February 03, 2026

雲端開發者正加速採用基於 Arm 架構的平台，憑藉其無可比擬的每瓦效能和成本優勢，更快地將 AI 工作負載擴展並投入正式營運。

人工智慧 (AI) 正重塑數位格局，開發者也面臨全新挑戰：基礎設施不僅要具備強大運算能力，還需兼具可擴展性、成本效益和高能源效率等特徵。當前，亞馬遜網路服務 (AWS)、Google、微軟、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 及 NVIDIA 等超大規模雲端服務提供者與 AI 領先企業，均已基於 Arm 架構打造客製化解決方案，佈局 AI 資料中心。

此一趨勢正在蓬勃發展。2025 年領先的超大規模雲端服務提供者的新增伺服器算力中，有近半數是基於 Arm 架構。Arm Neoverse 平台正在為量產級 AI 工作流程、向量搜尋引擎、即時機器學習 (ML) 平台及雲端原生微服務提供運算能力支援，同時在成本效益、輸送量與節能方面，達到可量化的顯著提升。隨著 AI 工作負載持續擴展，基礎設施的選擇也更為關鍵。

AI 工作負載貫穿端到端，Arm 驅動全流程的最佳化

AI 的應用早已不再侷限於推論或模型訓練。從資料預處理、模型編排，到即時服務與記憶體管理，如今的 AI 技術堆疊已包含整個運算工作流程。這也帶來對延遲、成本、功耗及擴展性方面的全新系統級挑戰，而這些早已超出傳統通用 CPU 的設計初衷與能力範圍。

Arm 在這場變革中扮演核心角色——其價值不僅限於 CPU 層面，更貫穿整個 AI 系統架構。

在 AWS， Arm Neoverse 核心為 Graviton 通用運算平台、Nitro 資料處理單元 (DPU) 提供運算能力支援，並做為 AI 加速器的前端節點 (head node)，為 AI 工作流程打造高度整合、能源效率出眾的基礎設施。

NVIDIA 也採用類似架構設計：Arm 架構是 Grace 與 Vera CPU 的技術基礎，二者均做為 AI 系統的前端節點部署；同時 Arm 還為 BlueField DPU 提供運算能力支援，協助資料移轉與卸載處理，為 AI 資料中心設計打造一體化的平台解決方案。

憑藉卓越的每瓦效能、強大的記憶體頻寬，以及在 Amazon Graviton、Google Cloud Axion、Microsoft Azure Cobalt、NVIDIA Grace 等平台上的規模化部署，基於 Arm 架構的基礎設施正逐漸成為可擴展、高性價比 AI 工作負載的首選方案。

Arm 正成為雲端運算的新標準

雲端運算領域正經歷一場策略性轉變：全球領先的雲端服務提供者都在增加基於 Arm 架構的基礎設施建設，將其做為融合型 AI 資料中心規模化部署的預設路徑。這並非試點探索，而是著眼於長期的架構策略。

在軟體層面，Atlassian、Spotify 和優步 (Uber) 等企業，已開始借助通用工具與社群文件，將核心工作負載遷移至基於 Arm 架構的雲端基礎設施，且無需對底層平台進行大幅度的重新建構。Atlassian 表示，在將核心服務遷移至 Arm 執行個體後，運算成本顯著降低，CI/CD 工作流程運行速度也得到提升；Spotify 在後端工作負載中試用 Graviton 平台後，達到顯著的基礎設施效率提升；Uber 則透過基於 Arm 架構的基礎設施，在最佳化微服務效能的同時，降低單執行個體的運營成本。

同時，Arm 提供的一系列工具正加速此遷移過程。例如 Arm MCP（模型上下文協定）伺服器以及整合於 GitHub Copilot 的 Arm 雲端遷移代理 (Cloud Migration Agent)，正説明開發者評估工作負載相容性、加快雲端遷移過程，並完成穩定可靠的規模化部署。目前，專為各類 Arm 雲端平台量身打造的 Arm MCP 伺服器已對所有軟體發展者開放，它可將雲端遷移工具與專業經驗直接融入開發者常用的 AI 助理中，進而驅動自主化的智慧代理工作流程。

透過自動化最佳實踐、加速開發流程並提供即時指導，該工具大幅度地簡化遷移路徑，讓開發團隊從專案開始的第一天起，即可更輕鬆地獲得成本、能源效率與效能優勢。早期使用者的回饋也驗證了其在真實遷移場景中具備高度實用性。

開發者轉向 Arm 架構的五大案例

除上述全球軟體企業外，其他科技公司在日常運營中採用基於 Arm 架構的雲端基礎設施時，也得到類似效益。

1. 借助 Graviton3，LLM 推論成本降低 35%

Vociply AI 是一家專注於大規模部署大語言模型 (LLM) 的 AI 新創企業，在切換至 Amazon Graviton3 後，其單月基礎設施成本從 2,000 美元降至 1,300 美元，同時效能得到同步提升，具體事項包括：

• 性價比提升 40%
• 詞元 (token) 輸送量提升 15.6%
• 功耗降低 23%

此一成果受惠於 Arm Neoverse 核心、Neon™ 指令集深度最佳化，以及 llama.cpp 等量化推論引擎的支援。

2. 生成式 AI 工作流程加速，基礎設施成本降低 40%

生成式 IT 及 AI 解決方案平台 Esankethik 將其完整技術堆疊——包括預處理、訓練與推論部分，全面遷移至基於 Arm 架構的 Graviton 執行個體，並獲得顯著成效，具體事項包括：

• 推論業務延遲降低 25%
• 每百萬次請求的 Lambda 成本降低 40%
• 記憶體效率提升 15%

透過在 Arm 平台上統一運行預處理、訓練與推論任務，Esankethik 有效緩解了效能瓶頸，並顯著提升了系統可擴展性。

3. SiteMana 實現即時 ML 的穩定規模化

潛在客戶開發技術公司 SiteMana 已將其即時 ML 推論與資料攝取任務遷移至 Graviton3 平台，並獲得顯著成效：

• 單月成本降低約 25%
• P95 延遲降低約 15%
• 網路頻寬提升 2.5 倍

此次遷移有效解決了 CPU 降頻問題，並在峰值負載下維持穩定的系統效能。

4. AuthZed 提升開發者工作流效率

AuthZed 做為基礎設施服務授權平台，已將其從開發筆電到雲端的所有工作負載，統一遷移至 Arm 架構，藉此落實了：

• 本地建構速度提升 40%
• 生產環境 CPU 利用率提升 20%–25%
• 運算成本降低約 20%

該方案在不改變開發者既有工作習慣的前提下，達到工作流程的大幅精簡最佳化。

5. Zilliz Cloud 提升 AI 搜索輸送量

Zilliz Cloud 是一套專為正式環境中的 AI 應用打造、完全託管的向量資料庫，近期已將其向量搜尋引擎遷移至 Graviton3，實現以下最佳化的成果：

• 索引建構效能提升 50%
• 十億級查詢場景下，向量搜索速度提升 20%
• 單查詢成本降低，輸送量提升

該成果適用於語義搜索、檢索增強生成 (RAG) 及多模態 AI 任務。

為 AI 雲端時代而生

Arm Neoverse 專為現代工作負載打造——涵蓋 LLM、向量搜索、即時 ML、資料分析及高密度微服務等場景。與 x86 相比，基於 Arm 的執行個體具備以下優勢：

• 更卓越的性價比優勢
• 更出色的 AI 與雲端原生工作負載效能
• 成熟的軟體生態系與完善的開發者工具鏈
• 透過 Arm KleidiAI 為 AI 框架提供最佳化支援，實現無縫效能調校與整合

Arm 提供涵蓋開發者資源、效能調校指南與雲端遷移清單在內的完整套件，顯著簡化 AI 與雲端工作負載的遷移流程。這些資源可降低遷移阻力，支援效能調校，且無需對平台進行全面的重新建構。

開發者可透過 Arm 雲端遷移計畫獲取遷移資源、技術指南及專家諮詢服務。

此外，Arm MCP Server 現已對所有開發者開放，可幫助識別並高效率地執行從 x86 到 Arm 架構的遷移。開發者可點擊此處，瀏覽 Arm MCP Server。

AI 時代的基礎設施平台

基於 Arm 的雲端基礎設施正快速成為 AI 運算策略的基礎。

隨著工作負載持續擴展，能源效率的重要性也日益凸顯，基礎設施需以更少資源提供更多價值。Arm 是打造次世代 AI 系統的開發者，提供切實可行的實踐路徑。

關於 Arm

Arm 是業界效能最高且最節能的運算平台，其無可比擬的應用範疇觸及全球所有連網使用者。為因應全球對運算永無止境的需求，Arm 提供先進的解決方案，使全球領先的科技公司得以釋放前所未有的 AI 體驗與功能。透過與全球最大的運算生態系及 2,200 萬名軟體開發者的共同努力，我們正在 Arm 平台上建構 AI 的未來。

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