巨头下场造芯,CPU“三国时代”到来

Arm 下场造芯

  历经三十多年发展，Arm 成为全球最大的半导体 IP 提供商，基于 Arm 架构的芯片累计出货量已超过 3500 亿颗，全球每个家庭的 Arm 芯片数量平均达到 160 个。

  得益于轻资产的 IP 授权模式，Arm 的毛利率可以高达 97%，但收入规模受限于芯片厂商的授权量与芯片单价，发展已触及天花板。直到 2025 财年，Arm 的营收才首次突破 40 亿美元（约合 280 亿元人民币）大关，远低于其众多芯片客户的规模。

  自研芯片是重资产，可能会拖累其毛利率，但不做芯片，Arm 将无法实现营收的飞跃，甚至在 AI 时代掉队。Arm 首席执行官 Rene Haas 预测，到 2030 年，其自研 CPU 芯片业务的可用市场空间将高达 1000 亿美元，并且带动 Arm 整个可用市场空间突破 1 万亿美元。届时，Arm 的自研芯片业务将创造 150 亿美元的年度营收，推动公司总销售额达到 250 亿美元。

  除 Meta 外，Arm 已确认与 Cerebras、Cloudflare、F5 科技、OpenAI、Positron、Rebellions、SAP、SK 电讯等企业达成合作。这些客户将在代理式 CPU 核心应用场景中部署 Arm AGI CPU，覆盖加速器管理、控制平面处理、云与企业级 API、任务与应用托管等领域。

  为加快产品落地与规模化部署，Arm 与永擎电子、联想、广达电脑、Supermicro 等头部 OEM 厂商及 ODM 厂商展开合作，早期系统现已推出，更广泛的商用部署预计将于今年下半年落地。

“Arm 做芯片，是在自毁长城。”一位高通内部人士对《IT 时报》记者表示，当然，高通也在重新定位，考虑布局 RISC-V 作为备选方案。

  摩根大通此前也发出警告，Arm 开发物理芯片的策略与其自家客户存在不可调和的利益冲突，这不是潜在的冲突，而是必然的 “战争”。

  Rene Haas 在接受《IT 时报》等媒体采访时表示，目前业界共识是 “市场服务供给严重不足”，整体硬件缺口巨大，AI 算力是一个规模庞大的万亿级市场，足以容纳众多不同的参与者，Arm 并不担忧所谓的竞争压力。

  在采访中，Rene Haas 一直强调，Arm 目前自研的 CPU 主要聚焦数据中心市场，对标的是 X86 架构的数据中心芯片。言外之意是，并不会与智能手机、汽车、物联网等领域的客户产生竞争，对其主要客户群冲击十分有限。

  这场从幕后到台前的转型之战，将决定 Arm 在 AI 算力版图中的位置，也将改写未来 10 年的算力竞争格局。

正如 Rene Haas 所言：“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。Arm 计算平台将迈入全新发展阶段，成为公司发展的重要里程碑。”

CPU 回归 AI 关键拼图

  不论是 Arm 还是阿里，都不约而同地推出了自研 CPU，实则是看到了 AI Agent 时代给服务器 CPU 带来的新机遇。

  Meta 等互联网巨头之所以成为 Arm 的首批客户，且参与该 CPU 的联合开发，主要是因为没有太多时间窗口留给自研芯片，急需 Arm 直接提供 “交钥匙” 方案，与 Meta 自研的 MTIA 加速器协同运行，来优化吉瓦级规模的 AI 算力基础设施。

  在 AI 训练时代，GPU 独领风骚。因为训练阶段对算力的需求是 “暴力” 的，GPU 擅长的海量并行计算与之匹配。

  如今，AI 产业正在重构，从训练优先转变为推理与部署并重。OpenClaw（龙虾）又给 AI 智能体添了一把熊熊烈火，让整个重构进程来到明显拐点，智能体对算力的需求将飞速增长，数据中心对每吉瓦（GW）功耗提供的 CPU 算力需求将增长至当前的四倍以上。而且其工作模式与传统 AI 有了天壤之别：智能体能够 7×24 小时工作，自主完成多步骤任务的规划与执行等，而非单次响应需求。

  推理大年来临，CPU 回归，成为定制化算力的关键拼图。CPU 凭借通用性、生态兼容性与极致能效比，成为更具性价比的选择。同时，CPU 在管理数据流、调度异构计算方面扮演着 “指挥中枢” 的关键角色，天然适应智能体的工作模式。CPU 与 GPU 两者并不是非此即彼的关系，而是走向了异构计算，CPU 负责调度、控制与推理，GPU 与加速卡负责高强度并行计算。

  在 AI 基础设施建设中，想要实现更高的工作负载密度，在现有功耗预算内，释放更多可用算力，是至关重要的优势。Arm AGI CPU 可实现单机架性能达到 X86 平台的两倍以上，每吉瓦 AI 数据中心算力的资本支出节省高达 100 亿美元。

三分天下指日可待

  Arm、X86、RISC-V 是目前全球最主要的三种芯片架构，不过它们在不同领域的势力分布差异巨大。

  Arm 是低功耗王者，正在猛攻云与 AI。以 99% 的份额统治手机端，采用 Arm 架构的手机芯片厂商主要有高通、联发科、三星、苹果等。Arm 架构正在发力数据中心市场，预计其数据中心份额将从去年的 18% 猛增至今年的 50%，国内外主要的互联网巨头都在基于 Arm 架构自研数据中心芯片，包括亚马逊、微软、谷歌、英伟达、阿里等。

  X86 仍在 PC 与服务器领域称霸，凭借深厚的生态护城河，在服务器领域的市占率仍超 70%，但正面临 Arm 的猛烈冲击。采用该架构的核心芯片厂商是英特尔与 AMD。

  RISC-V 是开源新贵，正在打破 Arm 与 X86 曾经牢固的双寡头垄断局面。灵活、可定制的特性，助它迅速拿下 25% 的全球份额，如今从优势的物联网领域向 AI 与高性能计算市场大举进攻。

  据行业分析机构 SHD Group，到 2031 年，RISC-V 设备出货量将激增至 360 亿颗，保持 31.7% 的年复合增长率，市场规模将超 3000 亿美元。

  三分天下，已成为 RISC-V 开源界的共同目标。RISC-V 的发展势头也产生了虹吸效应，“很多 RISC-V 阵营的开发者都是从 Arm 过来的。”一位行业人士向《IT 时报》记者透露。

“在走向生态繁荣的路上，RISC-V 需要迎接通用计算和 AI 计算两场攻坚战。”阿里达摩院首席科学家孟建熠表示，虽然 RISC-V 广泛渗透智能终端、汽车、家电、通信等领域，但长期存在性能不足和软件生态壁垒。只有推出高性能标杆产品，RISC-V 才能真正把握 AI 时代机遇，与传统架构同台竞技，打开更广阔的应用市场。

  阿里巴巴达摩院已发布 10 余款玄铁 CPU，落地 200 多款量产芯片及近千款终端产品，覆盖服务器、机器人、新能源汽车、AI 智能终端、存储控制器等应用领域。最新推出这款玄铁 C950，刷新了全球 RISC-V 性能纪录，单核通用性能在 SPECint2006 基准测试中首次突破 70，而且首次在 RISC-V 上跑通了 Qwen3、DeepSeek V3 等千亿参数大模型。

  尽管如此，RISC-V 在性能突破到落地部署之间，还有很长的生态建设之路要走。

  阿里达摩院玄铁联合全球数十家伙伴研发适配 RISC-V 的软件与工具，计算库性能相对开源版本提升 30% 以上，推理性能相对开源版本提升 40%。达摩院牵头组建的 “无剑联盟” 已在海尔家电体系落地，今年，该联盟又迎来国芯科技、Canonical、千问、天翼云、SGS 等新成员，将在 SoC 定制化服务、操作系统生态、AI 模型与硬件结合、云计算应用落地、测试认证等领域开展合作，推动 RISC-V 向下游场景渗透。

在接受《IT 时报》等媒体采访时，RISC-V 国际基金会董事会主席 Lu Dai 表示，不同于传统的闭源架构，RISC-V 开源开放、灵活可定制，可以快速跟上 AI 变化的节奏，也愿意去快速适应市场需求。

倪光南也认为，RISC-V 在物理 AI 时代拥有模块化、低功耗、定制化、安全性等优势，为机器人提供低延时、高可靠的连接，RISC-V 将成为物理 AI 时代不可或缺的算力基石。