字节用Arm CPU了，黄仁勋：好难过没买Arm

芯东西（公众号：aichip001）
作者 |  ZeR0
编辑 |  漠影

芯东西6月3日报道，Arm CEO Rene Haas昨日在Computex 2026期间发表主题演讲，宣布字节跳动和甲骨文已采用Arm自研数据中心CPU芯片Arm AGI。

上个月，Arm将其对Arm AGI CPU的需求预期提高了一倍，预计在2027和2028财年将达到20亿美元（约合人民币135亿元），同时预计该产品将在大约五年内创造150亿美元（约合人民币1016亿元）的年收入。

Rene Haas在昨日接受外媒采访时谈道，美国阻止AI CPU出口到中国“几乎是不可能”，因为AI CPU应用广泛，难以确定哪些CPU是专门用于AI的，很难像AI芯片那样设定具体的性能阈值和内存带宽限制。

本周一，英伟达发布基于Arm架构的RTX Spark超级芯片和Vera数据中心CPU，当晚Arm股价一路上涨，截至周二收盘，涨幅达16%。今年迄今，Arm股价已累计上涨263%。

英伟达创始人兼CEO黄仁勋也来Rene Haas周二的演讲串门，一上台就调侃：“看看他的股价，我每发布一款产品，他的股价就会上涨，我的啥也没发生。”

Rene Haas则机智回应：“你以前是股东，然后你卖掉了股份。”

黄仁勋立即接梗：“是的，是的，哎呀，我需要现金。”

两人看来是老熟人，热聊15分钟，时不时就现挂小品，抛梗接梗逗得全场连连爆笑，他俩自己也经常大笑到露出满口牙。

这真是我最近看过的气氛最活跃的一场科技圈对谈了。

比如，黄仁勋在连夸一大通Arm CPU后，总结说：“关键词是「Arm很完美」。”

Rene Haas接话：“另一个关键词是「谢谢」。”

黄仁勋马上飙中文：“哪里，哪里，不要客气啦。”

然后Rene Haas吐槽：“现在这场较量不公平了。”（意指老黄讲中文不公平）

接着黄仁勋又贴心地补了一句：“You’re welcome。”

黄仁勋还调侃说“Arm最棒的优势之一就是不必担心供应链问题”，IP的供应链是电子，可以用任意多的电子。

“所以我爱它的商业模式，”黄仁勋开始忆往昔，“你们知道，我尝试过了，我曾经努力成为Arm，我跟Rene以前共事过，然后我们又尝试再次合作，不过那也没什么大不了的，我依然很难过。”

Rene Haas说：“如果两家公司合并，我们将成为世界上最大的公司。”

“我喜欢这个，”黄仁勋笑出声，“这真是个好主意。”

看来两个人都对英伟达没能收购Arm充满遗憾。

最后到送礼物环节，Rene Haas玩起“回忆杀”，给黄仁勋送了台搭载NVIDIA Tegra 3芯片的微软Surface RT笔记本电脑，还模仿黄仁勋签上自己的大名。

NVIDIA Tegra 3，就是英伟达几年前推出的全球首款Arm移动四核处理器。

黄仁勋指着大屏幕上的照片自夸：“我们年轻时发生了什么？我得说，我觉得我更显年轻。你们同意吗？我觉得自己保养得相当好。”

Rene Haas笑到模糊。

然后黄仁勋一把夺过礼物，语调上扬：“这是给我的？如果我签个名，再还给你，它就是个宝贝。”

Rene Haas说：“不，你签完还给我，这里有合同、有发票，我们不能那样做。 我们知道那游戏。”

回归正经产业话题，在这场演讲中，Rene Haas问了黄仁勋几个关键问题：

1、为什么要做RTX Spark？

2、本地智能体和云端智能体如何权衡取舍？

3、智能体真能独立工作，脱离底层操作系统吗？

4、黄仁勋怎么看未来几年增长的制约因素？

黄仁勋还给市场发展“画大饼”：现在计算机行业受限于用计算机的人数，有了能自主使用计算机的智能体，我们将不再是十亿人使用计算机，而是数百亿，甚至可能比使用计算机的智能体、机器人和自动驾驶汽车更多。

所以问题是，计算机产品的规模究竟能有多大？

“我感觉，到现在，结局已经注定了，这个数万亿美元的产业规模可能要大十倍，我们正在前进的路上。”黄仁勋说。

Rene Haas也分享了Arm在智能体PC和数据中心CPU领域的最新进展与后续规划。

他顺带提到这周跟台积电董事长兼总裁魏哲家、高级副总裁兼COO张晓强聊天，他们说从未见过连续四年半导体行业周期都如此繁荣。

一、黄仁勋小课堂：智能体PC怎么设计？

黄仁勋对Rene Haas提出的几个关键问题一一解答，对接下来的AI PC发展及芯片设计思路都非常有参考性。

1、为什么做RTX Spark这款产品？

PC和操作系统已经存在40年，人工编程将被智能体应用取代，这些智能体将使用PC中的工具。那未来该如何重构架构、改变操作系统、重新发明计算机呢？

英伟达意识到智能体系统需要出色的CPU，这就是采用Arm的原因。

RTX Spark超级芯片配备20核CPU，具备出色的单线程性能，内存需要存储很多参数。

所以，英伟达创造了一个名为NVFP4的新数据格式，以压缩庞大的语言，尽可能多地构建模型，并将非常智能的AI集成到系统内存中。

英伟达还希望将用于加速计算的CUDA和CUDA Tile结合，将张量核心处理集成到一个处理器中。

2、本地运行的智能体和云端运行的智能体，怎么权衡取舍？

这些Arm PC将成为一直自主运行的智能体。

今天，如果把笔记本电脑落在家里或酒店里，你就没法用它了。

但未来，你只需要拿起手机，就能远程跟PC对话，指挥智能体干活。

黄仁勋说：“个人计算设备的本质是，您能用这台设备做任何事，不用花时间。”

需要用一些云端API，就调用云端API。凡是本地能做的，就在电脑上完成。

3、运行智能体，操作系统重要吗？如果把智能体看作操作系统，它是否真能独立完成工作，并且不太依赖底层操作系统？

操作系统的重要性丝毫不减，甚至可能比以前更重要。

这也是人们常说的AI出现时所面临的争议点——“软件已死”，黄仁勋认为没有比这更离谱的了。

人对很多工具功能的了解，可能只有百分之一二十。

但现在，你可以告诉智能体你想要什么。

智能体非常清楚如何使用这些工具，因为它们已经读取了Skills文件，Skills本质上就是阅读该工具的使用手册，所以它现在会使用连接到这一工具的MCP或CLI，解锁所有这些工具，满足你的需求。

这些工具将比以往任何时候都更有价值，它们运行在操作系统上，所以我们需要Windows系统，我们在很长一段时间内都需要这些API和工具。

4、未来几年，增长的制约因素是什么？

“我们几乎在各个方面都看到了限制。”黄仁勋说，英伟达事先做了计划，供应链规划做得很好，今年同比增长近100%，明年将实现非常迅猛的增长，供应链能够支撑英伟达的增长。

但需求实际上更高。

黄仁勋谈道，新型计算应用模式确实需要一种新架构，现在一大突破是智能体能够生产实用型AI，这是为什么大家的增长都如此不可思议。

当AI变得实用，所产生的token就能带来利润。当token生成有利可图，每个人都想生成万亿倍的token。

现在AI不止是会回答问题的聊天机器人，它能思考、使用工具、阅读、继续思考、规划、尝试，需要生成的token数量大幅增长，token的盈利能力正在推动算力需求，产生叠加效应。

二、Arm PC芯片：苹果谷歌高通都说好，跟英伟达、联发科紧密合作

在PC领域，谷歌、苹果、英伟达、高通等都研发了基于Arm架构的PC芯片，Arm与苹果、谷歌、微软等都合作了几十年。

Rene Haas谈道，Arm很荣幸与英伟达合作开发基于Arm架构的RTX Spark超级芯片。这款芯片的定制Grace CPU有20个核心，每个核心都基于Arm架构。

“我相信这是当前市面上笔记本电脑中CPU核心数最多的了。”Rene Haas说，当你把它和Blackwell GPU搭配使用，这颗芯片FP4 AI算力达到1PFLOPS，还有128GB统一内存容量、完全原生支持Arm平台的Windows系统。

Arm在这当中的角色是与英伟达和联发科紧密合作，用Arm的计算子系统策略。

计算子系统将构建定制化SoC所需的一切组件（CPU、GPU、系统IP、内存控制器）组合起来，构建完整的终端解决方案系统。

Arm与联发科合作完成了这项工作，联发科可以提供完整的解决方案。

Rene Haas也展示了面向智能体PC的Arm CSS路线图，下一代将优化专为PC设计的定制CPU核心。

三、Arm自研智能体CPU：OpenAI、字节都是合作伙伴

Rene Haas说，超过250亿颗Arm芯片是在中国台湾造出来的，今年3月发布的Arm首款自研CPU Arm AGI由中国台湾的台积电生产。

Arm AGI CPU专为AI智能体基础设施打造，采用台积电3nm制程工艺、双Chiplet设计，单颗CPU集成136个Arm Neoverse V3高性能核心，配备2MB L2缓存，支持3.7GHz主频，提供每核心6GB/s内存带宽，内存时延低于100ns，采用96通道PCIe Gen 6接口，支持CXL 3协议，TDP达300W。

Arm AGI CPU合作伙伴包括OpenAI、Meta、Cerebras、SAP、SK telecom、Rebellions等。Rene Haas宣布，这款芯片的市场需求比刚发布时更强劲了，甲骨文和字节跳动也加入了这个大家庭，验证了Arm AGI CPU能够解决现实世界的问题。

当然，不是所有企业都想买Arm AGI CPU。对于有自研芯片兴趣的企业，Arm提供多种IP和计算子系统（CSS），致力于为客户提供任何他们乐见其成的解决方案。

在数据中心，与谷歌最新AI芯片TPU 8t和TPU 8i连接的Axion CPU，就是一款采用Arm Neoverse技术的芯片，在性能不变的情况下，功耗可比x86 CPU降低60%。

亚马逊自研CPU Graviton同样在用Arm架构。亚马逊CEO安迪·贾西曾透露：“两家大客户问能否买下我们2026年全部的Graviton实例。”

英伟达也刚在本周发布基于Arm的新一代Vera CPU。

Arm计划把自研CPU做成一个长期事业，并展出三年路线图。

第二代Arm AGI CPU已在研发中，相较上一代拥有更多的核心、更高的能效和更好的性能。

第三代Arm AGI CPU也即将问世。

这些都基于Arm打算与芯片一起交付的计算子系统。

本周黄仁勋、陈立武、Rene Haas等芯片巨头掌门人的演讲，反映了一些CPU产业的共性趋势——智能体改变计算逻辑，为CPU打开了一扇全新的市场机遇之门。

过去几年，算力竞争的焦点主要在AI训练离不开的GPU。但是今年智能体应用爆发后，智能体推理需求愈发旺盛，需要大量状态管理、工具调用、流程编排，这些是CPU密集型任务。

英特尔、AMD仍在巩固x86处理器在数据中心领域的优势。而新兴玩家，包括亚马逊、谷歌、英伟达等，基本上都在押注Arm CPU路线。连Arm都做了“违背祖宗的决定”，在今年正式杀入数据中心CPU赛道。

一个非常有意思的现象是，芯片行业正形成一种新的垂直整合趋势。

英伟达、英特尔、AMD等产品线丰富的芯片巨头，都越来越强调自身的全栈特性，强调自家方案的优势也殊途同归：能效更高、要啥都有、能省更多钱。

各行业的头部企业亦纷纷“跨界”：云巨头们向下延伸自研芯片，芯片企业向上延伸做整机方案，半导体IP企业向上延伸研发芯片。

在token成为新的竞争货币、算力需求爆炸式增长的背景下，如何让每瓦特产生更多有效计算，将会是接下来芯片竞争的主轴。