在智能体技术加速演进的背景下，全球半导体架构巨头Arm在上海举办年度大会，宣布完成从传统CPU架构向覆盖"云、边、端、物"全场景计算体系的战略转型。此次发布的新一代计算平台与生态计划，标志着AI基础设施竞争进入系统级创新阶段。
针对移动终端市场，Arm推出的第二代移动计算子系统CSS for Mobile 2构建了AI原生计算底座。该平台整合的C2-Ultra CPU通过第二代可扩展矩阵扩展技术（SME2），使端侧AI推理能效提升40%，而Mali G2-Ultra NX GPU搭载的专用神经加速器，则让神经图形处理首次实现GPU原生运行。目前支付宝、OPPO、vivo等企业已采用相关技术，叠纸游戏、网易游戏等厂商正参与神经图形生态建设。
数据中心领域成为战略布局重点。面向横向扩展场景的Neoverse CSS N4平台支持128核配置，采用LPDDR6内存和PCIe Gen 7接口，较前代性能提升达200%；针对智能体AI工作负载的AGI CPU平台则提供量产就绪方案，OpenAI、meta等企业已据此开发相关解决方案，字节跳动旗下火山引擎更率先推出基于该平台的智能体沙箱服务。Arm援引IDC数据指出，其架构在机架级服务器市场的份额已超越x86，成为加速计算领域主流平台。
物理AI领域的突破更具标志性。通过将Total Design生态扩展至机器人领域，Arm已吸引AWS、西门子、通义千问等80余家企业加入，覆盖从AI模型到执行器的完整产业链。新发布的机器人能力分级框架通过标准化能力评估体系，有效解决了产业协作中的技术碎片化问题。在工业自动化、服务机器人等场景，该框架已启动试点应用。
生态建设方面，Arm AI Portal的上线打通了从芯片到应用开发的完整链条。这个连接2200万开发者的平台，不仅提供优化后的模型库和性能数据，还整合了跨场景开发工具链。数据显示，基于Arm架构的芯片累计出货量已突破3500亿颗，其生态系统正从智能手机向数据中心、机器人等领域加速渗透。
技术演进背后是计算范式的深刻变革。随着智能体需要同时处理推理、数据检索、工具调用等复杂任务，AI基础设施呈现出显著的异构化和分布式特征。Arm此次推出的全栈解决方案，通过硬件定制化、软件标准化和生态协同化，构建起覆盖全场景的统一计算底座，为智能体时代的系统级竞争奠定了技术基础。
