“全球合作伙伴累计出货的基于Arm技术的芯片，已超过3500亿颗。”9月8日，在上海举行的Arm Everywhere China年度大会上，Arm执行副总裁兼首席商务官Will Abbey亮出这组数字。
历经36年的发展，Arm这家全球最大的半导体IP提供商，为全球每个家庭平均提供Arm架构芯片数量高达160个。
但这场大会最受关注的主角，是一颗诞生仅半年的芯片——Arm AGI CPU，Arm首款自主设计并直接销售的成品芯片。
时间拨回今年3月。Arm正式宣布下场造芯，发布面向人工智能数据中心的Arm AGI CPU。一个由Arm、X86、RISC-V直接交锋的CPU“三国时代”，正式拉开序幕。
彼时，行业并不看好这场冒险。摩根大通甚至表示，Arm开发物理芯片与其自家客户存在不可调和的利益冲突，这不是潜在的冲突，而是必然的“战争”。
半年后，剧情反转。AI不仅没有让CPU退场，反而让全球陷入2010年以来最严重的CPU紧缺潮，市场一度预测CPU将成为下一个存储芯片。TrendForce预计，2026年服务器CPU价格涨幅可达20%～30%。供应链预测，这场短缺将贯穿至2027年。
而半年前抢先下场造芯的Arm，恰好站到了窗口打开的位置。
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“卖图纸”的人
开始“盖房子”
Arm下场造芯，相当于“卖图纸”的人开始自己“盖房子”了，主要动力是IP授权模式触摸到了天花板。
过去，Arm主要靠IP（开发好的功能模块、设计或技术）与CSS（计算子系统）赚钱，由苹果、高通、亚马逊、Google等客户自己完成芯片设计，毛利率高达97%，但收入规模受限于芯片客户的授权量与芯片单价，直到2025财年，其营收才首次突破40亿美元大关，远低于众多芯片厂商的规模。
Arm首席执行官Rene Haas预测，到2030年，其自研CPU业务的可用市场空间将高达1000亿美元，届时自研芯片将创造150亿美元的年度营收，推动公司总销售额达到250亿美元。
半年过去，这份答卷至少在需求端足够亮眼。5月6日，Arm公布2026财年第四季度及全年业绩：第四季度营收同比增长20%至14.9亿美元，全财年营收同比增长23%至49.2亿美元，连续第三年实现逾20%增长。更让外界意外的是，AGI CPU发布仅六周，客户需求总量便从10亿美元翻倍至20亿美元，远超此前约定的10亿美元供应目标。
9月8日的大会上，Arm交出的是一份更长的名单。OpenAI、Meta、Cloudflare、Oracle、SAP、联想、Supermicro和Verda等企业均已围绕Arm AGI CPU开发解决方案。
多家中国公司官宣加入Arm阵营。大会演示区内，联想展出了搭载双路Arm AGI CPU的HR650a V3机架服务器；字节跳动旗下火山引擎正在基于Arm平台构建其下一代云服务，并将首批基于Arm AGI CPU的智能体沙箱推向市场；Arm还宣布与新紫光集团深化战略合作，计划在中国成立联合通用人工智能创新中心，围绕AI智能体编排、内存池化、机架级系统架构以及边缘AI等技术方向开展探索与创新，打造面向中国市场、具有差异化优势、覆盖多代演进路线图的AI基础设施解决方案体系。
“打造一款领先的SoC，通常需要5亿至8亿美元的投入。”Arm云AI业务拓展副总裁Eddie Ramirez在接受《IT时报》等媒体采访时解释道，不愿或无法承担高额投入的合作伙伴，向Arm提出希望直接采用AGI CPU，以降低部署Arm架构硬件的投入门槛。至于与芯片伙伴“抢生意”的固有疑虑，他的回应是，Arm不仅是在为部分客户提供解决方案，更是在为整个生态引入新客户，“一些此前从未考虑过Arm的厂商，如今也开始关注基于Arm的方案。”
对Arm而言，中国市场是这轮扩张中不可缺席的一块拼图。“无论是在美国还是中国，在进出口的规定方面，我们都是完全合规的，从设计之初，AGI CPU就是可以交付到中国用户手里的。”Eddie Ramirez提到。
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CPU重回牌桌中央
Arm赶上的，究竟是一个怎样的窗口？
继存储芯片之后，CPU正在迎来自己的春天。据供应链消息，今年3月以来，消费级CPU价格已上涨5%～10%，服务器CPU涨幅达10%～20%，PC CPU交货周期从1～2周骤增至8～12周，服务器CPU更严峻，交货周期甚至长达6个月。
行业研究机构TrendForce预计，2026年服务器CPU价格涨幅可达20%～30%。
这轮紧缺的推手，正是AI智能体。当AI从“聊天”变为“行动”，智能体不仅要推理，还要检索数据、调用工具、与数据库及其他智能体协同交互，这些编排层的工作几乎全部落在CPU上。
TrendForce指出，当前AI数据中心的CPU与GPU配比约为1:4至1:8，智能体时代预计将演变至1:1至1:2。Arm的测算进一步显示，传统AI数据中心每吉瓦约需3000万颗CPU核心，智能体时代将激增至1.2亿颗。智能体工作流中CPU的编排时间可占总时延的50%～90%。CPU不足，将直接导致昂贵的GPU资源闲置。
一边是X86的涨价与排队，一边是新鲜出炉的Arm量产就绪方案，天平正在发生微妙的变化。Arm给出的对比是：AGI CPU单机架性能可达X86平台的两倍以上，每吉瓦AI数据中心算力的资本支出节省高达100亿美元。
“在许多场景下，Arm的服务器CPU性能优于X86，而功耗却远低于X86，Arm AGI CPU功耗为300瓦，而同等性能的X86方案通常为500瓦。”Eddie Ramirez表示。
2026年第一季度，一个里程碑式的转变发生。IDC数据显示，基于Arm架构的机架级GPU服务器市场规模已经超越X86，成为加速计算领域的主流平台。
摩根大通预计，Arm架构在CPU服务器市场中的份额可能从2025年的约22%提升至2028年的48%。即使智能体驱动的市场增长仍能让X86阵营保持增长，但英伟达和AMD面临的市场格局之争也在日益激烈。
“到2030年，最大的CPU市场份额将属于Arm。”Arm在今年5月的财报电话会议上如此放言。
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三颗棋子与一张大网
如果说半年前的AGI CPU是一记“交钥匙”式的直球，半年后的Arm，已经把棋盘铺开。
9月8日的大会上，Arm一口气更新了云AI、移动AI与物理AI三条产品线。
手机等移动端一直是Arm最大的收入基本盘。2025财年，智能手机应用处理器仍贡献Arm约45%的版税收入，其所对应的市场份额已经达到99%。云AI成为其重要的增量来源。
在云AI市场，Neoverse CSS N4与AGI CPU构成一明一暗两条路径：追求极致吞吐、有能力自研芯片的客户走CSS定制之路，鸿钧微电子已是首批采用者；希望直接部署量产算力的客户，则由AGI CPU接住。Arm的解释是，AI基础设施并不存在适用于所有场景的统一方案，横向扩展负载追求吞吐效率，智能体等性能关键型应用则需要高响应的CPU性能。
在数据中心之外，Arm的叙事已延伸至更远处：手机端，集成专用神经网络加速器的Mali G2-Ultra NX GPU，首次让神经图形原生运行于GPU之上；物理世界，汇聚80多家伙伴的Arm全面设计生态项目，正试图为机器人建立一套类似SAE自动驾驶分级的“通用语言”。从端侧AI到云AI，再到物理AI，Arm想做的，是智能体时代的统一计算底座这张大网。
在中国市场，这张网正越织越密。vivo将Mali G2-Ultra NXGPU相关技术引入旗舰手机，网易《燕云十六声》推进神经超级采样落地，腾讯游戏和Unity中国则分别从游戏中台、引擎层参与适配。
火山引擎云基础产品经理负责人李越渊透露，早期评估显示Arm AGI CPU“在主流云工作负载中展现出良好的性能潜力”。Eddie Ramirez还向记者指出了中美市场的微妙差异：两地云服务商在机架内部署CPU、DPU、存储服务器的结构相当类似，但中国市场存在专门针对本地热门负载的深度适配，“云游戏在中国的普及程度远高于西方市场”。
窗口不会永远敞开。供应链预计，CPU紧缺将贯穿至2027年，X86阵营的反攻与RISC-V的上攻都在路上，先进制程产能的分配仍是最大变量。对Arm而言，真正的考验在于，在产能解锁之前，把智能体时代的算力叙事，变成数据中心机架上的部署规模。
半年前，面对与客户正面竞争的质疑，Rene Haas如此回应：业界共识是“市场服务供给严重不足”，AI算力是一个规模庞大的万亿级市场，足以容纳众多不同的参与者。半年后，这句话正在成为整个CPU市场的注脚。
供给不足的时代，先下场的人，拿到了窗口期的第一张船票。
本文来自微信公众号“IT时报”（ID：vittimes），作者：孙妍，编辑：王昕，36氪经授权发布。