ARM：数据中心与Agentic AI打开长期成长空间（31页，2026年）

分类：半导体电子

标签：Agentic AI、数据中心、CPU、算力、半导体、Arm架构、云计算、自研芯片、边缘AI、物理AI

摘要：Agentic AI推动AI工作负载从模型训练与单轮推理转向以智能体（Agent）为代表的复杂任务执行，CPU在任务调度、工具调用、数据访问、内存管理与I/O交互中的作用显著提升。TrendForce预测，随着Agentic AI部署增加，AI数据中心CPU与GPU配置比例有望由1:4至1:8变为1:1至1:2，CPU在系统中的配置比重与价值量将持续提升。同时，电力、散热与并网资源约束成为AI基础设施新瓶颈，IEA预计全球数据中心用电量将由2025年约485TWh增至2030年约950TWh、实现大幅增长，Arm架构相对x86的低功耗、高能效优势进一步放大为总拥有成本（TCO）优势，成为云厂商自研CPU的核心考量。 服务器CPU指令集长期由x86主导，但客户选型逻辑正转向更重视性能功耗比、定制化能力与长期TCO。AWS Graviton已迭代至第5代，Google Axion、Microsoft Cobalt均基于Arm Neoverse平台，英伟达Vera亦采用Arm架构。据Arm披露，其架构已占头部超大规模云厂商CPU计算市场约50%份额，FY27Q1数据中心版税收入同比增长超10

来源：zuudee | 日期：2026-10-23 | 格式：PDF | 页数：31