云计算战场，x86阵营失守？

　　板块火山引擎，在大会上透露已将首批基于Arm AGI CPU的智能体沙箱解决方案推向市场。而全球

　　人工智能浪潮之初，GPU抢尽风头而CPU被冷落；随着智能体的到来，CPU重新回到舞台中央。同样重大的变化在于CPU的底层架构，Counterpoint Research高级分析师Parv Sharma 对第一财经记者表示：“我们正在见证数据中心历史上架构份额最快的一次转变。”

　　“随着智能体的发展，市场对安全、隔离且能够弹性扩展的大规模执行环境需求不断增长。”火山引擎云基础产品经理负责人李越渊表示，火山引擎对Arm AGI CPU进行早期评估后认为，其在主流云工作负载中展现出良好的性能潜力。

　　联想也已围绕Arm AGI CPU开发相关解决方案。联想集团副总裁、中国基础设施业务群总经理陈振宽表示，联想和Arm对算力基础设施未来的发展方向有着共同的愿景，通过发挥双方优势，能够使技术创新满足中国市场快速增长的AI算力需求。

　　在Arm云AI业务拓展副总裁Eddie Ramirez看来，当前中国许多云服务商正在探索如何服务企业工作负载、云原生工作负载，以及应对智能体AI的需求。这些不同的工作负载需要多种CPU类型。

　　今年8月份，一位英伟达业务副总裁亲赴西雅图，把首批 Vera CPU 服务器交付至云科技。这是地表最能赚钱的芯片企业与规模最大的云计算平台的合作，具有很强的指标意义。

　　云科技上的核心计算单元依然是GPU，但CPU的价值正在被重新定义；GPU使得成为全球市值最高的芯片企业，而现在它日益重视CPU业务了。

　　在今年年中的电话会议上，方面曾预计，到7月底搭载Cobalt 200的机架就将部署在全球超过25个。Cobalt 200是微软第二代Arm架构的CPU，相较前代产品性能最高提升50%。

　　今年早些时候，谷歌云发布第八代TPU系统，首次搭载谷歌Axion CPU作为计算头节点。这款CPU面向通用计算和推理工作负载。

　　在浪潮的早期，GPU是幸运儿，市值也因此超过5万亿美元。用于通用计算的CPU一度被冷落，相应企业如英特尔的市值此前也被压制。

　　这种转变最核心的因素，是人工智能从生成式向智能体进化，从单纯的“回答问题”转向“采取行动”。传统推理仅依赖单次模型调用，而智能体系统涉及工具调用、编排系统，以及长上下文检索操作，这都是CPU更擅长的工作。

　　亚马逊、微软、谷歌等科技巨头，是这一轮AI浪潮的最慷慨投资者。它们的集体行动，重新把CPU拉回聚光灯下。微软 CEO 萨提亚·纳德拉在中期业绩会上表示：“在运行智能体负载时，CPU与GPU同样重要。”

　　这些云计算公司的里，GPU和CPU的配比，正在发生剧烈变化。智能体出现之前，GPU与CPU的配比最高可达到8:1,也就是八颗GPU只需要搭配一颗CPU。

　　Arm首席营销官Ami Badani对第一财经记者表示，随着市场当中智能体工作流或者工作负载激增，相信未来GPU和CPU在云计算平台的比例会接近1：1。

　　“CPU需求正在呈指数级增长。自2025年下半年起，服务器CPU市场出现供应紧张。”Parv Sharma预计，到2030年，全球服务器CPU市场规模将增长约6倍，达到约2000亿美元。

　　这一趋势对、AMD和Arm等核心的CPU企业都是好消息。但是，这些企业从这一趋势中获得的利益大不相同。x86架构的CPU需求增量小，而Arm架构CPU增量大。

　　x86和Arm都是CPU的指令集架构，就像世界上两套不同的语言体系。前者的代表性企业是和AMD，后者的代表性企业是总部位于英国的Arm公司。Arm通过授权IP向各大企业输出知识产权，也在今年首度推出了自己的实体CPU。

　　亚马逊、微软等企业依然购买x86阵营里英特尔和AMD的CPU，但它们现在更重视Arm阵营了。

　　目前，主要的超大规模云服务提供商均已采用Arm架构来自研芯片，亚马逊的Graviton、谷歌的Axion、微软的Cobalt和英伟达的Vera均是如此。

　　科技企业基于Arm的IP自研CPU，能够掌握设计周期，针对特定工作负载进行定制。这种令超大规模云厂商获得产品节奏的掌控力，是x86供应商无法满足的。

　　今年6月，加州的蒙特利公园市通过一项提案，全面禁建数据中心。当地居民的担心之一，是数据中心大量消耗电力，推高当地民用电价。数据中心的高能耗，对互联网巨头们同样意味着厚厚的账单。国际能源署数据显示，面向AI的数据中心用电量在2025年增长五成。

　　x86架构最初面向个人电脑，而Arm架构最初面向手机；在数据中心业务里，前者具有生态优势，后者具有能耗优势。Parv Sharma对第一财经记者表示，与x86相比，Arm的每瓦性能约高出30%。

　　短期来看，数据中心CPU市场仍由x86阵营的英特尔和AMD主导。但基于Arm架构的数据中心CPU正在新部署中占据较大份额。IDC 数据显示，基于Arm架构的机架级服务器已超越 x86。

　　“我们正在见证数据中心历史上架构份额最快的一次转变，其背后的主要驱动力是超大规模云厂商开始将Arm作为新一代Agentic AI和云原生工作负载的默认架构。”Parv Sharma说。

　　英伟达成为商业CPU供应商；Arm和高通携自研芯片进入市场；超大规模云厂商则在基于Arm架构扩展其自研芯片系列；而x86阵营的英特尔和AMD则在努力捍卫市场地位。

　　线程密度决定了单颗CPU能够同时运行多少个并行智能体。这一点对于以执行操作为导向的智能体尤为重要。

　　x86体系树大根深，生态上绑定了海量应用。超大规模云厂商有足够的人员和资金储备，来完成从x86向Arm的迁移。这种迁移需要兼容既有软件，包括数据库、专有分析工具、ERP系统等。每一款软件都需要进行测试、验证，并且通常还需要重新编译。这种迁移所需要的人才和资金，往往超出了中小型云厂商所能承受的范围。

　　Arm的优势在于能源效率，也就是每瓦能榨出更高工作效果。对于云厂商而言，节约每一瓦，从每一瓦电力里释放出更多可用算力，变得越来越不可忽视。

　　AMD采取了更具进攻性的策略，推出采用台积电2nm先进制程的产品，与英伟达Vera展开竞争，并宣称性能最高可比英特尔提升3.4倍、比英伟达Vera高20%。此外，AMD也在通过打造机架级系统，从而与英伟达展开竞争。

　　据Parv Sharma观察，AMD平均售价高于英特尔，因此在x86市场中获得了更高的收入份额。

　　英特尔采用18A制程节点的芯片已经出货，目标是高密度扩展型工作负载。此外，采用英特尔18A-P制程节点的芯片预计于2027年上市，并将在智能体相关工作任务领域与AMD 展开市场争夺。

　　“对于x86而言，其优势仍然在于软件生态成熟度以及无须重新编译。此外，x86在高性能计算和企业遗留工作负载方面仍处于领先地位。但x86的每瓦性能低于Arm，同时英特尔在执行、产品节点方面的延迟也导致其出现竞争劣势。”Parv Sharma表示。