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彭南特:沃顿值1亿镑,利物浦应该买下他

利物浦的中场被认为可能存在问题,有人建议红军在转会窗口关闭前签下水晶宫的亚当-沃顿。


有人建议利物浦在转会市场最后一周求购水晶宫球星亚当-沃顿,以解决中场的一些关键问题。这名22岁的球员从英冠球队布莱克本转会至塞尔赫斯特公园球场后,在英超联赛中表现出色,代表水晶宫出场次数已接近100场。沃顿曾入选英格兰队,并展现出在后腰位置抢断和破坏对手进攻的能力,同时还能通过向前的传球发起进攻。利物浦目前确实需要这样的球员,因为安东尼-伊劳拉手下现有中场球员的特点以及彼此之间的兼容性引发了担忧。正如客场战平纽卡斯尔的比赛所显示的那样,当马修-赫拉芬贝赫与索博斯洛伊同时首发、维尔茨位置更加靠前时,利物浦的阵型明显偏重进攻。纽卡斯尔一次又一次地抓住机会发动反击,获得了大量从防守转入进攻的空间,并通过这样的方式打进两球。这让一些球迷呼吁球队引进一名专职六号位球员,沃顿就是潜在人选之一,他有望提升球队整体的防守稳定性和平衡性。

考虑到这一点,前利物浦球员杰梅因-佩南特呼吁俱乐部签下这名水晶宫和英格兰队球星。他在接受一家数据网站采访时表示:“以利物浦目前的情况来看,球队非常需要一名防守型中场,我愿意为沃顿支付转会费。”

“如果埃利奥特-安德森的转会费达到1.16亿英镑(约合1.582亿美元),那么沃顿的身价也不会相差太远。他是英格兰国脚,外界也一直希望他入选英格兰队。所以对我来说,我会说,付钱签下他。”这笔转会确实可能帮助利物浦改善阵容,但在今夏转会窗口的最后一周完成交易的可能性并不大。据一家体育媒体报道,水晶宫已经拒绝了曼城在本次转会窗口早些时候提出的报价,这家伦敦俱乐部没有任何迹象表明会在截止日前出售这名22岁的球员。此外,伊劳拉已经明确表示,他并不认为中场问题应归咎于某一名具体球员,这似乎也排除了球队通过转会解决问题的可能性。他在战平纽卡斯尔后解释道:“这不只是人员的问题。”

“我知道马修-赫拉芬贝赫基本上承担着六号位的职责,但他已经站到了禁区边缘。如果他完成射门并取得进球,我们就会说:‘马修-赫拉芬贝赫这次处理得真漂亮。’”

“我不希望我们抹去他比赛中的这一部分特点,但全队必须适应这些情况,也必须知道类似情况可能发生。第二个丢球时,我们在防守人数方面做得更好,但没有犯规,也没有第一时间上抢。这不只是因为某一个人在那个位置上踢球,而是很多球员都需要一起改进的问题。”

目前还要继续观察主教练计划如何调整球队,但至少从现在来看,利物浦似乎不会在转会窗口最后一周引进中场,尽管球迷和前球员都在不断提出这样的要求。

从端侧智能到智能体 PC ,Arm正在重塑下一代个人计算

AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。

【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。

过去三十年,Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑,再到物联网设备,低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后,Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司,进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。

在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上,Arm释放出一个清晰信号:AI正在重新定义计算,而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。 

AI正在重构计算范式

过去十年,计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长,以及AI 智能体开始进入实际应用,行业正在面临新的挑战:如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下,实现智能能力的大规模部署。

Arm认为,当下,AI 正在重塑各行各业,尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展,还是 AI 应用需求的不断增长,都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起,这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的,同时也正在催生一系列新一代应用场景。 

过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU,随着异构计算的发展,CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时,Arm即指出,CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力,为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块,补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2(第二代可伸缩矩阵扩展)技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升,包括:

* AI性能提升最高5倍;

* 语音工作负载延迟降低4.7倍;

* 音频生成速度提升2.8倍。

在Gemma 4模型测试中,SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速,解码阶段最高1.6倍提升。

与此同时,Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者,目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架,开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发,就能自动获得开箱即用的性能优化。 

这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计,到2030年,SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力,覆盖超过30亿台终端。

AI PC进入Arm时刻

相比智能手机市场,Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里,PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey

Arm认为,未来PC市场将同时存在两类产品:

一类是“传统计算市场”,持续向轻薄化、高续航演进,同时拥有 AI 助手功能;

另一类则是面向智能体的专用硬件平台。

在Arm看来,未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力,能够同时处理多个智能体任务,运行大型模型,并在本地完成推理与决策。 

这恰恰是Arm架构的优势所在。

首先是能效。

Arm长期积累的高性能密度设计,使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心,并实现更长续航时间。

其次是异构计算能力。

Arm强调CPU与GPU深度协同,借助统一内存(Unified Memory)让CPU和GPU共享全部DRAM资源,实现算力与带宽的动态调配,从而更高效运行大语言模型。 

再次是生态成熟度。

过去两三年间,Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发,原生应用数量显著增长,企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看,Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统,包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux,这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。

近期,在Microsoft Build 开发者大会上,Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目,旨在引导开发者获取相关学习资源,并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持,将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。

从Windows on Arm到智能体PC

对于Arm而言,AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS(Compute Subsystem)产品——CSS for PC,第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是,近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品,该平台集成了20个Arm核心,被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说,AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台,而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。

结语

AI时代正在重新定义计算产业。

从智能手机到AI PC,从云计算到边缘推理,Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态,打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代,那么未来几年,Arm真正要争夺的,将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起,这场由AI驱动的架构变革,或许才刚刚开始。

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新闻导读

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