人工智能（AI）基础设施正在加速向 Arm 架构迁移。如今，Arm 技术已部署在所有主要超大规模云服务提供商的平台中。根据 IDC 数据，基于 Arm 架构的机架级服务器市场规模现已超越 x86，成为加速计算领域的主流平台。随着 AI 迈入智能体时代，这一转变显得愈发重要。AI 智能体不仅能够生成答案，还能够持续运行、调用工具、访问数据并自主执行任务。随着智能体规模不断扩大，两项基础计算需求随之产生，分别是运行智能体与保护智能体所需的算力。Arm 为这两类计算需求提供支持。一方面，高性能 CP
9 月 23 日，在 GMIF 2026 全球存储器行业创新峰会上，Arm 全球存储业务负责人 John Xavier Lionel 发表了题为《从数据到 Token：重塑边缘 AI 的计算与存储架构》的主题演讲，围绕生成式人工智能（AI）时代计算与存储的演进趋势分享了最新洞察。 AI 正在重塑存储需求随着 AI 模型规模不断扩大、上下文长度持续增长以及并发用户数量快速增加，存储正成为影响 AI 系统能力的关键因素。在推理过程中，解码（Decode）阶段需要持续访问 KV Cache
在上周举办的 Arm Everywhere China 大会上，Arm 推出了机器人能力分级框架（Robotics Capability Framework）和面向物理 AI 的 Arm 全面设计生态项目（Arm Total Design for Physical AI），旨在为机器人产业建立统一的能力语言，推动产业协作与规模化创新。与此同时，Arm 发布最新机器人技术白皮书，从系统架构视角解析支撑机器人能力持续演进所需的计算与软件基础，为行业理解机器人能力与底层系统需求之间的关系提供新的参考。机器人产业
AI 已经不再仅仅针对单条提示词做出响应，针对这一时代，Arm 正在拓展其计算平台。该公司预计，AI 智能体将在手机、数据中心、车辆、机器人以及其他物理系统中持续运行：感知周边环境、围绕目标开展推理，并代表用户执行各类操作Arm。支撑该战略的有三项重要发布：面向边缘设备的Arm CSS for Mobile 2平台、面向云基础设施的Neoverse CSS N4，以及面向物理 AI 的Arm Total Design整体设计计划。三者共同目标，是在高度碎片化的计算生态中，提供一套统一架构与软件底座。在边缘
9 月 8 日，Arm Everywhere China 2026 年度大会在上海举办，围绕智能体时代分布式、全场景的计算需求，集中披露了覆盖云、边、物理世界的全栈技术布局。在物理 AI 赛道，Arm 将 Total Design 全面设计生态模式延伸至机器人、工业自动化等场景，携 80 余家生态伙伴共建面向物理 AI 的全面设计生态项目，并推出机器人能力分级框架，以统一标准破解行业碎片化痛点；在云 AI 赛道，通过 Neoverse CSS N4 高可配置计算子系统与 AGI CPU 形成分层算力供给，
随着智能体 AI（Agentic AI）正从云 AI 向边缘 AI 与物理 AI 延伸，开发者需要跨模型、运行时与硬件目标进行开发，其复杂度持续攀升。Arm 计算平台覆盖这一 AI 计算连续体，并依托超过 2,200 万开发者构成的广泛生态，为开发者提供优化的 AI 软件支持。 开发 AI 应用，无需以数周的模型搜索、基准测试与优化工作为起点。开发者需要快速定位适合的模型并了解其性能表现，智能体同样需要清晰的信号指引，以发现对应的模型、工具及技术资源。在刚刚举办的Arm Create 开发者大会
Arm 控股有限公司（纳斯达克股票代码：ARM，以下简称 Arm）举办 Arm Everywhere China 年度大会，以“赋能 AI 计算的未来”为主题，吸引近 2000 名来自产业链上下游的行业领袖、开发者及生态伙伴报名参会，共同探讨智能体时代的计算创新与产业发展机遇。Arm 执行副总裁兼首席商务官 Will Abbey 表示：“Arm 全球合作伙伴累计出货的基于 Arm 技术的芯片已超过 3,500 亿颗，中国创新者始终是这一全球创新历程中的重要力量。随着产业加速迈向智能体时代，Arm 依托覆盖
通过将 Arm 架构引入未来的 IBM Z 与 LinuxONE 平台，IBM 正在将关键任务企业计算与驱动现代云和 AI 基础设施的软件创新无缝连接。 整个行业正逐步向 Arm架构汇聚，并将其视为现代云计算的首选平台。亚马逊云科技（AWS）、Google、Meta、微软、NVIDIA 和 OpenAI 等企业所构建和部署的新一代云与人工智能（AI）基础设施，正是这一趋势的集中体现。在全球超过 2,200 万开发者组成的庞大软件生态系统的进一步推动下，这股发展势头如今正在向企业级的关键任务领域深
数十年来，PC 的设计始终围绕着用户使用应用的模式展开。智能体 AI (Agentic AI) 改变了这一模式：应用更加具备自主能力，用户只需向智能体下达指令，它们便能在工作流中完成观察、推理、规划与执行操作。 这一演进催生了两类对于人工智能 (AI) 赋能计算的广泛需求：卓越能效：支持全天续航、便携性，以及 AI 加持的高效生产力。极致性能：满足先进 AI 工作负载、内容创作、软件开发、游戏以及本地推理的需求。 全新基于 Arm 架构的 NVIDIA RTX Spark，正是这场变革
随着 AI 从响应提示词迈向完成任务，基础设施的优化重点也从模型本身扩展到整个工作流，涵盖规划、工具调用、结果验证与任务执行。 上午 8:42，一名开发者打开笔记本电脑，映入眼帘的是环境构建失败、测试报错，还有一条等待发布的代码分支。过去，她可能需要花费大量时间逐一排查日志、比对代码提交记录、追溯仓库历史；而如今，她只需向 AI 编码智能体下达一句简单指令： "修复失败的测试。找出 bug、提交补丁、重跑测试并汇总改动内容。” 敲几下键盘，喝上一口茶的时间，智能体就
国内领先的芯片IP设计与服务提供商安谋科技（中国）有限公司（以下简称“安谋科技Arm China”）近日宣布首次亮相WAIC，携手Arm生态，通过Edge AI、Physical AI、Cloud AI三大业务展区，系统呈现了计算平台、开发板、终端应用的完整AI落地图谱，诠释了无处不在的Arm技术如何驱动AI在千行百业规模化落地。The Future of AI is Built on Arm！同期举办的AI前瞻会上，安谋科技Arm China多位技术专家发表主题演讲，全方位展示了安谋科技Arm Chin
安谋（Arm）计划在旗下多款指定 CPU 设计中，扩大应用阿尔蒂斯（Arteris）的硬件安全验证工具 Cycuity Radix。阿尔蒂斯的该项技术能够识别并消除潜在安全缺陷与漏洞，助力开发安全可靠、抗攻击能力强的 CPU 产品。阿尔蒂斯总裁兼首席执行官查尔斯・亚纳克表示：“半导体网络安全正快速成为各类电子系统（包括 AI 数据中心）安全保障的核心环节。”安谋将 Cycuity Radix 整套安全验证流程嵌入 CPU 前端设计流程，而非仅在流片完成后才做审计检测。整套流程首先开展架构与微架构层面的安全
英伟达首次对外完整披露下一代 Rosa 数据中心 CPU 的核心信息，这款处理器将与费曼（Feynman）系列 GPU 配套协同使用。英伟达 Rosa 处理器：全新内核架构、更大缓存、更优指令分发，延续 Vera 单核性能领先优势在 2026 全球 GPU 技术大会（GTC）上，英伟达正式公布新一代数据中心 CPU 命名为 Rosa。Rosa 将与 Feynman 系列同步推出，针对智能体 AI算力负载深度优化 —— 当下这类业务对处理器单线程算力需求持续暴涨。该处理器以美国诺贝尔物理学奖得主罗莎琳・萨斯
在近期的 COMPUTEX 大会上，Supermicro 宣布推出全新服务器产品，旨在满足智能体人工智能 (Agentic AI) 时代快速增长的计算需求。该系统搭载 Arm 三月底推出的 Arm AGI CPU，能够为新一代 AI 推理及智能体工作负载提供业界领先的计算密度与能效。 AI 基础设施正迈入推理时代 自 2022 年底 ChatGPT 问世以来，业界对 AI 基础设施的讨论主要围绕 GPU 展开。过去几年，数据中心的扩张也主要由大规模模型训练所需的加速算力部署所驱动。然而
Arm 自研演示游戏，展示神经网络图形技术实力Arm 专为安卓设备打造了一款名为《神经黎明》（Neural Dawn）的演示游戏，用以展现 Arm 神经网络图形技术的性能表现。该技术将随移动端 Arm CSS 平台于今年晚些时候登陆 Arm Mali 系列 GPU。本作由 Arm 联合游戏工作室 Sumo Digital 共同开发，是全球首款采用虚幻引擎巨量光照（MegaLights）技术的手游，可在移动终端实现媲美桌面级主机的画面效果，同时兼顾设备续航。《神经黎明》定于 2026 年内正式推出，直观演示
Arm AGI CPU 专为代理式 AI 工作负载协调而生，旨在实现性能最大化。Supermicro机柜级 Arm AGI CPU 设计，能在任何功率下提升代理式 AI 的计算性能密度。Supermicro 的数据中心构建组件解决方案（DCBBS）与全球制造规模，能缩短大规模 AI 基础设施的上线时间（Time-to-Online）。Super Micro Computer, Inc.（NASDAQ：SMCI）作为AI、企业、存储和5G/边缘领域的全方位解决方案与优化数据中心构建组件解决方案（Data C
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