在针对代理式人工智能（Agentic AI）的七项工作负载评估中，Arm AGI CPU 的模型化机柜级性能几乎达到 AMD EPYC 9755 处理器的两倍。此次评估由 Signal65 在 Arm 配合下完成，通过对比实测处理器数据，估算固定功耗预算下的整机柜性能。

需注意的是，部分结论基于功耗建模，针对最终量产硬件的实际测试仍在进行中。

机架密度赋予 Arm 显著优势

评估涵盖软件工具、自主任务执行、信息检索及 AI 模型服务等场景，包括 Terminal-Bench 2 和 SWE-bench。在七项测试中，Arm 处理器平均性能比率为 1.99 倍，单项优势介于 1.43 倍至 3.19 倍之间。

这一优势主要源于服务器功耗差异。Arm 单台服务器功耗为 950 至 1,050 瓦，而 AMD 双路配置额定功耗为 1,700 瓦。在 24 千瓦的机柜电力限制下，可部署 21 至 23 台 Arm 服务器，相比之下仅能容纳 13 台双路 EPYC 9755 系统。

在此配置下，Arm 提供的物理核心数为 5,712 至 5,888 个，远超 AMD 的 3,328 个。细分来看，Arm 在工具类工作负载中优势为 1.7 倍，代理工作流为 2.0 倍，推理与规划为 2.2 倍。报告估计，在处理同等数据库和向量搜索工作量时，Arm 方案可减少 30% 至 35% 的机柜需求。

沙箱创建提速与 x86 面临的挑战

另一项基于 Sandbench 的独立测试将 Arm 与 AMD EPYC 9965 对比，重点衡量隔离执行环境的建立时间。结果显示，Arm 冷启动速度快 45%，热启动快 27%，即使在四倍超分载的最坏情况下仍快 41%。更快的环境设置有助于降低 AI 代理在访问服务、运行代码时的延迟。

Arm 云 AI 执行副总裁 Mohamed Awad 强调，行业应关注系统在代理实际完成任务方面的表现。该评估框架得到富士通、Meta 和 OpenAI 支持，Signal65 独立验证了处理器结果。

Arm 承认，后续针对生产系统的测试将覆盖更多工作负载及竞争对比。对于 AMD 和 Intel 而言，这些发现表明在受机架功耗限制的代理式 AI 部署中，Arm 服务器可能挑战 x86 基础设施的地位，使运营商能在现有电力分配内容纳更多 AI 负载。

然而，该基准测试并未证明 Arm 在通用计算中全面优于 x86，也不足以支撑在整个数据中心范围内替换现有服务器的决策。软件兼容性、部署成本及实际运行条件，仍将决定模型化优势能否转化为广泛采用。

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