9月8日，在上海举办的“Arm Everywhere China”活动上，Arm交出了进军数据中心领域以来的又一份答卷——面向智能体AI基础设施的全新一代Neoverse计算子系统CSS N4与Arm AGI CPU同步亮相。
如果说今年3月Arm AGI CPU的发布是Arm从IP授权商向芯片产品提供商跨越的宣言，那么这一次，Arm试图用差异化的产品线向行业宣告：智能体时代的算力基础设施不存在统一方案，Arm要为不同需求的客户提供从IP、CSS到成品芯片的全路径选择。
智能体时代CPU重回C位
两年前，行业焦点还集中在聊天机器人和生成式AI——用户输入提示词，模型在GPU或加速器上完成运算并输出结果，彼时的CPU更多扮演辅助角色。
但如今，AI正在从“推理”迈向“执行”。与传统生成式AI不同，智能体时代的大量计算任务不再局限于运行模型本身或者说简单回答问题，而是发生在围绕模型的各个环节——工具调用、数据检索、任务编排，调度其他智能体，处理日趋复杂的工作流，而这些工作大多由CPU承担。
CPU角色的变化，直接推动了Arm在数据中心领域的战略加码。过去二十多年，Arm的核心商业模式是IP授权——客户购买Arm的处理器架构，自行设计芯片。但随着数据中心客户对Arm架构的需求日益复杂，单纯的IP授权已经难以覆盖所有场景。2023年，Arm推出计算子系统（CSS），将IP进一步整合为经过性能和功耗优化的模块化方案，客户可以基于此快速开发差异化芯片，大幅缩短上市周期。
而今年3月AGI CPU的发布，则是Arm在这条路径上的更进一步——直接推出成品芯片。这背后的逻辑是：并非所有客户都有能力或意愿自研芯片，对于希望快速部署生产就绪算力的客户，一款现成的、针对智能体负载优化的CPU是更务实的选择。而Arm多年来在高性能CPU以及低功耗方面的优势，也恰恰是AI基础设施领域的需求所在。
作为横跨云、边缘与物理AI三大场景的统一计算平台，Arm凭借每瓦性能和2200万开发者构成的软件生态，在智能体时代占据独特位置。这也是Arm在智能体时代打造统一计算平台的独特价值。开发者在云端针对Arm优化的软件，部署到边缘和物理世界时，自然会优先选择Arm平台，因为其在云边端的一致性。
首超X86后的市场拐点
数据中心市场对于Arm架构的青睐绝非Arm公司的自说自话。
根据IDC最新发布的《全球季度AI基础设施追踪报告》，2026年第一季度，全球AI基础设施支出达到897亿美元，同比增长33%。其中最具标志性的变化是：基于Arm架构的机架级GPU服务器市场规模增至530亿美元，而同期X86加速服务器规模降至346亿美元。
这是具有里程碑意义的时刻，Arm首次在AI机架级加速服务器市场完成对X86的超越。
其实，这一拐点的出现并非偶然。在2025年第三季度，Arm加速服务器规模还仅为298亿美元，X86高达519亿美元；仅仅一个季度后，Arm便跃升至475亿美元，X86降至427亿美元，完成反超。到2026年第一季度，两者差距进一步拉大，Arm此前的追赶之势已经异常凶猛。
X86服务器卖少了，并非AI算力需求降温，而是采购方开始大量导入Arm。如果说过去比的是谁家算力堆得多，那现在比的是谁家CPU架构更划算、更能抗得住智能体时代的负载，显然市场用脚投了票。
Arm方面披露的数据也印证了这一趋势：目前全球头部超大规模云服务提供商的算力中，已有近50%基于Arm 架构；Arm Neoverse核心累计出货量突破15亿颗，其中仅过去九个月就出货5亿颗。AWS、Google、Meta、Microsoft、NVIDIA等全球头部的AI基础设施提供商，均已在Arm平台上构建核心算力。
AGI CPU与CSS N4“双线出击”
AI时代，不同工作负载对基础设施的要求差异显著。对于横向扩展（scale-out）和数据平面（data plane）等应用场景而言，关键在于实现最高的吞吐效率；而对于智能体AI和其他性能关键型应用，则需要具备高响应能力的CPU性能。
智能体计算也在走向分布式部署，云端要规模，边缘要功耗，物理AI要实时低延迟，现实需求决定了不可能用一款芯片包打天下。
这种多样化的算力需求，也构成了Arm在数据中心领域产品上的设计逻辑，不同的产品线并行推进，而非用一款产品覆盖所有场景。
Arm AGI CPU是Arm面向市场推出的首款成品芯片，专为高响应的智能体工作负载打造。这款基于3nm制程的处理器，最高配备136个Neoverse V3内核，每核独享2MB L2缓存，最高主频3.7GHz；采用双芯粒架构，内存与I/O同Die集成，延迟低于100ns；最高支持6TB DDR5-8800内存，96通道PCIe Gen6与CXL 3.0互连。
在Arm给出的对标数据中，AGI CPU单机架性能达到最新X86系统的两倍以上，每吉瓦AI数据中心容量可节省高达100亿美元的资本支出。自今年3月发布以来，OpenAI、Meta、Cloudflare、Oracle、SAP、联想、Supermicro等企业已围绕AGI CPU开发解决方案，Meta更是作为核心合作伙伴与联合研发方深度参与。
如果说AGI CPU面向的是希望直接部署生产就绪算力的客户，那么此次发布Neoverse CSS N4则为那些需要差异化定制芯片的客户提供了另一条路径。
CSS（计算子系统）是Arm自2023年起推出的商业模式——将IP整合为经过性能和功耗优化的计算子系统模块，合作伙伴可基于此二次创新，大幅缩短芯片开发周期。如今，CSS已扩展至基础设施、移动端、PC、自动驾驶等领域。
全新的CSS N4是Arm迄今为止可配置性最高的CSS产品。单颗芯片最高可搭载128个内核，支持LPDDR6内存与PCIe Gen 7互连。与上一代CSS N3相比，其性能最高提升两倍，每瓦性能最高提升1.25倍，内存带宽最高提升1.75倍。
值得关注的是LPDDR6的引入。传统上LPDDR主要用于移动设备，但随着AI工作负载对内存带宽和能效要求不断提升，LPDDR6正加速进入数据中心。相比DDR5 RDIMM，LPDDR6功耗可降低75%以上，单颗容量最高512GB，带宽较上一代提升约1.5倍，为智能体工作负载提供了高能效的内存新选择。
在Arm看来，并非每一家客户都需要打造定制芯片。希望直接部署生产就绪算力的客户，可以选择AGI CPU获得Neoverse平台的性能与效率；需要针对特定系统架构或功能定制芯片的客户，则可以通过CSS N4 获得经过验证的一体化计算基础。两条路径共享同一套Neoverse平台和软件生态，客户不必在性能和灵活性之间做非此即彼的选择。
“朋友圈”铺开：从联想、火山引擎到本地生态
过去几年，Arm多次在华举办“Arm Everywhere ”活动，并首发多款新品，足见对于中国市场的重视。作为Arm全球生态的重要组成部分， 中国市场是也是AGI CPU与CSS N4落地的关键战场。
围绕两款产品，此次活动上，Arm也进行了与中国本土生态企业多项重要合作的官宣。
在AGI CPU的合作阵营中，联想是最为核心的中国合作伙伴之一。双方对算力基础设施的未来有着共识——打造Token驱动的AI基础设施。Arm提供AGI CPU的技术底座，联想则发挥在系统设计、制造、部署和客户服务方面的积累，共同满足中国市场快速增长的AI算力需求。
在云服务领域，字节跳动旗下的火山引擎正在基于Arm平台构建下一代云服务，并将首批基于Arm AGI CPU的智能体沙箱解决方案推向市场，为大规模智能体工作负载提供安全、弹性可扩展的运行环境。这也是全球范围内首批基于Arm AGI CPU的智能体沙箱商用落地。
在全球范围内，Google Cloud已在基于Axion的GKE 环境中部署智能体沙箱，Microsoft Azure利用Cobalt 200加速沙箱工具执行，NVIDIA Vera则面向智能体工作负载专门优化。智能体沙箱正成为 Arm架构在云侧落地的关键场景。
在CSS生态方面，鸿钧微电子是首批采用CSS N4开发差异化Arm架构基础设施芯片的合作伙伴之一，目前已成功量产基于Armv9架构的高性能服务器处理器。
Arm还宣布了与清华紫光等本地企业的合作，云豹智能等企业也已基于Neoverse CSS开发定制化芯片，共同推动Neoverse计算子系统在中国市场的差异化创新与落地。
结语
从IP授权，到CSS计算子系统，再到成品芯片AGI CPU，Arm用三种客户接入方式构建了数据中心领域的完整产品矩阵。客户可根据自身定位选择路径，并在实际部署中组合使用。这种灵活的部署方式，构成了Arm进军数据中心市场显著的竞争优势。
针对数据中心市场，Arm显然具有壮志雄心，过去数十年，Arm一直是移动计算浪潮的引领者，而在如今这场智能体驱动的计算革命中，Arm希望继续成为定义底层算力标准的角色。
IDC预计，全球AI基础设施市场将在2029年突破1万亿美元，2030年达到1.21万亿美元。在这片万亿蓝海中，Arm对X86的超越或许只是开始。
