Token经济下的CPU崛起

来源：市场资讯

（来源：芝能汽车）

2026年，AI 领域从 AI 聊天全面迈向智能体（Agent）时代，Token 经济模式也随之深度普及。

在这一行业变革浪潮中，Arm 正式推出自研数据中心处理器 ——Arm AGI CPU，这款芯片采用台积电 3nm 工艺打造，搭载 136 核 Neoverse V3 架构，主频 3.7GHz，TDP 仅 300 瓦，标志着 Arm企业向计算平台的进一步转型，正式迈入“IP+CSS+芯片“的全新发展阶段。

对于 1990 年创立以来始终专注于 IP 授权的 Arm 而言，这场战略升级，是顺应 AI时代发展的必然选择！

Part 1

从手机芯片IP到数据中心CPU

Arm在1990年成立于剑桥，最初选择了一条和英特尔完全不同的路，不卖芯片，卖"设计图纸"（IP授权）。

这一商业模式在移动互联网时代迎来全面爆发，高通骁龙、苹果 A 系列、三星 Exynos 等全球旗舰手机芯片，均基于 Arm 架构。

顺应 AI 时代的高速发展趋势，Arm 推出 Lumex CSS 产品，能在提升性能的同时，加快移动芯片的量产上市周期。

截至 2025 年，Arm 技术已应用于全球 99% 的智能手机中，成为移动终端领域的底层架构标准。

伴随汽车智能化加速演进，Arm 在端侧 AI领域的技术优势也日益凸显。Arm持续深耕汽车领域，针对性推出面向汽车市场的 IP 与 CSS 产品。

据悉，目前全球几乎所有车企均采用 Arm 技术。这一技术积淀与生态优势，也为机器人产业发展奠定了基础。

在数据中心领域，随着 AI 与数据中心产业的快速崛起，算力需求迎来结构性变革，Arm 也开启了战略升级之路。

◎2018年，Arm推出Neoverse平台，首次为数据中心和基础设施市场建立专门的产品线，从移动领域的通用IP供应商向高性能计算延伸。

这一战略很快得到市场验证：亚马逊Graviton2、Ampere Altra等早期产品均基于Neoverse N1实现，为Arm在数据中心领域积累了生态基础。

◎2023年，Arm进一步推出计算子系统CSS，从提供单一IP内核扩展到交付经过验证的、生产就绪的完整芯片设计蓝图，帮助合作伙伴缩短上市时间。

微软Cobalt 100正是基于Neoverse CSS的深度定制产品，代表了Arm IP授权模式向更高集成度演进的新阶段。

◎此次Arm AGI CPU的推出，是Arm商业模式的进一步拓展，无论是对Arm本身，还是对数据中心产业，都将带来全新突破。

据Counterpoint预测，到2029年，Arm架构CPU将占据AI ASIC服务器主控CPU部署量的至少90%，而2025年这个比例只有约25%。

Part 2

Token经济重新定义CPU的角色

2025年，代理式AI快速发展，智能体爆发式涌现，推动Token经济的发展，也为 Arm 自研芯片提供了入场时机。

国家数据局2026年3月数据显示，中国日均Token调用量突破140万亿次，较2025年底增长超40%，较2024年初暴涨超1000倍。

摩根大通预计，2025至2030年中国AI推理Token消耗量将增长370倍。

Token经济的核心指标从"算力FLOPS"转向"全链路吞吐效率"，CPU的角色从"跑程序"升级为"全局统筹者"，指挥GPU调用、管理数据流转、控制任务排队。CPU不够强，GPU再猛也转不动。

Arm测算，在每吉瓦功耗下，CPU核心数需从3000万个增至约1.2亿个，四倍增长，只能靠更高能效的CPU。

Arm AGI CPU的具体规格：基于Neoverse V3架构，最高136核、主频3.7GHz，每核独立2MB L2缓存。

台积电3nm工艺，TDP仅300瓦。内存支持DDR5-8800，延迟低于100纳秒，每核内存带宽6GB/s。接口配备96通道PCIe 6.0和CXL 3.0，双芯粒封装。

性能方面，单机架整体性能是x86平台的两倍以上，每吉瓦AI数据中心可节省高达100亿美元资本支出。视频AI流场景下，用户承载量为x86的1.9倍（255比134人），同等用户规模下功耗低40%。代理式AI金融场景中，单机柜可支撑数十个AI智能体并行运行。

生态合作方面，Meta是联合开发者，已在全线基础设施部署。

合作伙伴包括亚马逊、谷歌、微软、NVIDIA、OpenAI、SAP。早期系统已由永擎、联想、广达电脑、Supermicro等头部OEM厂商及ODM厂商推出。欧洲云服务商Verda已在其基础设施中部署Arm AGI CPU。

我把Arm AGI CPU的推出定义为"必要的冒险"。整个芯片产业在经历结构性重组，英伟达从GPU变成AI基础设施，英特尔从CPU向代工厂延伸，亚马逊从云服务商向自研芯片延伸。

在这样一个大重组时代，Arm选择下场几乎成为必然。技术上AGI CPU可行——136核3nm、2倍x86性能、Meta客户验证。

在市场层面，代理式AI激发广阔的市场空间，Arm合作伙伴自身的强烈需求，以及大量中小企业急需AI时代CPU能力但没有自研能力，Arm入场刚好填补空白。但生态上，它必须找到"自己做产品"和"服务好授权客户"之间的新平衡。