ARM高管称高端AI处理器需求爆表

在过去两年中，图形处理器（GPU）始终是人工智能基础设施领域的核心焦点。无论是大语言模型的训练与推理集群，还是高带宽内存、先进封装以及液冷机架等技术，业界在探讨算力时往往只关注GPU的获取数量。然而，中央处理器（CPU）正逐渐从边缘位置迈向AI发展的舞台中央。据科技记者Tae Kim报道，ARM公司首席执行官Rene Haas在接受采访时明确表示，目前市场对高性能AI CPU的需求已经达到了“爆表”的程度。

Rene Haas透露，大约一年半前，当业界开始研发基于ARM架构的系统级芯片（SoC）时，公司便预见到AI时代对CPU的需求将创下历史新高。起初，业界认为128核心已是性能上限，但随着客户提出160核心甚至192核心的需求，ARM开始深入探究高核心数背后的驱动力。经过调研，ARM发现核心驱动力在于AI智能体。在智能体的工作流中，更多的CPU核心能够直接启动并运行虚拟任务。随着相关趋势的显现，ARM意识到，AI智能体的任务编排、资源调度与系统管理将极大推动CPU需求的增长。由于这些工作负载难以完全由GPU承担，CPU成为了保障AI智能体系统稳定运行的核心基础。

此前，ARM在旧金山推出了全新的AGI CPU产品。Rene Haas曾预测，伴随AI智能体时代的全面到来，每吉瓦（GW）数据中心容量所需的CPU核心数将从2025年的约3000万个激增至1.2亿个。长期以来，业界将ARM视为一家主要提供芯片架构授权的企业，苹果、英伟达、亚马逊等科技巨头均基于其架构进行芯片设计，ARM则依靠授权费和专利许可费获取利润。AGI CPU的问世标志着ARM正式走向AI数据中心CPU市场的前沿。不过，Rene Haas强调，推出自研CPU产品并不代表公司会放弃原有的知识产权（IP）授权业务。针对亚马逊等客户在坚持自研Graviton芯片的同时是否会采购ARM新产品的疑问，Rene Haas回应称，部分缺乏芯片设计能力的客户会直接购买AGI CPU；而具备自研能力的客户可能不会采购；还有一些客户则会同时选择自研与外购。这种多样化的客户需求为ARM带来了广阔的市场拓展空间。

随着AI发展趋势的演进，ARM的商业模式也在悄然转变。关于未来ARM CPU机架是否会与英伟达Vera Rubin机架并列部署，Rene Haas表示这完全有可能。他认为，ARM的产品未来有望与亚马逊Graviton或英伟达Vera Rubin共存于同一数据中心机房内。Rene Haas进一步解释说，英伟达的Vera CPU机架是在单个液冷机架中集成256颗Vera CPU。在一个数据中心内，部分区域可能采用液冷或风冷机架，并配备存储与网络设备，这些区域同样可以部署ARM AGI CPU，且均符合开放计算项目（OCP）标准机架规范。

此次采访也揭示了当前AI发展趋势的另一面：AI的最终竞争不仅在于GPU的性能比拼，更涉及能效比与CPU调度能力的综合博弈。这表明业界正在形成一种新共识，即AI基础设施的建设不能仅局限于GPU。除了模型本身，系统执行、数据调度、工具调用以及并发编排等环节，都将成为决定下一代AI数据中心效率的关键因素。在AI主要应用于对话机器人的阶段，CPU通常被视为GPU的辅助组件；而当AI演进为智能体时，CPU便成为了任务调度、执行与编排的核心枢纽。未来，AI基础设施领域的竞争焦点，或许将从“获取更多GPU”转变为“谁能支撑更大规模的AI智能体运行”。