AI 並非單一工作負載、也不存在單一理想的基礎架構，而是一組多元且複雜的工作負載，需要透過具整體一致性的系統層級策略，才能在效率與規模上實現最佳效能。而在這一策略中，CPU 扮演著核心角色，它做為系統的智慧層，統籌協調雲端、資料中心、邊緣乃至實體 AI 系統中的各類運算資源。

這些是 Futurum 最新報告《Arm 處於 AI 和資料中心變革的中心》的核心結論，該報告深入剖析了 AI 當前面臨的關鍵轉捩點，並闡明 Arm 在其中的核心角色。以下是從該報告萃取出的五個關鍵要點。

AI 是一項系統挑戰

儘管 AI 加速器常被熱烈討論，但 Futurum 的報告指出：真正決定 AI 規模化效能表現的，是整個系統的智慧編排能力。無論是協調異質運算、管理資料流程，還是在功耗和成本限制下維持穩定效能，CPU 都在其中發揮著核心作用。正如報告中指出的，產業關注焦點正從「能部署多少原始算力」轉向「如何智慧地在不同環境之間編排算力」。

CPU 是支撐 AI 運行的資料通道與核心樞紐

CPU 正日益扮演 AI 的「主節點（head node）」角色——也就是系統的大腦——負責在整個系統中進行協調與調度，從資料輸送與記憶體管理，到安全控管與執行流程的整體協同運作。報告指出，在現代 AI 流程中，每個加速器往往需要更多 CPU 資源協同工作，而非減少 CPU 資源數量。事實上，Arm 架構的 CPU 已廣泛嵌入到 SmartNIC、DPU、NPU 以及各類網路設備中，用於高效率地卸載並管理 AI 工作負載。歸根到底，CPU 不是 AI 系統的週邊元件， 而是極為重要的基礎設施。

每瓦效能讓 CPU 成為 AI 經濟模型中的核心支柱

隨著 AI 日益受到能耗供給及功耗上限的限制，「每瓦效能」已成為衡量成本效益與永續發展的決定性指標。Futurum 旗下 Signal65 的獨立基準測試表明，Amazon Graviton4 相較於同級 x86 CPU 實現雙位數的效能提升，同時在總擁有成本 (TCO) 上保持顯著優勢。此一結果凸顯，基於 Arm 架構的 CPU 不僅在能效層面持續領先，也已在絕對效能上具備強勁競爭力。在能源限制日益嚴峻的背景下，能夠實現單位功耗下最大吞吐量的 CPU，正成為支撐 AI 規模化發展的關鍵戰略資源。

超大規模雲端服務提供者採用 Arm 架構 CPU 做為標準化部署平台，而非試驗性探索

報告明確指出，超大規模雲端服務提供者對 Arm 架構 CPU 的部署已不再處於探索階段。亞馬遜網路服務 (AWS)、微軟、Google 及 NVIDIA 正將 Arm 架構 CPU 廣泛部署於雲端基礎設施、客製化晶片及融合型 AI 資料中心中。如今，出貨到主要超大規模雲端服務提供者的算力中，有近 50% 是基於 Arm 架構。同時，根據 Arm 最新一季財報，其來自於資料中心客戶的權利金營收已實現翻倍成長，且主流的超大規模雲端服務提供者所使用的核心數也持續攀升。整體來看，基礎設施正在向 Arm 架構實現長期、策略性的轉型。

推論運算、邊緣運算與實體 AI 的發展讓 CPU 的核心戰略地位更加凸顯

隨著 AI 重心從訓練轉向推論，智慧化不斷向邊緣運算及實體世界延伸，CPU 的核心戰略地位愈發凸顯。報告強調，邊緣 AI、機器人、汽車系統及自主設備依賴的是即時、系統級的運算能力，而非單純的模型推論。特別是在邊緣 AI 場景中，系統將更加依賴 CPU 以實現即時運算，而不僅僅是執行 AI 模型。同時，當今絕大多數機器人及實體 AI 系統在感知、控制及整體系統協調上，均依賴基於 Arm 架構的處理器。

為何意義重大

綜合來看，Futurum 的報告清晰傳遞了一個訊號：AI 基礎設施正在經歷結構性變革。未來的贏家，將不再僅由單一突破性加速器所決定，而在於誰能建構出在功耗、成本與擴展性限制下依然能高效率協同的完整系統。而 CPU 及其所驅動的系統智慧，正是未來發展的核心。

想深入瞭解上述結論背後的資料、基準測試結果與架構分析，請下載 Futurum 完整報告《Arm 處於 AI 和資料中心變革的中心》。

關於 Arm

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