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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。

地狱难度的英超：谁也别想躺赢

地狱难度的英超：谁也别想躺赢

新赛季首轮，老特拉福德的拥趸们恐怕怎么也没想到，自家球队会在主场被一支升班马掀翻。曼联0-2赫尔城——这不仅仅是一场冷门，更像是一记响亮的耳光，打醒了所有还沉浸在“身价即正义”幻梦中的人。

全队身价8.7亿欧元的曼联，面对身价不到自己六分之一的赫尔城，全场狂轰21脚射门却颗粒无收，控球率超过七成却得势不得分。这是曼联34年来首次在英超首轮输给升班马。解说员詹俊的点评一针见血：“真的是‘英超无弱旅’，一个底蕴网红队踢不过升班马。”而赫尔城的主帅赛前显然做足了功课，针对曼联定位球防守的软肋精心布置，最终用两记定位球完成了以弱胜强的经典战役。

同轮，夏窗豪掷近2.4亿英镑的热刺，在客场被布伦特福德3-0打得溃不成军，全场被射门26次，创下了球队142场英超赛事中的最狼狈纪录。在这个联赛里，金钱堆砌的纸面实力，往往在开场哨响的一瞬间就开始缩水。

所以读懂英超的第一步，就是扔掉对“豪门”二字的盲目迷信。

英超为何无弱旅？

英超中下游球队的恐怖之处，不仅体现在国内联赛的爆冷上，更在国际赛场得到了验证。

上赛季，热刺以英超第17名的身份捧起了欧联杯冠军。本赛季，英超共有9支球队征战欧战，水晶宫、维拉这样的中游面孔在欧协联和欧联杯上展现出“独一档”的竞争力。一个在英超为保级苦苦挣扎的球队，到了欧洲赛场却能轻松击败其他联赛的同级别对手。

这并非偶然。英超残酷的内战环境，早已将每一支球队都锻造成了“见过世面”的硬骨头。每支球队都拥有丰厚的转播分成，都能买得起好球员，都请得起名帅，都玩得转高深的战术。

在这种“军备竞赛”下，没有任何一支球队可以躺赢，也没有任何一场比赛可以被定义为“垃圾时间”。

英超的法则，从来都很简单

这是一个用快、狠、准书写法则的联赛。三者兼备，便有逐鹿中原的资格；三者皆无，等待的只能是降级的深渊。

这里没有唾手可得的胜利。身价、控球率、历史战绩，这些在其他联赛中或许奏效的“硬指标”，在英超的极速攻防、高强度肉搏和效率至上的战术变革面前，都可能失效。

对于看门道的人来说，关注对抗数据、定位球战术、反击效率，远比迷信一个队徽或一个名字更有价值。而对于享受纯粹足球的人来说，这里拥有最极致的感官刺激——12秒的反击、65%的空中肉搏、身价相差6倍的爆冷，所有你能想象的戏剧性场面，都在这里密集上演。

新赛季的大幕刚刚拉开，但游戏规则已经写在了每一寸草皮之上：要么快，要么狠，要么准。 英超不相信眼泪，只相信实力——以及那份让你永远猜不到结局的，迷人的不可预知性。好戏，才刚开始。