Arm 在 Computex 2026 正式宣布 AGI CPU 进入量产阶段，押注 Agentic AI 时代数据中心对 CPU 算力的爆发性需求，并由此确立了向自研芯片领域的战略转型。

CEO Rene Haas 表示，此前设定的 150 亿美元自研芯片营收目标 " 有望提前实现 " —— " 需求比我们预期的还要强劲，需求表现非常好 "。该目标原定于本十年末完成，届时自研芯片业务营收预计将超越现有 IP 授权业务规模。

Arm 股价周一大涨逾 15%，收报 408.85 美元，创历史收盘新高，年内涨幅累计达 274%，过去 12 个月累计上涨 224%。英伟达发布 RTX Spark 笔记本芯片——该产品集成 Arm 定制版 Grace CPU，搭载 20 颗 Arm 架构核心，并配备专为智能体计算设计的 Blackwell GPU，宏碁、华硕、戴尔、技嘉、惠普、联想、微星、微软等主流 PC 厂商均已确认推出对应机型。

Rene Haas 直言，" 常年不断有人咨询：Windows+Arm 生态何时能在笔记本、通用计算领域形成规模化竞争力？我的答案是：如今这个节点已经到来。" 黄仁勋则表示，" 打造智能体设备离不开高性能 CPU，这也是我们选用 Arm 架构的核心原因。产品搭载 20 核 CPU，单核性能优异。"

与此同时，Arm AGI CPU 正式宣布进入量产阶段，Meta、OpenAI、Oracle Cloud Infrastructure 等头部 AI 及云端企业相继加入该产品生态。

AGI CPU 量产：以能效优势切入数据中心 CPU 市场

Arm AGI CPU 定位 Agentic AI 快速成长带来的数据中心 CPU 增量需求，目前提供气冷与液冷两种系统配置。气冷机柜功耗约 36 千瓦，搭载 8000 个核心；液冷机柜功耗约 200 千瓦，搭载超过 45000 个核心。Rene Haas 表示，在相同机柜功耗下，Arm AGI CPU 的性能约为竞争架构系统的两倍，意味着数据中心可在相同电力条件下获取更高算力，或在降低功耗的同时维持具竞争力的性能表现。

Rene Haas 在主题演讲中阐述了 Agentic AI 推升 CPU 需求的底层逻辑：GPU 与 XPU 擅长训练与推理，可视为 token 生成器；但 AI Agent 持续运行且会不断启动新的 Agent，后端随之产生大量 token 分配、管理、协调与传送任务，这些系统层级工作负载仍须由 CPU 承担。他指出，Arm 此前预估未来在相同功耗范围内数据中心可能需要 4 倍 CPU 核心数，而市场目前讨论的倍数已涵盖 4 倍、8 倍乃至 10 倍等不同估算。

在市场规模层面，Arm 曾估计未来五年 CPU 市场规模可能达到 1000 亿至 1200 亿美元以上，Rene Haas 表示随着 AI Agent 应用持续成长，市场讨论的规模数字甚至已超过原先预测。他以约 10GW 容量的数据中心测算，导入更高每瓦效能的 CPU 方案后，可带来最高 100 亿美元量级的成本节省。

RTX Spark 重塑 AI PC 格局，Arm 生态系统壁垒凸显

英伟达 CEO 黄仁勋亲赴主题演讲台，与 Rene Haas 对谈，阐述 RTX Spark 的产品定位。黄仁勋表示，英伟达的目标是重新定义个人电脑，PC 问世已有四十年，过往手写开发的系统软件将逐步被各类智能体应用替代，这一图景驱动英伟达重构硬件架构与操作系统。他指出，打造智能体设备离不开高性能 CPU，这是选用 Arm 架构的核心原因，Arm 的定制化能力可灵活适配整机设计需求。

产品层面，RTX Spark 标配 128GB 内存，基于英伟达自研 NVFP4 数值格式压缩，本机可常驻千亿参数级大模型以满足日常运算，复杂推理任务对接云端算力。黄仁勋还透露，奥多比已宣布重构 Photoshop、Premiere，接入 CUDA 加速并适配智能体调用，Blender、欧特克、达索、西门子等行业软件亦将陆续完成 RTX 硬件加速适配。

Rene Haas 在演讲中指出，当前 Linux、全系苹果 macOS、Chrome OS、Windows 均已完成 Arm 平台适配，全系统兼容能力仅有 Arm 可以实现，是 Windows+Arm 生态在笔记本与通用计算领域形成规模化竞争力的重要基础。他表示，这一节点已经到来，离不开与苹果、谷歌、微软数十年的持续合作。

客户阵营持续扩大，利益冲突质疑获正面回应

Arm AGI CPU 已获得 Meta、Rebellions、SAP、Cerebras、OpenAI 等企业支持，甲骨文近期亦宣布加入该生态。

Rene Haas 在演讲中正面回应了外界对 Arm 自研 CPU 是否与现有 IC 设计客户产生利益冲突的质疑。他表示，该项目的驱动力来自客户主动提出需求，而非 Arm 主动切入竞争—— " 是客户要求我们做出这个产品，而不是我们主动跨入这块市场。" 他披露，Meta 早在两年前便向 Arm 提出需求，彼时市场上几乎没有基于 Arm 架构的服务器芯片可用选项。

Rene Haas 强调，目前 AI 运算芯片的需求远大于供给，Arm AGI CPU 与英伟达产品的订单均极为强劲，现阶段尚未出现自有产品对既有客户形成排挤效应的情况。他以 3 月 24 日发布会上多家合作伙伴公开提供正面引述与见证视频为佐证，表示重要合作伙伴事前已获充分沟通。

市场展望：分析师看多 x86 与 Arm 两端需求并存

Mizuho 分析师 Vijay Rakesh 在研报中对 Arm 和 AMD 均维持 " 跑赢大市 " 评级，对英特尔维持 " 中性 " 评级，称 " 在整体强劲前景下，我们继续看到 x86 和 Arm 平台在 2026 年下半年至 2027 年均受益于强劲的 CPU 需求增长 "。

独立分析师 Richard Windsor 则在其 Radio Free Mobile 博客中写道，若 AMD 宣布推出基于 Arm 架构的 CPU，这将是其放弃 x86 架构的信号，届时 " 现实将变得无法忽视 "。

在供应链层面，Rene Haas 在 Computex 期间向媒体表示，包括高带宽存储芯片、DRAM 和 NAND 在内的各类存储芯片供需平衡均处于紧张状态，由于此前下行周期中产能扩张不足，存储芯片仍是目前最难解决的瓶颈，未来一段时间内供应整体仍将保持紧张。

以下为演讲实录，部分内容有删减：

Arm 首席执行官 Rene Haas：

大家好，欢迎各位到场。

每逢六月就迎来中国台北电脑展（COMPUTEX），六月的中国台北午后与晚间气候闷热，但能再次回到这里，我倍感欣喜。

放在以往，很多事看似相隔久远，但身处当下人工智能飞速发展的时代，行业迭代速度近乎以光年计。

今年 3 月 24 日我们举办了名为 "Arm 无处不在 " 的主题发布会。

当时我们重点研判智能体与智能体人工智能的行业增长趋势。

就在 3 月 24 日的活动现场，我们展示了一张数据幻灯片，对比 OpenClaw 项目相较于 Linux、Kubernetes 的增速变化。图表左侧为 GitHub 项目收藏星标数量，星标数值直观反映一款应用的受欢迎程度与用户粘性。

彼时 3 月的数据就显示，OpenClaw 项目的用户增长呈现近乎指数级的爆发态势。

这一数据变化向我们传递一个信号：各类智能体平台的高速发展，正在催生前所未有的中央处理器（CPU）需求。

背后逻辑十分清晰：图形处理器（GPU）、异构处理器（XPU）擅长生成 Token，这也是这类加速芯片的核心定位。

无论是模型训练生成学习参数，还是推理环节输出 Token，Token 生成的核心载体都是各类硬件加速器。

但智能体和人类不同，没有休息周期，智能体会持续衍生出新的子智能体，子智能体又会继续繁衍。

海量 Token 的分发、调度、统筹、下发落地，全部依赖 CPU 完成相关算力负载，同时 CPU 需要搭配整套系统架构协同工作。

基于以上逻辑，我们在 3 月 24 日的发布会上率先提出预判：未来同等功耗约束下，市场所需CPU核心数量将增至现有四倍，我们也是业内较早提出该观点的企业。

四倍这个系数发布后，大量业内人士向我们求证测算逻辑与数据来源。此后行业陆续出现四倍、八倍甚至十倍的相关增长预判。受智能体发展速率影响，精准数值很难敲定。

但有几点趋势可以确定。

从 3 月 24 日至今，智能体产业的增长速度持续突破预期，呈现爆发态势。

雪花数据（Snowflake）、赛富时（Salesforce）、ServiceNow 等 SaaS 服务商，都在研发可在后端运行的各类智能体应用。

Anthropic 旗下 Claude 代码模型、OpenAI 的 Codex 模型落地，层出不穷的智能体算力需求持续推高 CPU 采购量。

进而带动 CPU 市场迎来高速增长。

如果把纵坐标统计口径更换为硬件出货量，从增长曲线可以看出，CPU 行业增速已经超出我们此前预估。

这是全行业的共性趋势，并非 Arm 一家独有。

后续我会进一步介绍 Arm 相关产品，目前整个 CPU 赛道所有厂商都面临需求暴涨的现状。

智能体不断迭代繁衍，直接带动 CPU 需求持续井喷。

最终需求涨幅究竟是四倍、六倍还是八倍，我们无法精准定论，但可以确定增长系数仍在持续走高。

智能体产业加速扩张，同步拉动 CPU 市场规模持续攀升。

3 月 24 日我们给出预测：五年内全球CPU整体潜在市场规模（TAM）将突破1000至1200亿美元。

发布会举办当时，不少媒体、投资机构、行业分析师都表示该预测数值过于激进，质疑测算依据。

时隔不久，当前行业给出的市场预测数值，已经接近我们当初预估数值的两倍甚至更高。

核心驱动逻辑在于：AI 智能体算力负载下，Token 生成量越高，数据处理体量越大，智能体智能化程度越高，对应算力消耗也就越高。

针对该市场需求，我们推出了对应解决方案：Arm 通用人工智能（AGI）架构处理器。

正如之前所说，这款处理器全系在中国台湾生产。接下来我再次播放 3 月 24 日发布会展示过的产品宣传片，既方便没看过的观众了解产品，我个人也十分喜爱这支短片。

我几乎每天都愿意回看这支视频，每次观看都备受鼓舞。

Arm AGI 处理器落地中国台湾量产，合作伙伴台积电已经协助我们实现产品量产。

我们此前定下产品发布准则：在敲定终端客户、产品正式出货、拥有落地合作伙伴前，不对外详细披露产品细节。

在当前产业环境下，芯片落地不能只依靠单款硬件，需要联合合作伙伴打造整套全栈解决方案。

我们在中国台湾集结了全球顶尖的产业链合作伙伴。

现场展区就能看到部分合作厂商产品，据了解超微（Supermicro）还在展区摆放了完整服务器机柜。

华擎、晶圆代工伙伴台积电、广达、Insycle、超微、智邦（ASPEED）等优质合作伙伴，依托完善生态助力我们落地高性能产品方案。

从系统形态划分，这款产品分为两大版本。

Arm AGI 处理器主打极致性能、高密度集成与高能效表现，能效优化也是 Arm 的标志性优势，该基因源自早年移动端芯片研发。

早年我们定制移动端处理器时，就要在小型塑封封装内实现电池供电运行，这套研发思路深深烙印在工程师的产品设计中，最终落地为高竞争力产品。

产品两款机型参数：风冷机柜功耗 36 千瓦，搭载 8000 颗处理器核心；液冷机柜功耗 200 千瓦，核心数量超 45000 颗。

两套差异化方案的核心优势在于单机柜算力、单位功耗算力表现。同等功耗条件下，单机柜算力是同规格 X86 架构设备的两倍；若想要持平算力，整机功耗仅需竞品一半，能效优势突出。

放眼全球大型数据中心建设，相关合作消息几乎每日都有披露，就在近期，Arm 母公司软银官宣在法国投资建设一座总功率 5GW 的数据中心。

大型数据中心前期资本投入高昂，常年电费成本支出巨大。依托 Arm 产品单机柜算力强、功耗低的优势，能够大幅降低数据中心综合投入。

经我们测算，规模化部署后可支撑约 10GW 算力需求，帮助客户节省近百亿美元成本；未来随着处理器装机量持续提升，降本收益还会进一步放大。

3 月发布会时我们就公布了首批落地合作客户：Meta、Rebellions、思爱普（SAP）、Cerebras、OpenAI、韩国 SK Telecom。

时隔数月，又有多家企业加入合作名单：甲骨文（OCI 业务长期和 Arm 深度合作）等。

两家新伙伴的落地，印证 Arm AGI 处理器能够切实解决行业实际算力痛点。

这里我再次强调：如今 Arm 已经转型全栈端到端解决方案供应商。

虽然 Arm AGI 处理器已经实现量产，但并非所有客户都愿意直接采购成品芯片，对此我们也提供多元化合作模式。

客户既可以采购整套计算子系统，也能单独采购架构知识产权（IP）。谷歌、亚马逊、英伟达、微软等众多头部企业都选择 IP 授权合作模式，我们会按照客户需求灵活定制解决方案。

伴随智能体 AI 产业爆发，无论是自研成品处理器，还是对外输出 IP 与子系统，Arm 整体业务增长势头迅猛。

上个月谷歌重磅官宣：TPU 8t、TPU 8i 两款加速芯片配套主控 CPU，将从原有 X86 架构切换为自研 Axion 处理器，该芯片基于 Arm Neoverse 架构打造，同等性能下功耗降低 60%。

亚马逊 CEO 安迪 · 贾西在财报电话会议中提到，不少合作方希望全额买断亚马逊 Graviton 架构相关产能。如今亚马逊超半数全新服务器项目选用 Graviton 替代 X86，而几年前该比例还是零。英伟达全新 Vera 产品同样选用 Arm 方案，是我们重要的合作伙伴。

Vera 产品综合实力出众，实际合作厂商名单远超现场展示内容，幻灯片版面无法尽数罗列。目前 Vera 相关业务增长势头强劲。

我们对 Arm AGI 处理器有着长期规划，产品采用多代迭代路线，第二代 Arm AGI 处理器研发工作已经启动，新品核心数量更多、能效与性能进一步优化；第三代产品也在筹备阶段。

全系列产品依托自研计算子系统（CSS）落地，我们同步向合作伙伴输出该套子系统，既赋能合作方自研硬件，也支撑自有处理器迭代，全系列产品保持统一迭代周期。

以上就是增长势头强劲的 Arm AGI 处理器相关介绍。

接下来切换话题。二十多年前我第一次参加中国台北电脑展，早年展会集中在老展馆，展区随处可见软盘控制器、USB 线材，周边电脑城品类齐全。

当时的电脑城一栋十层建筑内，一层就能聚集数十家配件商铺，堪比巨型连锁电脑卖场 Fry's，消费者可以在店里买到各类电脑配件，这也是当年台式电脑主流选购方式。

早年 PC 整机的组装、选购模式十分有趣，产品价格覆盖全价位区间，从入门级便携上网本，一直到高端电竞主机，产品售价按 50 美元档位划分。

在场还记得上网本的朋友可以举手，英伟达的同仁肯定深有体会，我们都经历过那个产品周期。

产品在主频、内存容量等硬件参数上做差异化，各厂商争抢细分市场份额。

时至今日行业变化巨大，不仅 PC 选购模式彻底改变，产品使用场景也因智能手机、互联网、各类应用软件出现迎来颠覆性升级。

当下 PC 产品逐步分化为两大产品方向。

第一类是便携生产力设备：续航优异、全场景互联，形态近似大屏带键盘手机，使用逻辑和智能手机高度互通。我本人就在使用折叠屏产品，日常用来审阅文档、修改演示文稿；作为企业高管，我日常文稿创作不多，以审核工作为主。

我经常在折叠便携设备和传统 PC 之间切换使用，设备间数据、应用高速同步是刚需。

第二类是超高算力机型，用于智能体部署、大模型运行、程序开发等重度负载场景，对硬件性能要求拉满。而 Arm 是唯一可以同时支撑两条产品路线的架构。

早年 PC 行业靠丰富价位、差异化硬件参数瓜分市场，如今产品聚焦两大极致赛道：一端主打超长续航与轻量化 AI 体验，另一端主打智能体超高算力，两条赛道 Arm 全部适配。

宏碁相关产品、苹果 Mac Neo、谷歌 Chromebook、微软 Surface、Mac Studio 以及英伟达刚发布的 RTX Spark，都是对应两大赛道的代表机型，而这些产品全部依托 Arm 生态落地。

常年不断有人咨询：Windows+Arm生态何时能在笔记本、通用计算领域形成规模化竞争力？我的答案是：如今这个节点已经到来。

当前 Linux、全系苹果 macOS、Chrome OS、Windows 系统全部完成 Arm 平台适配，全系统兼容能力仅有 Arm 可以实现。这份成果离不开各大操作系统厂商的深度协同，我们和苹果、谷歌、微软数十年持续合作，生态搭建绝非一朝一夕之功。

在此感谢所有合作伙伴助力生态落地。

接下来介绍英伟达新品 RTX Spark 笔记本，该产品采用 Arm 架构，我们是英伟达本款产品的核心合作方。

产品搭载定制版 Grace CPU，内置 20 颗 Arm 架构核心，是目前市面笔记本处理器核心数量的天花板。搭配专为智能体运算打造的 Blackwell 旗舰 GPU，产品综合实力出众。

硬件可实现 FP4 精度下 1PFlops 算力、超大内存容量，原生预装 Arm 版 Windows 系统。

宏碁、华硕、戴尔、技嘉、惠普、联想、微星、微软均已确认推出对应机型，微软全新 Surface Ultra 就是标杆产品。在此祝贺英伟达团队顺利落地这款产品。

本项目落地过程中，我们依托自研计算子系统（CSS）方案，和英伟达、联发科深度协同。

简单解释计算子系统：CSS 是定制 SoC 开发的模块化基础组件，涵盖 CPU、配套 GPU、系统 IP、内存控制器等芯片全部组成模块，我们将整套组件打包对外供货。

联发科既可以选用整套完整解决方案，也能按需采购零散模块化组件。依托 IP+ 计算子系统的商业模式，Arm 在 PC 智能体算力赛道迎来广阔机遇，产品落地逻辑和 AGI 服务器处理器一脉相承。

正如前文所说，未来 PC 行业发展前景广阔：一端是我日常办公使用的轻量化创作设备，另一端是支撑智能体交互、大模型运算的高端算力主机，两大细分市场空间全面打开，英伟达 RTX Spark 已经印证该产品路线的可行性。

与黄仁勋的互动

Rene Haas：接下来我邀请一位重磅嘉宾上台，一同深入聊聊 RTX Spark 以及英伟达整体布局。

黄仁勋：谢谢。

Rene Haas：Arm 架构适配 Windows 早已不是新概念，为什么这款产品能实现差异化突破？每次你发布新品，你们公司股价大涨，反观我这边毫无波动。

黄仁勋：客观来说我对此乐见其成，顺便说明，你曾经持有我方股票并且已经变现。

Rene Haas：没错，我当时需要现金流周转。咱们言归正传，聊聊 RTX Spark，这次产品的革新之处在哪？

黄仁勋：我们想要重新定义个人电脑。PC 问世已有四十年，过往手写开发的系统软件，未来会逐步被各类智能体应用替代。智能体 AI 依托 PC 硬件、调用 PC 内置工具运行，基于这套未来图景，我们着手重构硬件架构与操作系统，实现电脑产品革新。

打造智能体设备离不开高性能 CPU，这也是我们选用 Arm 架构的核心原因。产品搭载 20 核 CPU，单核性能优异；为容纳海量大模型参数，我们自研 MVFP-4 数值格式，压缩大模型体积，让超大参数 AI 模型可以装进设备本地内存。

我们同时整合用于通用加速计算的 CUDA、面向张量核心运算的 CUDA Tiles 至单颗处理器。智能体自主思考、调用工具时响应速度极快，因此配套工具必须同步提速。

奥多比官宣重构 Photoshop、Premiere 软件，产品接入 CUDA 加速、适配智能体调用；Blender、欧特克、达索、西门子等行业软件都会陆续完成 RTX 硬件加速适配，全品类工具加速落地后，即可快速响应智能体指令。

想要落地这款片上系统（SoC），需要 CPU 厂商灵活定制架构、深度适配整机设计，Arm 的定制化能力完美契合我们的需求。

Rene Haas：感谢分享，接下来聊聊本地部署智能体和云端智能体的取舍问题，长期来看两种模式会如何演变？

黄仁勋：不客气。未来个人电脑本身就会变成全天候自主运行的智能体。如今出门忘带笔记本就无法使用设备，未来只需要通过手机和本机智能体对话，远程操控 PC 完成任务，比如快速起草发言稿。PC 在闲置时段依旧在后台持续运算。

需要调用云端接口的任务走云端算力，能够本地完成的运算全部在 PC 端落地，这也是个人终端产品的核心属性：本地算力任务自主处理，不用担忧计费与时长，跨域复杂需求再联动云端。

Rene Haas：伴随大模型迭代，PC 硬件性能与架构能否持续扩容？贵司 Blackwell、Rubin 系列产品已经交出亮眼答卷，软硬件如何协同实现算力扩容？

黄仁勋：RTX Spark 标配 128GB 内存，依托 NVFP4 格式压缩，本机可常驻千亿参数大模型（例如 Nemotron 3 Super），满足日常基础运算；前沿复杂推理任务随时对接云端算力。

Rene Haas：本地大模型普及会改变传统端云算力配比吗？未来云端算力需求会缩减还是继续走高？

黄仁勋：智能体体系包含主智能体、多层级子智能体，算力分布兼顾云端与终端，和当下移动互联网逻辑一致，移动端和云端缺一不可。兼顾本地算力与云端资源，才能打造优质个人智能体验。

Rene Haas：有个颇具探讨性的问题：智能体在后台自主处理大量工作后，操作系统还有存在的必要吗？未来智能体本身会不会替代操作系统？

黄仁勋：操作系统的重要性只增不减。不少人鼓吹 AI 到来后软件行业消亡，实际恰恰相反：智能体运行的基础是各类应用软件，智能体需要调用 Photoshop、Pr、Canva、西门子工业软件等海量工具，而所有软件都依托操作系统运行。智能体通过读取软件使用手册、调取程序接口，完整解锁软件全部隐藏功能，倒逼软件价值提升，Windows 等操作系统在很长周期内都是刚需。

Rene Haas：英伟达深度布局 AI 全产业链，覆盖算力、网络、整机全环节，从贵司视角来看，未来数年行业增长瓶颈集中在哪些领域？

黄仁勋：全产业链各环节都存在阶段性约束。产品迭代上，Hopper 架构主打模型训练；Grace+Blackwell 架构兼顾训练，搭配 NV-Link72 链路优化推理性能。早期行业普遍低估推理难度，实际上混合专家大模型想要高效生成 Token，离不开高规格硬件支撑，Grace Blackwell+NV-Link72 方案实现业内最低 Token 生产成本，是行业里程碑。

Vera、Rubin 系列在上述技术基础上拓展智能体算力场景。两年前我们提出产品适配智能体时业内难以理解，如今行业达成共识：智能体需要自主思考、调用工具、管理长短时内存、索引多格式数据，整套运行逻辑需要全新硬件架构支撑，Vera Rubin 就是面向智能体的专用计算平台。

当下智能体已经落地商用创造实际收益，是全行业算力爆发的核心动因：Token 生成产生盈利，市场就会无限度扩充 Token 产能；并且智能体运算负载远高于普通人机对话，算力消耗最高可达闲聊场景的百万倍。智能体单次任务可连续运算数天乃至数周，Token 生成需求呈指数暴涨，供需错配造成全产业链算力紧缺。

英伟达提前预判智能体风口、布局供应链，实现连续高增速，今年营收同比近乎翻倍，明年依旧保持高速扩张；即便如此，终端市场需求增速依旧超过产能扩容速度。近期我和行业同仁交流，大家都感慨从未见过半导体行业连续四年处于高景气周期，而从智能体产业基本面来看，本轮行业上行周期仍将延续。

底层逻辑在于：过往计算机用户受限于人类数量，全球仅十亿人使用电子设备；未来数十亿级别的智能体、人形机器人、自动驾驶设备都会接入算力网络，全球算力市场规模有望在现有万亿体量基础上再翻十倍，这也是英伟达市值登顶全球的底层逻辑，如果两家企业合并，市值依旧稳居全球首位。

Rene Haas：这个设想十分美妙，再次祝贺 RTX Spark 顺利落地。我准备了一份小礼品送给您，这件藏品很有纪念意义：Tegra3 是全球首款落地 Windows+Arm 架构的笔记本芯片。

黄仁勋：不得不说，相比当年，我保养得更好。

Rene Haas：在场各位觉得我说的对吗？礼品送给您，麻烦在藏品上签名留念。

黄仁勋：签完再回赠给我就能形成采购单据，这套流程我很熟悉，不行。

Rene Haas：感谢。欢迎投资收购 Arm，我之前就尝试过促成合作。展品里的原型机是早年双方合作的真实项目，相关研发同事都记忆犹新。