Arm CEO：AI agent驅動CPU需求激增

Miles Bennett
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Arm行政總裁哈斯稱每吉瓦數據中心所需CPU核心數將從3000萬顆增至1.2億顆，AI agent的編排與調度需求正將競爭焦點從GPU轉向CPU。

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CPU核心數為甚麼突然不夠用？

哈斯給出一個關鍵數字：每1吉瓦數據中心容量最終需要1.2億顆CPU核心，2025年這個數字僅約3000萬顆——相當於要翻4倍。
這意味著→ 數據中心的CPU缺口並非小幅增長，而是量級躍升。
信號最早出現在約一年半前：客戶設計基於Arm架構的晶片時，從認為128核足夠，陸續要求160核甚至192核。簡單來說＝ 不是Arm先預測，而是客戶的設計需求先跑了出來。
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為甚麼GPU扛不住AI agent的工作？

AI agent（能自主執行任務的AI程式）不只是「算」，還要同時編排、調度、執行大量虛擬任務——這類工作負載無法簡單卸載給GPU。
這意味著→ GPU擅長並行計算，但agent的核心瓶頸在系統調度、工具調用和並發工作流管理，這些是CPU的主場。
這反映出AI產業正從「聊天機械人」向「自主agent」演進，決定AI工廠效率的不再只是算力，更是編排能力。
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Arm自己落場做CPU，會否搶走客戶生意？

Arm於2026年3月底在三藩市發佈了AGI CPU，直接進入AI數據中心CPU市場。
哈斯強調這不會改變Arm的IP授權核心模式。他以亞馬遜為例：亞馬遜會繼續開發自研的Graviton處理器，是否購買Arm的AGI CPU由客戶自行決定。
簡單來說＝ 沒有晶片設計能力的公司可以直接買Arm成品；有自研能力的客戶繼續用授權方案，甚至可以兩條路同時走。Arm多了一條收入線，但沒有堵住客戶的自研路。
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未來數據中心會變成甚麼模樣？

哈斯認為未來數據中心將是異構部署：Arm CPU機架、亞馬遜Graviton、英偉達Vera等平台在同一環境中共存。
英偉達的Vera CPU平台在單個液冷機架內集成了256顆Vera CPU；Arm的AGI CPU機架基於開放計算項目（OCP）標準構建，可融入液冷與風冷混合的部署環境。
這意味著→ AI基礎設施競爭的下一階段，焦點可能從「誰擁有最多GPU」轉向「誰能支撐最大規模的AI agent」，CPU的編排調度能力將成為新的核心變量。

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