Arm宣布：重要转变

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来源：内容综合自arm等 ，谢谢 。

总部位于英国的芯片设计公司 Arm 提供的片上系统 (SoC) 架构被世界上一些最大的科技品牌所采用，从 Nvidia 到亚马逊，再到谷歌母公司 Alphabet 等等，所有这些公司都从未生产过自己的任何硬件——尽管据报道这种情况今年将会改变。

你可能会认为，鉴于上个季度的总收入创下了 12.4 亿美元的纪录，它可能只想保持稳定并继续赚取现金。

但 Arm 看到人工智能在企业中的快速发展，并且其一些客户通过提供采用 Arm 技术的人工智能图形处理单元创造了创纪录的收入，因此 Arm 想要分一杯羹。

今天，该公司宣布了一项新的产品命名策略，强调其从组件 IP 供应商向平台优先公司的转变。

Arm 首席营销官 Ami Badani 昨天在接受 VentureBeat Zoom 独家采访时表示：“这是为了向客户展示，我们能提供的远不止硬件和芯片设计。具体来说，我们拥有一个完整的生态系统，可以帮助他们扩展 AI，并以更低的成本和更高的效率实现这一目标。”

事实上，正如 Arm 首席执行官 Rene Haas 今年 2 月向科技新闻媒体Next Platform透露的那样，Arm 一直以来都致力于打造比竞争对手功耗更低的芯片，这为其作为高功耗 AI 训练和推理工作的基础奠定了良好的基础。

根据他在该文章中的评论，当今的数据中心每年消耗大约 460 太瓦时的电力，但预计到本世纪末这一数字将增加两倍，并可能从全球能源使用量的 4% 跃升至 25%——除非这些中心的基础设施中使用更多 Arm 节能芯片设计及其配套的优化软件和固件。

从 IP 到平台：重大转变

随着人工智能工作负载的复杂性和功率要求不断扩大，Arm 正在围绕完整的计算平台重新组织其产品。这些平台为构建 AI 芯片的合作伙伴提供了更快的集成、更高效的扩展和更低的复杂性。

Arm CEO在署名博客文章中直言，AI 计算的未来正在 Arm 上构建。

他表示人工智能持续改变着各大市场——从规模最大的数据中心到尺寸最小的设备（例如耳机），这进一步加剧了对计算的需求。我们的行业面临着一项根本性的挑战：在控制功耗的同时，大幅提升性能。

随着 AI 工作负载不断增加，计算需求也随之快速变化，系统级芯片的能效比以往任何时候都更加重要。正因如此，我们在基础设施、客户端、汽车以及物联网边缘 AI 平台等所有关键市场都推出了 Arm 计算子系统 (CSS) 。设计系统级芯片，没有其他方法。

这些计算平台提供集成的、经过验证的系统，可缩短上市时间、提高每瓦性能并实现可扩展的创新。

为了更好地向外界传达这些平台，Arm引入了一种新的产品命名架构：

现在，每个计算平台针对每个关键终端市场都有明确的身份：

• Arm Neoverse 适用于基础设施

• 适用于 PC 的 Arm Niva

• 适用于移动设备的 Arm Lumex

• 适用于汽车的 Arm Zena

• 物联网领域的 Arm Orbis

此外，Mali 品牌将继续作为我们的 GPU 品牌，IP 将作为平台内的组件引用。

Rene Haas在博客中强调，Arm通过与平台代保持一致来简化 IP 编号，并使用 Ultra、Premium、Pro、Nano 和 Pico 等名称来显示性能层级，从而使开发人员和客户更容易浏览我们的路线图，这种结构旨在使路线图对客户和开发者更加透明。

这种平台优先的方法反映了在系统层面而非仅仅在核心 IP 层面向 Arm 计算平台的快速转变。它使我们的合作伙伴能够更快、更自信、更轻松地集成 Arm 技术，尤其是在他们进行扩展以满足 AI 需求时。

“我们非常高兴地向全世界宣布这一新名称。计算的未来将建立在 Arm 之上。”Rene Haas重申。

强劲业绩鼓舞人心

此次品牌重塑是在 Arm 2025 财年第四季度（截至 3 月 31 日）表现强劲之后进行的，该公司季度收入首次突破 10 亿美元大关。

总收入达到 12.4 亿美元，同比增长 34%，这得益于创纪录的许可收入（6.34 亿美元，增长 53%）和特许权使用费收入（6.07 亿美元，增长 18%）。

值得注意的是，这种专利费的增长是由 Armv9 架构的部署不断增加以及智能手机、云基础设施和边缘 AI 中 Arm 计算子系统 (CSS) 的采用所推动的。

移动市场表现突出：虽然全球智能手机出货量增长不到 2%，但 Arm 的智能手机专利费收入却增长了约 30%。

该公司还与全球领先的电动汽车制造商签订了首个汽车 CSS 协议，进一步渗透到高增长汽车市场。

虽然 Arm 尚未透露这家电动汽车制造商的具体名称，但 Badani 告诉 VentureBeat，除了谷歌和亚马逊等人工智能模型提供商和云超大规模提供商之外，Arm 还将汽车视为一个主要的增长领域。

首席营销官告诉 VentureBeat：“我们将汽车视为一个主要的增长领域，我们相信人工智能和自动驾驶等其他进步将成为标准，而我们的设计非常适合。”

与此同时，AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 等云提供商继续扩大使用基于 Arm 的芯片来运行 AI 工作负载，这肯定了 Arm 在数据中心计算领域日益增长的影响力。

利用软件和垂直整合产品发展新的平台生态系统

Arm 正在通过扩展的软件工具和生态系统支持来补充其硬件平台。

其针对 GitHub Copilot 的扩展现在可供所有开发人员免费使用，让用户可以使用 Arm 的架构优化代码。

目前已有超过 2200 万开发人员在 Arm 上进行开发，其 Kleidi AI 软件层在设备上的累计安装量已超过 80 亿次。

Arm 领导层认为，此次品牌重塑是其长期战略的必然举措。通过提供性能卓越、名称清晰的垂直整合平台，公司旨在满足从设备到数据中心对节能 AI 计算日益增长的需求。

正如哈斯在 Arm 的博客文章中所写，Arm 的计算平台是未来 AI 无处不在的基础，而 Arm 已准备好大规模地提供这一基础。

这对人工智能和数据决策者意味着什么

这种战略重新定位可能会重塑人工智能、数据和安全领域的技术决策者处理日常工作和未来规划的方式。

对于管理大型语言模型生命周期的人来说，更清晰的平台结构为选择针对 AI 工作负载优化的计算架构提供了更简化的途径。

随着模型部署时间的缩短和效率标准的提高，拥有像 Neoverse 或 Lumex 这样的预定义计算系统可以减少评估原始 IP 块所需的开销，并允许在迭代开发周期中更快地执行。

对于跨环境协调 AI 管道的工程师来说，Arm 新架构中的模块化和性能分层可以帮助简化管道标准化。

它引入了一种实用的方法来使计算能力与不同的工作负载需求保持一致——无论是在边缘运行推理还是在云中管理资源密集型的训练作业。

这些工程师经常需要在系统正常运行时间和成本性能之间做出权衡，他们可能会发现将他们的编排逻辑映射到预定义的 Arm 平台层会更加清晰。

负责维护高吞吐量管道和确保数据完整性的数据基础设施领导者也可能受益。

命名更新和系统级集成表明 Arm 更加致力于支持与支持 AI 的管道良好配合的可扩展设计。

计算子系统还可以加快支持下一代数据平台的定制硅片的上市时间——这对于在预算限制和有限工程带宽下运营的团队来说非常重要。

与此同时，安全领导者可能会看到嵌入式安全功能和系统级兼容性在这些平台中如何演变的影响。

Arm 致力于在边缘和云端提供一致的架构，因此安全团队可以更轻松地规划和实施端到端保护，尤其是在集成需要性能和严格访问控制的 AI 工作负载时。

这种品牌转变的更广泛影响向企业架构师和工程师发出了一个信号：Arm 不再仅仅是一个组件提供商——它为 AI 系统的构建和扩展提供了全栈基础。

https://venturebeat.com/ai/arm-is-rebranding-its-system-on-a-chip-product-designs-to-showcase-power-savings-for-ai-workloads-targeting-a-surprising-sector/

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