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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。

费迪南德:曼联应该尝试拿下沃特金斯,维尔贝克本就不该错过

费迪南德表示,曼联应该考虑出人意料地从英超对手阿斯顿维拉签下沃特金斯,并批评俱乐部当初没有与切尔西竞争维尔贝克。


在周日错过阿斯顿维拉本赛季英超首场比赛后,沃特金斯似乎将在夏季转会窗口关闭前离队。

在阿斯顿维拉主场0-4惨败于布莱顿的比赛中,这名30岁球员没有进入比赛日名单,此前埃梅里确认沙特职业联赛球队利雅得新月对他感兴趣。

在本周末惨败前接受采访时,埃梅里拒绝保证转会窗口关闭时沃特金斯仍会是阿斯顿维拉球员。

埃梅里说:“很明显,我们和他之间存在问题。他是我们的球员,但我们已经收到过针对他的报价。

“我不想卖掉他,但情况可能会改变。因为如果这对他、俱乐部都有利,而且我能够在阵容中找到替代者,这就是我们的惯例。过去面对离队球员时,我们也这么做过。

“至于奥利,他现在仍在这里。对我来说,他是一名出色的前锋,我们一直都信任他。

“现在他仍是我们的球员,转会窗口大约还有10天就会关闭,我们会看看接下来发生什么。我对他的表现感到满意,如果他留下,他会继续保持自己的水平。

“如果他离开,那是因为这对三方都有好处:他本人、俱乐部和球队。”

沃特金斯自2020年从布伦特福德转会以来,已经为阿斯顿维拉打进108球,是俱乐部在英超的历史最佳射手。

近年来,他一直是英格兰队的常客,并入选了托马斯-图赫尔在今年夏天公布的世界杯名单,但出场机会寥寥。

阿森纳早在今年1月就表达过签下沃特金斯的兴趣,费迪南德认为曼联也应该考虑引进这名希望离队的球员。

曼联以7300万英镑签下的本杰明-塞斯科在周六爆冷输给赫尔城的比赛中坐在替补席上,马特乌斯-库尼亚出任首发中锋。

曼联今夏并没有与很多前锋传出联系,俱乐部的重点是通过签下蒂勒曼斯、安德雷-桑托斯和巴莱巴来增强卡里克的中场选择。

不过,费迪南德希望曼联能够引进一名新前锋。在曼联未能追逐维尔贝克后,他将沃特金斯列为潜在目标。

维尔贝克在今年夏天早些时候以低价转会切尔西,费迪南德对曼联没有尝试将他带回俱乐部感到失望。

费迪南德在自己的视频频道中分析曼联惨败于赫尔城的比赛时表示:

“谢什科的价值十分重大,尤其要去到那样的客场作战。

“球队需要他,我也很期待看看他本赛季会拿出怎样的表现。

“但最大的问题是:曼联现在的预算还够拿下沃特金斯这一级别的球员吗?

“维尔贝克当时摆在转会市场上,这点显而易见。曼联本应该去争取他。即便到了职业生涯现阶段,他愿意接受替补角色,但依旧可以在队内起到关键作用。

“不过我们也不能头脑发热,这只是赛季第一场比赛。我们都知道联赛是马拉松,不是百米冲刺。

“曼联需要现实地摆正自己的定位。我们不能指望曼联本赛季就去冲击英超冠军。

“虽然所有人内心都盼望夺冠,但必须认清自己当下所处的位置。我认为球队最终可以拿到前四,能拿到前四我就很满意。

“我们要巩固上赛季取得的成绩,如果在此基础之上还能拿下一座奖杯,那就再好不过。”

· 2026-10-05 05:04:112分钟阅读
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