文丨苏扬

编辑丨徐青阳

一切跟算力有关的产品，产能都遭遇到了 AI 需求的挤占，过去是存储，现在轮到 CPU。目前，英特尔、AMD 都在推动产品涨价，涨幅在 10%-15% 之间。

" 听说 CPU 的提货周期已经延长到 8 个月了。" 一位长期跟踪存储产业的研究员援引知情人士的消息说。

在这种背景下，ARM 决定入局 CPU 芯片自研，注意不是 GPU 自研。

" 我要明确表态——我们现在进入了一个对 ARM 而言全新的业务领域，我们正在供应 CPU。" 当地时间 3 月 24 日，ARM CEO 雷内 · 哈斯（Rene Haas）在一场官宣的发布会上说。

根据 ARM 提供的数据，其首颗自研 AGI CPU 搭载 136 个 ARM Neoverse V3 核心，每核心提供 6GB/s 内存带宽、低于 100 纳秒的访问延迟，热设计功耗为 300 瓦；单个风冷机柜最高可容纳 60 颗 CPU，即 8160 个核心，若采用液冷方案，总核心数可以突破 45000 个。

ARM AGI CPU 采用台积电 3 纳米工艺制造，由两块独立芯粒封装而成，作为一颗完整芯片协同运行。ARM 强调，相较于同类 x86 芯片，每机柜性能功耗比提升超过两倍，每吉瓦 AI 数据中心容量可为客户节省高达 100 亿美元的资本支出。

目前芯片已完成测试，计划于 2026 年下半年进入量产。

ARM 的 "IP 授权 " 模式链路清晰，设计芯片架构，将知识产权授权给苹果、英伟达、高通等公司，然后坐收授权费和版税。

不要工厂，不需要生产线，毛利率高达 98%，属于全行业最高水平之一。

有分析师将这种模式称为 " 躺着印钱 " ——每一颗搭载 ARM 架构的芯片出货，这家公司都能分到一笔钱，全球迄今出货超过 3250 亿颗。

那么，哈斯为什么要放弃这个近乎完美的模式？财报里已有信号。

ARM 最新一个财季的营收达到创纪录的 12.4 亿美元，同比上涨 26%，连续四个季度单季破 10 亿美元，其中版税收入（芯片出货分成）增长 27%，但由于5.05 亿美元的许可收入（IP 授权）低于分析师预期的 5.19 亿美元，市场立即作出负反馈——其股价盘后下跌超过 5%。

芯片出货分成相关的版税收入属于滞后指标，许可则是领先指标，反映客户愿意为下一代技术预付多大的赌注。许可收入的波动，让投资者很难为 ARM 的 AI 故事建立稳定的估值模型。

ARM 必须回答一个问题：增量订单在哪里？

所以，被动等待 IP 授权许可，不如直接下场自研出售芯片，将收入结构从 " 等单上门 " 转变为持续的硬件销售流水，创造可持续、规模化、可预测的硬件收入。当然，代价则是 98% 这种超高毛利率被侵蚀。

可以这样理解，ARM 的转向是在 IP 授权模式触及天花板之前，主动规划第二增长曲线。

ARM 架构的服务器 CPU，靠谱吗？英伟达已给答案。

2021 年 GTC，英伟达就推出了 ARM 架构的 Grace CPU，并搭配 Blackwell GPU 在大量数据中心部署，新一代的 Vera CPU 也已经量产。

此次 ARM 的发布会上，黄仁勋亲自发视频祝贺，称双方合作近二十年，ARM 的适应性使英伟达得以将其整合至 " 全平台、全 AI 阶段 "。

之所以请黄仁勋来站台背书，ARM 也就是想强调其解决方案已经被市场上最成功的 AI 芯片公司用实际销售额反复验证。现在自己下场，某种程度上只是 " 去掉了英伟达这个中间商 "，将原本版税分润的收益，以硬件利润的形式收入囊中，在自己的商业模式中完成了闭环。

事实上不仅是英伟达，全球主流云厂几乎都在转向 ARM 架构服务器 CPU：亚马逊 AWS 的 Graviton 5 搭载 192 个 ARM 核心，2025 年 AWS 新增算力中大多数由其驱动；微软 Azure 的 Cobalt 200 拥有 132 个核心。这些公司已在 ARM 架构上投入了数十亿美元的研发资源，构建了庞大的软件生态。

ARM 对服务器 CPU 市场的影响，刚刚正在从专利，转向生态。

站在市场的逻辑，GPU 的暴增和 AI 芯片自研的阵营越来越大，不仅加大了对 HBM 内存的需求，也带来了 CPU 需求的增长。

腾讯科技此前给了一个数据——2026 年台积电的 CoWoS 晶圆产能是 1150000 片。按双 Die 芯片总面积 1500mm²、80% 良率估算，全年可产出约 4324 万颗 GPU 芯片。若按每 8 颗 GPU 搭配 2 颗 CPU 的比例，4324 万颗 GPU 共需要 1081 万颗 CPU。

注意，这 1000 多万颗对应的是 AI 服务器的需求，不包含通用服务器，由于英特尔、AMD 已经供不应求了，所以这是文章开头提到的涨价的逻辑，也是提货周期变长的原因。

行业研究机构 Futurum Group 将这一现象称为 " 悄然而至的供应危机 "，并预测到 2028 年 CPU 市场增速将超越 GPU。

ARM 下场做 AGI CPU，着重强调了自己与 x86 架构的优势——每机柜性能功耗比是同类芯片的两倍，并表示每吉瓦 AI 数据中心容量可节省高达 100 亿美元的资本支出。这对于 Meta、微软、谷歌这些正在大手笔建设数据中心的超大规模云厂商而言，存在巨大的吸引力。

Creative Strategies 预测，数据中心 CPU 需求将从 2026 年的 250 亿美元增长至 2030 年的 600 亿美元；若叠加 AI 智能体的需求，这一数字将接近 1000 亿美元。即便 ARM 只能拿下其中一个零头，也足以支撑哈斯描绘的财务蓝图。

扎克伯格和他的 Meta 虽然在这一代模型上掉进了大坑，但一直在算力市场玩的风生水起，又是买卡又是自研，不久之前也公布了新一代 MTIA 芯片。

ARM 下场做 AGI CPU，也选择了和 Meta 抱团：一方面当客户，一方面作为联合开发者。

Meta 软件工程师保罗 · 萨阿布从 2023 年项目启动之初便全程参与芯片设计。他解释了 Meta 入局的动机：" 在当今世界，真正的玩家屈指可数。这为我们的生态系统又增添了一个新选择。"

根据财报电话会议的数据，Meta 今年资本支出高达 1350 亿美元，正在路易斯安那、俄亥俄、印第安纳等地大规模建设 AI 数据中心，仅路易斯安那州的 "Hyperion" 超级数据中心装机容量就达 5 吉瓦。不过，在此前，Meta 的 CPU 几乎完全依赖英特尔和 AMD。

多一个 ARM 可选项，就多一条供应链、多一个议价筹码。

萨阿布直言：" 我们不是芯片公司，我们希望它能面向全世界开放。"

Meta 之外，OpenAI、Cloudflare、SAP、SK 电信、Cerebras 也相继确认为早期客户。我记得在 ARM 给的新闻稿中，引述了一大批科技巨头们的支持言论，包括 AWS、谷歌、微软、英伟达、三星电子、台积电等超过 50 家公司为 ARM 站队。

资深芯片行业研究员穆尔黑德强调：如果 ARM 能拿到 Meta 未来年度资本支出的 5%，就已经是 " 改变游戏规则 " 的量级，而 Meta 只是其客户名单中的第一个。

下场自研 AGI CPU，在哈斯的财务蓝图中：ARM 预期五年内，年营收达到 250 亿美元，约为当前的五倍，其中 AGI CPU 贡献约 150 亿美元，传统 IP 授权业务翻倍贡献约 100 亿美元。

虽然在 CPU 涨价潮下官宣自研，但 ARM 早在 2023 年就已秘密启动芯片研发。

外媒报道显示，当时 ARM 拿出了 7100 万美元在德克萨斯州奥斯汀建立专属芯片实验室，从一支曾经规模极小的团队壮大至逾 1000 名工程师。

只不过，虽然有 IP 护城河以及英伟达等在 ARM 服务器 CPU 市场的验证，硬件业务要面临包括供应链管理、客户服务、竞争响应等在内的诸多问题，每一项都是 ARM 从未系统性面对过的挑战。

另外，作为对手，英特尔和 AMD 也不会坐视增量市场份额被抢走，x86 阵营数十年积累的软件生态和客户惯性，依然是 ARM 需要逐步攻克的壁垒。

好在整个市场的需求不断地被 AI 推高，只要产品被客户验证可靠，再加上它还没有 GPU 这样的出口管制，最终产品可以在全球市场里 " 畅通无阻 "。

现在的 ARM，最在意的可能是台积电的量产交付能力了。