Arm推出3納米AGI CPU，Meta成爲其首個數據中心客戶

Arm 剛剛做了一件它幾十年來一直迴避的事情。這家曾經默默無聞地爲全球大部分芯片提供動力的公司，如今終於走到臺前，開始自主研發處理器。Arm 不再僅僅出售設計並收取專利費，而是將自己的芯片推向市場，首先推出的是一款面向數據中心的新型 3 納米通用人工智能 (AGI) CPU。.

這使得 Arm 與一些在其架構上構建產品的公司直接競爭。.

首席執行官雷內·哈斯週二在舊金山舉行的一場活動上發佈了這款全新的自主研發處理器。該公司將其命名爲AGI CPU，這是一款面向人工智能工作負載的數據中心芯片。Arm不再僅僅銷售基礎架構，現在也開始銷售芯片本身。.

Meta加入Arm，擴展其人工智能基礎設施

Meta是其首位客戶。該公司正在建設數吉瓦的人工智能數據中心，並計劃今年在資本支出方面投入高達1350億美元。.

今年2月，Meta還從英偉達和AMD獲得了大量芯片供應。隨着其人工智能業務的不斷擴張，與Arm達成的新協議又爲其增添了一個處理器來源。.

自 2023 年以來一直參與 Arm 芯片項目的 Meta 軟件工程師 Paul Saab 告訴記者：“在當今世界，真正參與其中的只有少數幾家公司。”

保羅還表示，這項交易“讓我們在軟件架構和供應鏈方面擁有更大的靈活性”。兩家公司沒有透露交易條款。.

隨着智能體人工智能給計算帶來壓力，CPU需求上升。

此次發佈正值CPU在人工智能領域日益受到關注之際。作爲人工智能圖形處理器市場的領導者，英偉達此前曾表示，隨着智能人工智能改變計算需求，CPU正“成爲瓶頸”。

Futurum Group 將其稱爲“悄無聲息的供應危機”，並預測到 2028 年 CPU 市場增長可能會超過 GPU 市場增長。.

這兩種芯片類型的區別很簡單。GPU 適用於訓練和運行 AI 模型，因爲數千個核心可以同時執行大量運算。.

CPU 擁有數量較少但功能強大的核心，這些tron專爲順序執行的通用任務而設計。智能體 AI 需要大量的通用計算能力，因爲海量數據需要在多個智能體之間傳輸。.

在上週的英偉達GTC開發者大會上，首席執行官黃仁勳展示了一個裝滿Vera CPU的機架。週二在Arm的發佈會上，黃仁勳發表了一段錄製好的聲明，祝賀公司發佈新產品。谷歌、亞馬遜、微軟、甲骨文、博通、美光、三星、SK海力士和Marvell的領導人也出席了發佈會。Arm告訴記者，在發佈會之前，已有約50家合作伙伴表示支持。.

Arm 雲人工智能負責人 Mohamed Awad 表示：“這是一個價值 1 萬億美元的市場，我們一次又一次地看到，我們的合作伙伴逐漸理解並意識到，這對整個行業來說實際上是一件好事。”

Arm擴大測試範圍並依賴臺積電。

爲了達到這一目標，Arm 花費了 7100 萬美元，耗時約 18 個月，在其位於德克薩斯州奧斯汀的園區內建造了三個新的實驗室。.

團隊規模已從最初的小規模發展到如今的1000多人。工程師們利用這些實驗室對出廠後的芯片進行調試，並進行反覆的測試。.

與大多數無晶圓廠人工智能芯片公司一樣，Arm 也使用臺積電 (TSMC) 來製造處理器。AGI CPU 採用臺積電的 3 納米工藝製造，目前所有生產都在臺灣進行。.

臺積電正在亞利桑那州籌建一座3納米制程工廠。阿瓦德表示，Arm“非常樂意在這裏生產”，但最終選擇取決於客戶的需求。.

Arm 最爲人熟知的仍然是其爲幾乎所有智能手機提供移動芯片。2018 年，它憑藉 Neoverse 進軍數據中心芯片領域。亞馬遜通過 Graviton 將該平臺推向主流市場，谷歌和微軟也基於 Arm 的設計開發人工智能芯片。.

穆爾黑德說：“如果Arm不存在，那麼所有擁有自己處理器的公司都無法開發自己的處理器。” 大多數服務器芯片仍然使用英特爾和AMD的x86設計，穆爾黑德稱之爲“久經考驗的可靠方案”。

阿瓦德表示，團隊對AGI CPU進行了“無情的優化”，使其能夠實現通用人工智能，這也是它得名的原因。一個風冷機架最多可容納64個CPU，約8700個核心。他說：“與x86機架相比，它的每瓦性能是後者的兩倍。”

Paul 表示，瓦特是一種“非常稀缺的資源”，並補充說，每瓦特更高的性能可以爲數據中心的其他部分節省更多電力。.

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