亚马逊、谷歌和微软等大型企业云计算的物理载体。
在服务器内部，CPU与GPU配合完成任务。传统上，x86架构是服务器CPU的主流，它由英特尔和AMD的芯片主导，直到今天仍是如此。但Arm架构在服务器CPU市场已经是不容小觑的力量，而且增速更快。
这颗最新的Arm AGI CPU芯片，显示Arm希望更深入介入服务器市场，从而进入人工智能潮流的中心。通过直接向科技巨头Meta、微软等出售实体芯片，它也有望为Arm开辟新的收入渠道。
Rene Haas表示，AI从根本上重塑了计算的构建与部署，代理式计算正进一步加速这一变革。这款芯片的推出“标志着Arm 计算平台迈入全新发展阶段。”
Meta是这款芯片的联合开发者，也是其首批使用者。Meta一位硬件负责人在现场表示，该公司计划用这款芯片优化全系应用的基础设施，并与Meta自研的训练与推理加速器协同部署，从而在大规模AI系统中实现更高效地编排与调度。
除了Meta，Arm披露的首批合作方还包括OpenAI、SAP、SK电讯等重要科技企业。
CPU重回聚光灯下
“我们认为Arm AGI CPU有潜力从x86芯片手中获得一定份额，这是最大的机遇所在。”Rene Haas对记者表示。
这意味着，Arm雄心勃勃要从英特尔和AMD手中抢走蛋糕。但在数据中心，英特尔多年来建立了深厚的软件生态护城河，这并不容易被Arm击破。
“五年前，Arm的软件支持以及x86的软件支持之间确实存在差距。但是过去五年，很多超大规模的云厂商，包括AWS、谷歌，还有微软、英伟达，以及多家中国公司都在投资软件系统。这使得非常多的软件包先天基于Arm。”Rene Haas表示。
Arm在CPU芯片的竞争对手不止英特尔和AMD。
Arm官宣造芯前一天，阿里巴巴也披露了CPU新进展。
3月24日，在上海举办的2026玄铁RISC-V生态大会上，阿里巴巴达摩院发布新一代旗舰CPU产品玄铁C950。这款产品采用的并非Arm指令集，而是开源RISC-V架构。C950最高主频3.2GHz,单核通用性能在SPECint2006基准测试中首次突破70。
3月16日的英伟达GTC大会上，英伟达推出Vera CPU芯片，这是一款专为代理式AI与强化学习时代打造的处理器，效率是传统机架级CPU的2倍，速度提升50%。
“AI会调用工具，与人类对慢速设备的容忍不同，AI要求工具极致快速。Vera CPU就是为这种AI智能体而生。”英伟达创始人黄仁勋说。英伟达的CPU此前主要是与GPU搭载销售，现在则正在大量单独出货。
英伟达近乎独占了高端GPU市场，现在更想跻身顶级CPU制造商行列。黄仁勋认为，CPU会给英伟达带来数十亿美元级别的收入。
Arm、英伟达以及阿里巴巴的密集动作，似乎把一度受到冷落的CPU重新拉回了聚光灯下。
在这一轮人工智能浪潮之前，绝大多数的算力需求依赖CPU。那时候，英特尔和AMD的CPU是个人电脑和服务器的主流。大模型的诞生，以及由此带来的训练、推理的爆发，导致并行计算需求激增，从而逆转了GPU与CPU市场地位。
这种逆转也反映在英伟达和英特尔市值的巨大差异上：目前英伟达市值约4.26万亿美元，英特尔约0.22万亿美元。
当AI进入智能体时代，CPU的作用又重新受到重视。
随着AI向Agentic AI时代演进。今天很多的应用场景中，如火爆的龙虾，很多任务处理又重新回到了CPU上，CPU架构和GPU架构在不断地融合发展。行业需要更强算力的CPU、更大容量的内存，GPU也需要在CPU配合下做得更加高效。
在大模型训练和推理阶段，GPU是绝对的核心算力，CPU则负责数据搬运和调度。智能体时代，智能体需要自主执行任务，包括规划、拆解、调用工具等。这些是强逻辑和流程的任务，并行计算的GPU并不擅长，而CPU更有用武之地。
“这个世界有大量的交互，需要通用计算去做，而不是只靠AI加速计算就可以了。”阿里达摩院首席科学家孟建熠表示，通用计算的瓶颈已经被业界所熟知，CPU需要在智能体时代变得更强大。CPU和GPU到底应该怎么配合，未来AI应该跑在哪类芯片上，“变成了我们重新要去回答的问题。”
在CPU 赛道的竞争中，Arm 已展现出不错的发展势头，未来能否真正撼动 x86 的主导地位，并有效应对 RISC-V 带来的挑战，仍有待市场与时间的检验。
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彭海斌
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