到2029年，基于Arm的CPU將占定制AI ASIC服務(wù)器主機(jī)CPU部署的至少90% ，高于2025年的約25%。

根據(jù) Counterpoint Research HPC 服務(wù)發(fā)布的最新數(shù)據(jù)中心 AI 服務(wù)器計(jì)算 ASIC 出貨量預(yù)測(cè)和跟蹤報(bào)告，定制 AI 服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施的主機(jī) CPU 層正在經(jīng)歷一場(chǎng)悄然但結(jié)構(gòu)性的變革，x86 架構(gòu)正逐漸被專有的基于 Arm 的設(shè)計(jì)所取代 。

雖然公眾對(duì)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的討論幾乎完全集中在加速器的出貨量上，但研究機(jī)構(gòu)自下而上地跟蹤谷歌、AWS、微軟、Meta 和其他主要超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商的主機(jī)CPU 連接率，揭示了一種獨(dú)立且未被充分重視的需求轉(zhuǎn)變正在并行發(fā)生。

過去三年，基于 x86 架構(gòu)的 CPU 在 AI 基礎(chǔ)設(shè)施加速器部署中占據(jù)了主導(dǎo)地位。領(lǐng)先的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商在當(dāng)前一代ASIC服務(wù)器部署中一直依賴英特爾和 AMD 的處理器作為主機(jī) CPU，這反映了軟件兼容性要求和現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的現(xiàn)狀。然而，在這個(gè)不斷增長(zhǎng)的市場(chǎng)中，由于半定制 AI 加速器或 XPU 對(duì)異構(gòu)架構(gòu)的需求，可以看到基于 Arm Neoverse 內(nèi)核的 Arm 服務(wù)器 CPU 的采用率正在大幅提升。

對(duì)于超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心而言，此舉本質(zhì)上是出于成本和效率方面的考慮。通過自主設(shè)計(jì)主機(jī)處理器和人工智能加速器，超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心旨在實(shí)現(xiàn)多元化，降低對(duì)商用芯片供應(yīng)商的依賴，在規(guī)模化運(yùn)營(yíng)中重新獲得利潤(rùn)，并降低運(yùn)維成本。因此，專有的Arm CPU最初面向通用云工作負(fù)載，之后才被設(shè)計(jì)用于人工智能服務(wù)器程序。基于Arm架構(gòu)的CPU的每瓦性能最高可達(dá)同類x86機(jī)架式配置的兩倍，這對(duì)于希望在固定功耗范圍內(nèi)最大化計(jì)算密度的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心而言至關(guān)重要。

研究助理David Wu強(qiáng)調(diào)了這一趨勢(shì)：“雖然x86架構(gòu)目前在人工智能服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施中仍占據(jù)重要地位，但經(jīng)過逐代分析表明，這一既有優(yōu)勢(shì)正在迅速向基于Arm的專有設(shè)計(jì)過渡。預(yù)計(jì)，這一轉(zhuǎn)變將在2026年下半年加速。了解哪些超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商以及哪一代ASIC芯片正在從x86過渡到Arm，才是獲取有效洞察的關(guān)鍵所在。”

人工智能超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心中基于 Arm 架構(gòu)的 CPU 的普及

對(duì)于谷歌而言，其下一代 TPU 基礎(chǔ)設(shè)施中基于 Arm 的 Axion CPU 的快速部署是這一轉(zhuǎn)型過程中最重要的單一事件，這表明基于 Arm 的 CPU 現(xiàn)在已經(jīng)準(zhǔn)備好進(jìn)行大規(guī)模 AI 基礎(chǔ)設(shè)施部署。

AWS也一直在逐步改變其 Trainium 架構(gòu)，基于 Arm 的 Graviton 處理器在高密度配置中發(fā)揮著越來越重要的作用，即使 x86 架構(gòu)在某些部署中仍然保留以保持向后兼容性。

除了谷歌和AWS之外，Arm架構(gòu)的轉(zhuǎn)型正在超大規(guī)模云服務(wù)領(lǐng)域迅速發(fā)展。微軟從一開始就將其Azure Cobalt ARM CPU與Maia AI加速器系列相結(jié)合。

進(jìn)入 Arm AGI CPU

Meta最近確認(rèn) Arm 為其下一代 MTIA 基礎(chǔ)設(shè)施的戰(zhàn)略 CPU 合作伙伴，并且 Meta 被指定為Arm 首款A(yù)GI CPU的啟動(dòng)客戶，這進(jìn)一步表明，擺脫商用 x86 架構(gòu)是一個(gè)深思熟慮的、全行業(yè)的趨勢(shì)，而不是一個(gè)孤立的設(shè)計(jì)決策。

研究副總裁尼爾·沙阿表示：“人工智能服務(wù)器從x86架構(gòu)向Arm架構(gòu)的過渡并非一蹴而就，而是逐步推進(jìn)，逐代迭代，逐配置調(diào)整。超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商正根據(jù)自身特定的部署需求做出審慎的選擇，編寫兼容且可互操作的軟件，經(jīng)濟(jì)效益也十分可觀。預(yù)計(jì)在2026年下半年，隨著各大超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商廣泛部署自主研發(fā)的Arm CPU以及下一代ASIC平臺(tái)，這一過渡進(jìn)程將顯著加速。”

Shah補(bǔ)充道：“我們的分析預(yù)測(cè)，到2029年，基于Arm的CPU將占定制AI ASIC服務(wù)器主機(jī)CPU部署的至少90% ，高于2025年的約25%，這一結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變是由主要超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心加速推出內(nèi)部Arm CPU項(xiàng)目所驅(qū)動(dòng)的。”

這一轉(zhuǎn)變也對(duì)更廣泛的半導(dǎo)體供應(yīng)鏈產(chǎn)生了重大影響。隨著超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)向采用先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)自主研發(fā)的Arm CPU，人工智能服務(wù)器的建設(shè)將同時(shí)推動(dòng)臺(tái)積電供應(yīng)鏈中人工智能服務(wù)器計(jì)算ASIC和CPU兩大環(huán)節(jié)的需求增長(zhǎng)。

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