Arm在Computex 2026正式宣佈AGI CPU進入量產階段，押注Agentic AI時代數據中心對CPU算力的爆發性需求，並由此確立了向自研芯片領域的戰略轉型。

CEO Rene Haas表示，此前設定的150億美元自研芯片營收目標"有望提前實現"——"需求比我們預期的還要強勁，需求表現非常好"。該目標原定於本十年末完成，屆時自研芯片業務營收預計將超越現有IP授權業務規模。

Arm股價周一大漲逾15%，收報408.85美元，創歷史收盤新高，年內漲幅累計達274%，過去12個月累計上漲224%。英偉達發布RTX Spark筆記本芯片——該產品集成Arm定製版Grace CPU，搭載20顆Arm架構核心，並配備專為智能體計算設計的Blackwell GPU，宏碁、華碩、戴爾、技嘉、惠普、聯想、微星、微軟等主流PC廠商均已確認推出對應機型。

Rene Haas直言，「常年不斷有人諮詢：Windows+Arm生態何時能在筆記本、通用計算領域形成規模化競爭力？我的答案是：如今這個節點已經到來。」黃仁勳則表示，「打造智能體設備離不開高性能CPU，這也是我們選用Arm架構的核心原因。產品搭載20核CPU，單核性能優異。」

與此同時，Arm AGI CPU正式宣佈進入量產階段，Meta、OpenAI、Oracle Cloud Infrastructure等頭部AI及雲端企業相繼加入該產品生態。

AGI CPU量產：以能效優勢切入數據中心CPU市場

Arm AGI CPU定位Agentic AI快速成長帶來的數據中心CPU增量需求，目前提供氣冷與液冷兩種系統配置。氣冷機櫃功耗約36千瓦，搭載8000個核心；液冷機櫃功耗約200千瓦，搭載超過45000個核心。Rene Haas表示，在相同機櫃功耗下，Arm AGI CPU的性能約為競爭架構系統的兩倍，意味着數據中心可在相同電力條件下獲取更高算力，或在降低功耗的同時維持具競爭力的性能表現。

Rene Haas在主題演講中闡述了Agentic AI推升CPU需求的底層邏輯：GPU與XPU擅長訓練與推理，可視為token生成器；但AI Agent持續運行且會不斷啓動新的Agent，後端隨之產生大量token分配、管理、協調與傳送任務，這些系統層級工作負載仍須由CPU承擔。他指出，Arm此前預估未來在相同功耗範圍內數據中心可能需要4倍CPU核心數，而市場目前討論的倍數已涵蓋4倍、8倍乃至10倍等不同估算。

在市場規模層面，Arm曾估計未來五年CPU市場規模可能達到1000億至1200億美元以上，Rene Haas表示隨着AI Agent應用持續成長，市場討論的規模數字甚至已超過原先預測。他以約10GW容量的數據中心測算，導入更高每瓦效能的CPU方案後，可帶來最高100億美元量級的成本節省。

英偉達CEO黃仁勳親赴主題演講台，與Rene Haas對談，闡述RTX Spark的產品定位。黃仁勳表示，英偉達的目標是重新定義個人電腦，PC問世已有四十年，過往手寫開發的系統軟件將逐步被各類智能體應用替代，這一圖景驅動英偉達重構硬件架構與操作系統。他指出，打造智能體設備離不開高性能CPU，這是選用Arm架構的核心原因，Arm的定製化能力可靈活適配整機設計需求。

產品層面，RTX Spark標配128GB內存，基於英偉達自研NVFP4數值格式壓縮，本機可常駐千億參數級大模型以滿足日常運算，複雜推理任務對接雲端算力。黃仁勳還透露，奧多比已宣佈重構Photoshop、Premiere，接入CUDA加速並適配智能體調用，Blender、歐特克、達索、西門子等行業軟件亦將陸續完成RTX硬件加速適配。

Rene Haas在演講中指出，當前Linux、全系蘋果macOS、Chrome OS、Windows均已完成Arm平台適配，全系統兼容能力僅有Arm可以實現，是Windows+Arm生態在筆記本與通用計算領域形成規模化競爭力的重要基礎。他表示，這一節點已經到來，離不開與蘋果、谷歌、微軟數十年的持續合作。

Mizuho分析師Vijay Rakesh在研報中對Arm和AMD均維持"跑贏大市"評級，對英特爾維持"中性"評級，稱"在整體強勁前景下，我們繼續看到x86和Arm平台在2026年下半年至2027年均受益於強勁的CPU需求增長"。

獨立分析師Richard Windsor則在其Radio Free Mobile博客中寫道，若AMD宣佈推出基於Arm架構的CPU，這將是其放棄x86架構的信號，屆時"現實將變得無法忽視"。

在供應鏈層面，Rene Haas在Computex期間向媒體表示，包括高帶寬存儲芯片、DRAM和NAND在內的各類存儲芯片供需平衡均處於緊張狀態，由於此前下行周期中產能擴張不足，存儲芯片仍是目前最難解決的瓶頸，未來一段時間內供應整體仍將保持緊張。

以下為演講實錄，部分內容有刪減：

Arm首席執行官Rene Haas：

大家好，歡迎各位到場。

每逢六月就迎來中國台北電腦展（COMPUTEX），六月的中國台北午後與晚間氣候悶熱，但能再次回到這裏，我倍感欣喜。

放在以往，很多事看似相隔久遠，但身處當下人工智能飛速發展的時代，行業迭代速度近乎以光年計。

今年3月24日我們舉辦了名為「Arm無處不在」的主題發布會。

當時我們重點研判智能體與智能體人工智能的行業增長趨勢。

就在3月24日的活動現場，我們展示了一張數據幻燈片，對比OpenClaw項目相較於Linux、Kubernetes的增速變化。圖表左側為GitHub項目收藏星標數量，星標數值直觀反映一款應用的受歡迎程度與用戶粘性。

彼時3月的數據就顯示，OpenClaw項目的用戶增長呈現近乎指數級的爆發態勢。

這一數據變化向我們傳遞一個信號：各類智能體平台的高速發展，正在催生前所未有的中央處理器（CPU）需求。

背後邏輯十分清晰：圖形處理器（GPU）、異構處理器（XPU）擅長生成Token，這也是這類加速芯片的核心定位。

無論是模型訓練生成學習參數，還是推理環節輸出Token，Token生成的核心載體都是各類硬件加速器。

但智能體和人類不同，沒有休息周期，智能體會持續衍生出新的子智能體，子智能體又會繼續繁衍。

海量Token的分發、調度、統籌、下發落地，全部依賴CPU完成相關算力負載，同時CPU需要搭配整套系統架構協同工作。

基於以上邏輯，我們在3月24日的發布會上率先提出預判：未來同等功耗約束下，市場所需CPU核心數量將增至現有四倍，我們也是業內較早提出該觀點的企業。

四倍這個係數發布後，大量業內人士向我們求證測算邏輯與數據來源。此後行業陸續出現四倍、八倍甚至十倍的相關增長預判。受智能體發展速率影響，精準數值很難敲定。

但有幾點趨勢可以確定。

從3月24日至今，智能體產業的增長速度持續突破預期，呈現爆發態勢。

雪花數據（Snowflake）、賽富時（Salesforce）、ServiceNow等SaaS服務商，都在研發可在後端運行的各類智能體應用。

Anthropic旗下Claude代碼模型、OpenAI的Codex模型落地，層出不窮的智能體算力需求持續推高CPU採購量。

進而帶動CPU市場迎來高速增長。

如果把縱座標統計口徑更換為硬件出貨量，從增長曲線可以看出，CPU行業增速已經超出我們此前預估。

這是全行業的共性趨勢，並非Arm一家獨有。

後續我會進一步介紹Arm相關產品，目前整個CPU賽道所有廠商都面臨需求暴漲的現狀。

智能體不斷迭代繁衍，直接帶動CPU需求持續井噴。

最終需求漲幅究竟是四倍、六倍還是八倍，我們無法精準定論，但可以確定增長係數仍在持續走高。

智能體產業加速擴張，同步拉動CPU市場規模持續攀升。

3月24日我們給出預測：五年內全球CPU整體潛在市場規模（TAM）將突破1000至1200億美元。

發布會舉辦當時，不少媒體、投資機構、行業分析師都表示該預測數值過於激進，質疑測算依據。

時隔不久，當前行業給出的市場預測數值，已經接近我們當初預估數值的兩倍甚至更高。

核心驅動邏輯在於：AI智能體算力負載下，Token生成量越高，數據處理體量越大，智能體智能化程度越高，對應算力消耗也就越高。

針對該市場需求，我們推出了對應解決方案：Arm通用人工智能（AGI）架構處理器。

正如之前所說，這款處理器全系在中國台灣生產。接下來我再次播放3月24日發布會展示過的產品宣傳片，既方便沒看過的觀衆了解產品，我個人也十分喜愛這支短片。

我幾乎每天都願意回看這支視頻，每次觀看都備受鼓舞。

Arm AGI處理器落地中國台灣量產，合作伙伴台積電已經協助我們實現產品量產。

我們此前定下產品發布準則：在敲定終端客戶、產品正式出貨、擁有落地合作伙伴前，不對外詳細披露產品細節。

在當前產業環境下，芯片落地不能只依靠單款硬件，需要聯合合作伙伴打造整套全棧解決方案。

我們在中國台灣集結了全球頂尖的產業鏈合作伙伴。

現場展區就能看到部分合作廠商產品，據了解超微（Supermicro）還在展區擺放了完整服務器機櫃。

華擎、晶圓代工夥伴台積電、廣達、Insycle、超微、智邦（ASPEED）等優質合作伙伴，依託完善生態助力我們落地高性能產品方案。

從系統形態劃分，這款產品分為兩大版本。

Arm AGI處理器主打極致性能、高密度集成與高能效表現，能效優化也是Arm的標誌性優勢，該基因源自早年移動端芯片研發。

早年我們定製移動端處理器時，就要在小型塑封封裝內實現電池供電運行，這套研發思路深深烙印在工程師的產品設計中，最終落地為高競爭力產品。

產品兩款機型參數：風冷機櫃功耗36千瓦，搭載8000顆處理器核心；液冷機櫃功耗200千瓦，核心數量超45000顆。

兩套差異化方案的核心優勢在於單機櫃算力、單位功耗算力表現。同等功耗條件下，單機櫃算力是同規格X86架構設備的兩倍；若想要持平算力，整機功耗僅需競品一半，能效優勢突出。

放眼全球大型數據中心建設，相關合作消息幾乎每日都有披露，就在近期，Arm母公司軟銀官宣在法國投資建設一座總功率5GW的數據中心。

大型數據中心前期資本投入高昂，常年電費成本支出巨大。依託Arm產品單機櫃算力強、功耗低的優勢，能夠大幅降低數據中心綜合投入。

經我們測算，規模化部署後可支撐約10GW算力需求，幫助客戶節省近百億美元成本；未來隨着處理器裝機量持續提升，降本收益還會進一步放大。

3月發布會時我們就公布了首批落地合作客戶：Meta、Rebellions、思愛普（SAP）、Cerebras、OpenAI、韓國SK Telecom。

時隔數月，又有多家企業加入合作名單：甲骨文（OCI業務長期和Arm深度合作）等。

兩家新夥伴的落地，印證Arm AGI處理器能夠切實解決行業實際算力痛點。

這裏我再次強調：如今Arm已經轉型全棧端到端解決方案供應商。

雖然Arm AGI處理器已經實現量產，但並非所有客戶都願意直接採購成品芯片，對此我們也提供多元化合作模式。

客戶既可以採購整套計算子系統，也能單獨採購架構知識產權（IP）。谷歌、亞馬遜、英偉達、微軟等衆多頭部企業都選擇IP授權合作模式，我們會按照客戶需求靈活定製解決方案。

伴隨智能體AI產業爆發，無論是自研成品處理器，還是對外輸出IP與子系統，Arm整體業務增長勢頭迅猛。

上個月谷歌重磅官宣：TPU 8t、TPU 8i兩款加速芯片配套主控CPU，將從原有X86架構切換為自研Axion處理器，該芯片基於Arm Neoverse架構打造，同等性能下功耗降低60%。

亞馬遜CEO安迪·賈西在財報電話會議中提到，不少合作方希望全額買斷亞馬遜Graviton架構相關產能。如今亞馬遜超半數全新服務器項目選用Graviton替代X86，而幾年前該比例還是零。英偉達全新Vera產品同樣選用Arm方案，是我們重要的合作伙伴。

Vera產品綜合實力出衆，實際合作廠商名單遠超現場展示內容，幻燈片版面無法盡數羅列。目前Vera相關業務增長勢頭強勁。

我們對Arm AGI處理器有着長期規劃，產品採用多代迭代路線，第二代Arm AGI處理器研發工作已經啓動，新品核心數量更多、能效與性能進一步優化；第三代產品也在籌備階段。

全系列產品依託自研計算子系統（CSS）落地，我們同步向合作伙伴輸出該套子系統，既賦能合作方自研硬件，也支撐自有處理器迭代，全系列產品保持統一迭代周期。

以上就是增長勢頭強勁的Arm AGI處理器相關介紹。

接下來切換話題。二十多年前我第一次參加中國台北電腦展，早年展會集中在老展館，展區隨處可見軟盤控制器、USB線材，周邊電腦城品類齊全。

當時的電腦城一棟十層建築內，一層就能聚集數十家配件商鋪，堪比巨型連鎖電腦賣場Fry's，消費者可以在店裏買到各類電腦配件，這也是當年台式電腦主流選購方式。

早年PC整機的組裝、選購模式十分有趣，產品價格覆蓋全價位區間，從入門級便攜上網本，一直到高端電競主機，產品售價按50美元檔位劃分。

在場還記得上網本的朋友可以舉手，英偉達的同仁肯定深有體會，我們都經歷過那個產品周期。

產品在主頻、內存容量等硬件參數上做差異化，各廠商爭搶細分市場份額。

時至今日行業變化巨大，不僅PC選購模式徹底改變，產品使用場景也因智能手機、互聯網、各類應用軟件出現迎來顛覆性升級。

當下PC產品逐步分化為兩大產品方向。

第一類是便攜生產力設備：續航優異、全場景互聯，形態近似大屏帶鍵盤手機，使用邏輯和智能手機高度互通。我本人就在使用摺疊屏產品，日常用來審閱文檔、修改演示文稿；作為企業高管，我日常文稿創作不多，以審核工作為主。

我經常在摺疊便攜設備和傳統PC之間切換使用，設備間數據、應用高速同步是剛需。

第二類是超高算力機型，用於智能體部署、大模型運行、程序開發等重度負載場景，對硬件性能要求拉滿。而Arm是唯一可以同時支撐兩條產品路線的架構。

早年PC行業靠豐富價位、差異化硬件參數瓜分市場，如今產品聚焦兩大極致賽道：一端主打超長續航與輕量化AI體驗，另一端主打智能體超高算力，兩條賽道Arm全部適配。

宏碁相關產品、蘋果Mac Neo、谷歌Chromebook、微軟Surface、Mac Studio以及英偉達剛發布的RTX Spark，都是對應兩大賽道的代表機型，而這些產品全部依託Arm生態落地。

常年不斷有人諮詢：Windows+Arm生態何時能在筆記本、通用計算領域形成規模化競爭力？我的答案是：如今這個節點已經到來。

當前Linux、全系蘋果macOS、Chrome OS、Windows系統全部完成Arm平台適配，全系統兼容能力僅有Arm可以實現。這份成果離不開各大操作系統廠商的深度協同，我們和蘋果、谷歌、微軟數十年持續合作，生態搭建絕非一朝一夕之功。

在此感謝所有合作伙伴助力生態落地。

接下來介紹英偉達新品RTX Spark筆記本，該產品採用Arm架構，我們是英偉達本款產品的核心合作方。

產品搭載定製版Grace CPU，內置20顆Arm架構核心，是目前市面筆記本處理器核心數量的天花板。搭配專為智能體運算打造的Blackwell旗艦GPU，產品綜合實力出衆。

硬件可實現FP4精度下1PFlops算力、超大內存容量，原生預裝Arm版Windows系統。

宏碁、華碩、戴爾、技嘉、惠普、聯想、微星、微軟均已確認推出對應機型，微軟全新Surface Ultra就是標杆產品。在此祝賀英偉達團隊順利落地這款產品。

本項目落地過程中，我們依託自研計算子系統（CSS）方案，和英偉達、聯發科深度協同。

簡單解釋計算子系統：CSS是定製SoC開發的模塊化基礎組件，涵蓋CPU、配套GPU、系統IP、內存控制器等芯片全部組成模塊，我們將整套組件打包對外供貨。

聯發科既可以選用整套完整解決方案，也能按需採購零散模塊化組件。依託IP+計算子系統的商業模式，Arm在PC智能體算力賽道迎來廣闊機遇，產品落地邏輯和AGI服務器處理器一脈相承。

正如前文所說，未來PC行業發展前景廣闊：一端是我日常辦公使用的輕量化創作設備，另一端是支撐智能體交互、大模型運算的高端算力主機，兩大細分市場空間全面打開，英偉達RTX Spark已經印證該產品路線的可行性。

與黃仁勳的互動

Rene Haas：接下來我邀請一位重磅嘉賓上台，一同深入聊聊RTX Spark以及英偉達整體佈局。

黃仁勳：謝謝。

Rene Haas：Arm架構適配Windows早已不是新概念，為什麼這款產品能實現差異化突破？每次你發布新品，你們公司股價大漲，反觀我這邊毫無波動。

黃仁勳：客觀來說我對此樂見其成，順便說明，你曾經持有我方股票並且已經變現。

Rene Haas：沒錯，我當時需要現金流周轉。咱們言歸正傳，聊聊RTX Spark，這次產品的革新之處在哪？

黃仁勳：我們想要重新定義個人電腦。PC問世已有四十年，過往手寫開發的系統軟件，未來會逐步被各類智能體應用替代。智能體AI依託PC硬件、調用PC內置工具運行，基於這套未來圖景，我們着手重構硬件架構與操作系統，實現電腦產品革新。

打造智能體設備離不開高性能CPU，這也是我們選用Arm架構的核心原因。產品搭載20核CPU，單核性能優異；為容納海量大模型參數，我們自研MVFP-4數值格式，壓縮大模型體積，讓超大參數AI模型可以裝進設備本地內存。

我們同時整合用於通用加速計算的CUDA、面向張量核心運算的CUDA Tiles至單顆處理器。智能體自主思考、調用工具時響應速度極快，因此配套工具必須同步提速。

奧多比官宣重構Photoshop、Premiere軟件，產品接入CUDA加速、適配智能體調用；Blender、歐特克、達索、西門子等行業軟件都會陸續完成RTX硬件加速適配，全品類工具加速落地後，即可快速響應智能體指令。

想要落地這款片上系統（SoC），需要CPU廠商靈活定製架構、深度適配整機設計，Arm的定製化能力完美契合我們的需求。

Rene Haas：感謝分享，接下來聊聊本地部署智能體和雲端智能體的取捨問題，長期來看兩種模式會如何演變？

黃仁勳：不客氣。未來個人電腦本身就會變成全天候自主運行的智能體。如今出門忘帶筆記本就無法使用設備，未來只需要通過手機和本機智能體對話，遠程操控PC完成任務，比如快速起草發言稿。PC在閒置時段依舊在後台持續運算。

需要調用雲端接口的任務走雲端算力，能夠本地完成的運算全部在PC端落地，這也是個人終端產品的核心屬性：本地算力任務自主處理，不用擔憂計費與時長，跨域複雜需求再聯動雲端。

Rene Haas：伴隨大模型迭代，PC硬件性能與架構能否持續擴容？貴司Blackwell、Rubin系列產品已經交出亮眼答卷，軟硬件如何協同實現算力擴容？

黃仁勳：RTX Spark標配128GB內存，依託NVFP4格式壓縮，本機可常駐千億參數大模型（例如Nemotron 3 Super），滿足日常基礎運算；前沿複雜推理任務隨時對接雲端算力。

Rene Haas：本地大模型普及會改變傳統端雲算力配比嗎？未來雲端算力需求會縮減還是繼續走高？

黃仁勳：智能體體系包含主智能體、多層級子智能體，算力分佈兼顧雲端與終端，和當下移動互聯網邏輯一致，移動端和雲端缺一不可。兼顧本地算力與雲端資源，才能打造優質個人智能體驗。

Rene Haas：有個頗具探討性的問題：智能體在後台自主處理大量工作後，操作系統還有存在的必要嗎？未來智能體本身會不會替代操作系統？

黃仁勳：操作系統的重要性只增不減。不少人鼓吹AI到來後軟件行業消亡，實際恰恰相反：智能體運行的基礎是各類應用軟件，智能體需要調用Photoshop、Pr、Canva、西門子工業軟件等海量工具，而所有軟件都依託操作系統運行。智能體通過讀取軟件使用手冊、調取程序接口，完整解鎖軟件全部隱藏功能，倒逼軟件價值提升，Windows等操作系統在很長周期內都是剛需。

Rene Haas：英偉達深度佈局AI全產業鏈，覆蓋算力、網絡、整機全環節，從貴司視角來看，未來數年行業增長瓶頸集中在哪些領域？

黃仁勳：全產業鏈各環節都存在階段性約束。產品迭代上，Hopper架構主打模型訓練；Grace+Blackwell架構兼顧訓練，搭配NV-Link72鏈路優化推理性能。早期行業普遍低估推理難度，實際上混合專家大模型想要高效生成Token，離不開高規格硬件支撐，Grace Blackwell+NV-Link72方案實現業內最低Token生產成本，是行業里程碑。

Vera、Rubin系列在上述技術基礎上拓展智能體算力場景。兩年前我們提出產品適配智能體時業內難以理解，如今行業達成共識：智能體需要自主思考、調用工具、管理長短時內存、索引多格式數據，整套運行邏輯需要全新硬件架構支撐，Vera Rubin就是面向智能體的專用計算平台。

當下智能體已經落地商用創造實際收益，是全行業算力爆發的核心動因：Token生成產生盈利，市場就會無限度擴充Token產能；並且智能體運算負載遠高於普通人機對話，算力消耗最高可達閒聊場景的百萬倍。智能體單次任務可連續運算數天乃至數周，Token生成需求呈指數暴漲，供需錯配造成全產業鏈算力緊缺。

英偉達提前預判智能體風口、佈局供應鏈，實現連續高增速，今年營收按年近乎翻倍，明年依舊保持高速擴張；即便如此，終端市場需求增速依舊超過產能擴容速度。近期我和行業同仁交流，大家都感慨從未見過半導體行業連續四年處於高景氣周期，而從智能體產業基本面來看，本輪行業上行周期仍將延續。

底層邏輯在於：過往計算機用戶受限於人類數量，全球僅十億人使用電子設備；未來數十億級別的智能體、人形機器人、自動駕駛設備都會接入算力網絡，全球算力市場規模有望在現有萬億體量基礎上再翻十倍，這也是英偉達市值登頂全球的底層邏輯，如果兩家企業合併，市值依舊穩居全球首位。

Rene Haas：這個設想十分美妙，再次祝賀RTX Spark順利落地。我準備了一份小禮品送給您，這件藏品很有紀念意義：Tegra3是全球首款落地Windows+Arm架構的筆記本芯片。

黃仁勳：不得不說，相比當年，我保養得更好。

Rene Haas：在場各位覺得我說的對嗎？禮品送給您，麻煩在藏品上簽名留念。

黃仁勳：簽完再回贈給我就能形成採購單據，這套流程我很熟悉，不行。

Rene Haas：感謝。歡迎投資收購Arm，我之前就嘗試過促成合作。展品裏的原型機是早年雙方合作的真實項目，相關研發同事都記憶猶新。