人工智能 (AI) 并非一種具有單一理想基礎(chǔ)設(shè)施的單一工作負(fù)載。AI 涵蓋了多樣化的工作負(fù)載，需要系統(tǒng)層面的協(xié)同策略，才能高效且可擴(kuò)展地提供性能。而在這一策略中，CPU 扮演著核心角色，它作為系統(tǒng)的智能層，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)云端、數(shù)據(jù)中心、邊緣乃至新興物理 AI 系統(tǒng)中的各類計(jì)算資源。

這些是Futurum 最新報(bào)告《Arm 處于 AI 和數(shù)據(jù)中心變革的中心》的核心結(jié)論，該報(bào)告深入剖析了 AI 當(dāng)前面臨的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，并闡明了 Arm 在其中的核心作用。以下是報(bào)告提煉出的五個(gè)關(guān)鍵要點(diǎn)。

01AI 是一項(xiàng)系統(tǒng)挑戰(zhàn)

盡管 AI 加速器常被熱議，但 Futurum 的報(bào)告指出：真正決定 AI 規(guī)?；阅鼙憩F(xiàn)的，是整個(gè)系統(tǒng)的智能編排能力。無論是協(xié)調(diào)異構(gòu)計(jì)算、管理數(shù)據(jù)流動(dòng)，還是在功耗和成本限制下維持穩(wěn)定性能，CPU 都在其中發(fā)揮著核心作用。正如報(bào)告所指出的，行業(yè)關(guān)注點(diǎn)正從“能堆多少原始算力”轉(zhuǎn)向“如何智能地在不同環(huán)境之間編排算力”。

02CPU 是支撐 AI 運(yùn)行的數(shù)據(jù)通道與核心樞紐

CPU 越來越多地承擔(dān)起 AI 頭節(jié)點(diǎn)的角色（也就是系統(tǒng)的“大腦”），承擔(dān)協(xié)調(diào)與編排的職責(zé)，從數(shù)據(jù)供給、內(nèi)存管理到安全策略執(zhí)行和任務(wù)調(diào)度，無所不包。報(bào)告指出，在現(xiàn)代 AI 流水線中，每個(gè)加速器往往需要更多 CPU 資源協(xié)同工作，而非減少 CPU 資源數(shù)量。事實(shí)上，Arm 架構(gòu)的 CPU 已廣泛嵌入到 SmartNIC、DPU、NPU 以及各類網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中，用于高效卸載并管理 AI 工作負(fù)載。歸根到底，CPU 不是 AI 系統(tǒng)的外圍組件，而是至關(guān)重要的基礎(chǔ)設(shè)施。

03能效比讓 CPU 成為 AI 經(jīng)濟(jì)模型中的核心支柱

隨著 AI 日益受到能耗供給及功耗上限的約束，“每瓦性能”已成為衡量成本效益與可持續(xù)性的決定性指標(biāo)。Futurum 旗下 Signal65 的獨(dú)立基準(zhǔn)測(cè)試表明，Amazon Graviton4 相較于同級(jí) x86 CPU 實(shí)現(xiàn)雙位數(shù)性能提升，同時(shí)在總體擁有成本 (TCO) 上保持顯著優(yōu)勢(shì)。這一結(jié)果凸顯，基于 Arm 架構(gòu)的 CPU 不僅在能效層面持續(xù)領(lǐng)先，也已在絕對(duì)性能上具備強(qiáng)勁競(jìng)爭(zhēng)力。在能源約束日益嚴(yán)峻的背景下，能夠?qū)崿F(xiàn)單位功耗下最大吞吐的 CPU 正成為支撐 AI 規(guī)?；l(fā)展的關(guān)鍵戰(zhàn)略資源。

04超大規(guī)模云服務(wù)提供商采用 Arm 架構(gòu) CPU

作為標(biāo)準(zhǔn)化部署平臺(tái)，而非試驗(yàn)性探索

報(bào)告明確指出，超大規(guī)模云服務(wù)提供商對(duì) Arm 架構(gòu) CPU 的部署已不再處于探索階段。亞馬遜云科技 (AWS)、微軟、谷歌及 NVIDIA 正將 Arm 架構(gòu) CPU 廣泛部署于云基礎(chǔ)設(shè)施、定制芯片及融合型 AI 數(shù)據(jù)中心中。如今，出貨到頭部超大規(guī)模云服務(wù)提供商的算力中，有近 50% 是基于 Arm 架構(gòu)。與此同時(shí)，根據(jù)Arm 最新季度財(cái)報(bào)，其來自于數(shù)據(jù)中心客戶的權(quán)利金營(yíng)收實(shí)現(xiàn)翻倍增長(zhǎng)，主流超大規(guī)模云服務(wù)提供商所使用的核心數(shù)亦持續(xù)攀升。整體來看，基礎(chǔ)設(shè)施正在向 Arm 架構(gòu)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期、戰(zhàn)略性轉(zhuǎn)型。

05推理計(jì)算、邊緣計(jì)算與物理 AI 的發(fā)展

讓 CPU 的核心戰(zhàn)略地位愈加凸顯

隨著 AI 重心從訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理，智能化不斷向邊緣計(jì)算及物理世界延伸，CPU 的核心戰(zhàn)略地位愈發(fā)突顯。報(bào)告強(qiáng)調(diào)，邊緣 AI、機(jī)器人、汽車系統(tǒng)及自主設(shè)備依賴的是實(shí)時(shí)、系統(tǒng)級(jí)的計(jì)算能力，而非單純的模型推理。特別是邊緣 AI 場(chǎng)景中，系統(tǒng)將更多依賴 CPU 以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)計(jì)算，而不僅僅是執(zhí)行 AI 模型。與此同時(shí)，當(dāng)今絕大多數(shù)機(jī)器人及物理 AI 系統(tǒng)在感知、控制及整體系統(tǒng)協(xié)調(diào)上，均依賴基于 Arm 架構(gòu)的處理器。

綜合來看，F(xiàn)uturum 的報(bào)告清晰傳遞了一個(gè)信號(hào)：AI 基礎(chǔ)設(shè)施正在經(jīng)歷結(jié)構(gòu)性變革。未來的贏家，將不再僅由單一突破性加速器所決定，而在于誰(shuí)能構(gòu)建出在功耗、成本與擴(kuò)展性約束下依然高效協(xié)同的完整系統(tǒng)。而 CPU 及其所賦能的系統(tǒng)智能，正是未來發(fā)展的核心。

欲深入了解上述結(jié)論背后的數(shù)據(jù)、基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果與架構(gòu)分析，請(qǐng)點(diǎn)擊閱讀原文，下載 Futurum 完整報(bào)告《Arm 處于 AI 和數(shù)據(jù)中心變革的中心》。