ARM：今年吃下50%数据中心芯片

Arm 资深副总裁暨终端产品事业部总经理Chris Bergey 于COMPUTEX 2025 主题演讲指出，预估在2025 年，出货给主要的超大规模数据中心企业的新服务器芯片中，有近50% 将采用Arm 架构，同时，PC与平板出货占比将达40%。

Bergey指出，随着AI训练与推论需求快速增长，Arm架构已成为数据中心的新主流。 AWS、Google及Microsoft皆持续扩展基于Arm架构的数据中心芯片。

Arm 预估在2025 年，出货给主要的超大规模数据中心企业的新服务器芯片中，有近50% 将采用Arm 架构。

在边缘端与消费装置方面，Arm运算平台持续推动AI PC及智能手机市场演进。 Bergey表示，AI PC的设计正逐步接近现代智能手机，全球超过99%的智能手机已采用Arm架构，预计2025年PC与平板装置的出货占比将达40%。

此外，Arm持续投资软件生态系，支援全球约2200万名开发者加速建构AI应用。自去年COMPUTEX推出KleidiAI软件函式库后，该套件已整合进多个主流AI框架，累计安装量超过80亿次，进一步最佳化各式装置在音讯、影像、文字与影片等多模态AI 工作负载的表现。

Bergey强调，AI时代是产业合作与持续创新的关键，Arm将持续以强大的运算平台推动全球科技转型，实现AI无所不在的未来。

资深副总裁暨终端产品事业部总经理Chris Bergey 前瞻技术高峰演讲重点摘要：

我们正处于科技史上最关键的时刻

人工智能已不再只是个概念，它已成为一股力量。我们正面临一生一次的机会，去塑造它、实现突破，并改变数十亿人的生活。

AI 工作负载变得更加多元，运算需求急速攀升，效能与能源效率之间的平衡比以往更加关键。软件变得更加复杂，成本也更为昂贵。

Arm 生态系统从云端到边缘构筑AI 的基础。在过去三十多年，我们持续提供世界级效能与领先的能源效率，并运用我们的洞察来设计Arm 运算平台的发展，迎接AI 时代。

一切皆已改变，我们正经历一场前所未见的转变

AI 模型快速演进，仅在过去18 个月内就有150 个新基础模型问世。我们正迈入多模态时代。模型能够理解并产生文字、语音、影像与影片。

AI 已成为主流。 ChatGPT 仅用了五天就达到百万用户的规模，成为史上成长最快的消费性产品。

AI 正运行在我们生活中所使用的装置上。如今，许多AI 助理的开发也选择先从边缘端的应用开始，解锁全新体验。

AI 代理已经出现，而实体AI 也正在浮现。下一波的演进是具备能与真实世界进行感测、互动并做出反应的实体AI，这将彻底改变我们打造、移动与运作万物的方式。

中国台湾是AI 发展的核心枢纽

中国台湾是全球AI 供应链的支柱。这要归功于中国台湾的工程实力、创新能力与整合技术。其中，从设计、硬体到制造的紧密合作凸显了中国台湾生态系的重要性。

然而，AI 崛起也带来全新需求，满足这些需求将仰赖前所未有的合作关系、更多的创新与更强的企图心。

AI 的未来建立在三大核心元素上：一个能覆盖从云端到边缘无所不在的平台、支援全球规模最大的开发人员生态系统，以及全球领先的每瓦最佳效能。这正是Arm 的核心使命。

Arm 是为AI 时代而生的平台公司

AI 正在重塑每一个主要市场，数据中心、智能手机、汽车，甚至是耳塞式耳机。无论是基础设施、终端、车用或物联网领域，Arm 的运算平台提供了预整合、经验证的解决方案，能简化设计流程、提升每瓦效能、加速上市时程。

Arm 已打造出史上应用最普及的运算平台，生态系伙伴迄今已出货超过3,100 亿颗Arm 架构芯片。

Arm 运算平台的价值不仅止于硬件

Arm 运算平台的价值体现在全球2,200 万名开发人员的参与。去年Arm 推出KleidiAI，这是一套AI 软件函式库，可无缝整合至各种AI 框架中，为运行在CPU 上的AI 工作负载进行最佳化。

在推出后的短短一年，如今，KleidiAI 已整合至全球主流AI 框架（ONNX Runtime、LiteRT、MediaPipe、ExecuTorch、PyTorch、llama.cpp、阿里巴巴通义千问模型使用的MNN 框架、腾讯混元的Angel框架）。

这些进展正为Arm 应用的关键市场带来真实的AI 体验，从汽车、云端、数据中心、物联网、移动设备到个人电脑。

规模化的AI 需要规模化的效率

每瓦效能一直是Arm 四十年来的坚持，而在AI 时代，能源效率的重要性更加突出。自从与AWS 的合作开展以来，Arm 已进入数据中心领域。如今，在AWS 新增的CPU 容量中，已有超过50% 采用Arm 架构的Graviton 处理器。不只AWS，几乎所有大型云端服务商如今都已推出采用Arm 架构的执行个体，实现至少40% 的能源效率提升。

我们已迈入AI 优先的数据中心新时代，其工作负载对电力的需求空前巨大。在中国台湾，数据中心的用电预计到2028 年将成长8 倍。若无法解决能源效率问题，AI 的扩展将受限。

旧有架构无法因应AI 时代

我们需要完全不同的设计方式，针对每瓦效能重新思考如何整合CPU、GPU 及整体系统。 NVIDIA 的Grace Blackwell 平台是一个整合系统，每个元件都经过最佳化协作。

Arm 的Neoverse CPU 与GPU 和DPU 紧密耦合，突破传统瓶颈，以前所未见的速度传输资料，速度达到过去的25 倍。

各家大型云端企业都在重新思考其基础架构设计，他们意识到唯有从零开始、为每个元件量身打造，才能满足AI 对效能、效率与扩展性的需求。 Arm 正处在这场转变的核心，我们预估在2025 年，云端服务企业采用的新芯片中，将有近五成基于Arm 架构。

人工智能的变现要透过“推论”才能实现

虽然目前在AI 训练阶段的花费已达到数十亿美元的规模，目标朝向10²⁵至10²⁶FLOPs，但真正的机会还隐身其后。训练与推论之间存在10¹⁰倍的落差。而推论真正落地实现的地方是我们日常使用的手机、车辆、边缘装置。这是AI 走向规模化、触及用户的关键，也是每瓦效能发挥最大价值的地方。

优异的个人电脑就该像智能手机而这正是Arm 的强项

Arm 驱动全球99% 的智能手机，多年来，我们与顶尖OEM 与平台伙伴合作，将这优势延伸至个人电脑。

自去年第一波AI PC 问世后，市场动能持续升温。如今，Arm 生态系统为各大平台带来创新：从Apple 的自研芯片、Windows on Arm 装置，到以AI 为导向、具备极高效率的ChromeOS 与Android。我们预估2025 年，超过40% 的PC 与平板将采用Arm 架构。

Arm Client 运算子系统，次世代AI PC 的运算平台

去年我们Arm 推出终端产品运算子系统，在CPU 与GPU 效能上都展现双位数的成长。这不只是跑分数据的提升，而是具体改善AI 应用：更快启动、更流畅体验，以及明显提升的生成式AI 效能。

如今我们看到这些技术实现在如NVIDIA DGX Spark 装置上，其GB10 将NVIDIA Blackwell GPU 搭配20 核心Arm 架构的Grace CPU。这样的组合足以运行2,000 亿参数模型，原本需要数个数据中心机柜才能执行的任务，如今可在我们每个人的桌面上取得。

更令人惊艳的是，同样的Arm 架构也正在驱动包括Chromebook 在内的超高效率装置。联发科的Kompanio Ultra ，这是一款行动优先的运算解决方案，现已拓展至轻薄笔电，让AI 成为学生、创作者与日常使用者触手可及的工具。

展望未来：双位数的效能提升与AI 加速

数年前Arm 推出为AI 而生的Armv9。去年发表代号Blackhawk 的运算技术，实现双位数IPC 效能成长，联发科及多家伙伴随后推出多款亮眼手机与AI PC。

今天我们抢先揭露下一代Armv9 旗舰CPU，代号Travis。它将带来更高的IPC 与时脉等强大的效能提升，并透过最新版本的可扩展矩阵延伸指令集（SME）技术，加速前述效能的表现，为AI 效能带来远不仅是增量式提升，而是倍数成长。我们已观察到Travis 与SME 组合下的IPC 效能可持续呈现双位数的成长。

至于下一代Mali GPU，代号Drage，将带来更持久的效能与更丰富的内容体验。更多关于这个新平台的细节，将于今年稍晚时发表，敬请期待，它将为我们的移动设备带来更强大的AI 能力，以及游戏主机级的图像体验。

AI 无所不在，Arm 也无所不在，我们所建立的一切，正是为了这一刻。

无论是在云端、边缘端，或是两者之间的每个应用角落，Arm 持续携手中国台湾生态系伙伴，共同打造能够无所不在执行AI 的基础架构。我们正处于一生一次的关键时刻，让我们从云端到边缘，携手在Arm 架构上，一起打造AI 的未来。