AI重塑数据中心格局，看Arm如何重构算力基础设施新形态

　　随着人工智能 (AI) 持续呈指数级增长，全球基础设施正面临前所未有的挑战。企业已无法仅靠简单堆叠传统服务器来实现扩展，他们需要的是专为 AI 工作负载优化的定制化系统，并具备在超大规模下高效运行的能力。如何在高性能、低功耗与成本可控之间取得平衡，正成为数据中心乃至整个算力产业的核心命题。

　　在此背景下，Arm Unlocked 2025 AI 技术峰会深圳站于 10 月 30 日圆满落幕。作为本届大会的重要环节，Arm 与产业伙伴在基础设施技术分论坛中共同探讨了 AI 驱动下的数据中心面临的关键变革，共同描绘融合型 AI 基础设施的未来蓝图。

　　与会嘉宾普遍认为，随着大模型训练和生成式 AI 应用对算力需求的持续攀升，传统基础设施架构已难以支撑指数级增长的 AI 工作负载。融合型 AI 数据中心将成为基础设施演进的下一个关键阶段，其核心在于通过最大化单位面积的 AI 算力密度，实现能效最优与成本可控的动态平衡。

　　针对这一趋势，Arm 展示了其在平台化架构、芯粒技术以及生态协同方面的最新成果。Arm 正通过 Neoverse 平台推进从云到端的统一计算架构，为 AI 工作负载提供高性能与高能效并重的计算底座。针对需要更高性能的工作负载和用例，Arm 在去年推出两款基于全新第三代 Neoverse IP 构建的新的 Arm Neoverse 计算子系统。Arm Neoverse CSS V3 是高性能 V 系列产品组合中的首款 Neoverse CSS 产品，与 CSS N2 相比，其单芯片性能可提高 50%，而Arm Neoverse CSS N3 拓展了 Arm 领先的 N 系列 CSS 产品路线图，与 CSS N2 相比，其每瓦性能可提升 20%。作为一套经优化、集成和验证的平台，Neoverse CSS 汇集了构成系统级芯片 (SoC) 核心的关键技术。借助 Neoverse CSS，Arm 为寻求差异化优先、SoC 优化和加快上市进程的合作伙伴打造了健全的起点。

　　论坛上，Arm 还分享了基于芯粒架构的系统设计思路。通过将计算、内存、I/O、加速器等功能模块化为可灵活组合的晶粒，SoC 设计者能够实现更快的产品迭代、更高的能效比与更具成本效益的扩展方式。这一创新路径为行业提供了在功耗、热设计与性能之间取得平衡的新解法。

　　Arm 强调，AI 时代的基础设施不再是单一架构的竞争，而是生态系统的协作。Arm 通过与芯片厂商、云服务商、服务器 OEM 以及软件开发商的紧密合作，共同完善工具链、编译器和AI框架优化，使得开发者能够在 Arm 架构上轻松实现端到端性能提升。

　　从具体实践来看，依托 Arm 架构在性能、效率与灵活性方面的卓越表现，越来越多企业意识到，将应用从 x86 架构迁移至 Arm 架构能收获诸多优势——这一点也得到了现场合作伙伴实践分享的印证。Arm 架构不仅能显著提升应用运行性能，还能有效降低总体拥有成本 (TCO)，因此迅速成为企业适配未来工作负载挑战的首选架构。事实上，目前全球数据中心已部署超 10 亿颗基于 Arm Neoverse 平台的 CPU，这一数据充分凸显了 Arm 架构在全球数据中心建设中的核心地位。

　　随着 AI 算力需求持续爆发，企业已无法依靠传统服务器扩展模式维持竞争力。未来的基础设施需要为 AI 工作负载量身定制的系统级设计思维，在超大规模、高能效与低成本之间取得最佳平衡。Arm 在本次峰会中，不仅展示了前沿技术，更展现了引领行业迈向融合型 AI 基础架构的愿景：通过开放的计算平台与可扩展的架构设计，携手生态伙伴共筑智能时代的算力底座，让创新从架构层面加速落地。