Arm正在围绕统一计算平台，加快布局智能手机、机器人和数据中心三大场景。

Arm于7日举行媒体沟通会，发布AI计算产品组合，涵盖面向移动端的CSS for Mobile 2、面向机器人和自动驾驶设备的Arm Total Design for Physical AI，以及面向数据中心的Neoverse CSS-N4。

从产品方向看，此次发布均指向Agentic AI兴起带来的新一轮算力需求。Arm指出，AI代理不仅需要运行模型，还会调用工具、访问数据库并与其他代理协同处理任务，这一模式正在显著推高CPU负载。由于大量任务最终仍由CPU承担，一次请求往往会拆分为多个代理并行处理，进而进一步增加CPU压力。

为应对这一趋势，Arm推出了CSS for Mobile 2。该方案属于面向移动端的计算子系统，芯片厂商无需再分别整合CPU、GPU等模块，可直接采用完整平台。Arm表示，这是一套面向AI应用场景设计的移动计算平台。按公司说法，C2 CPU集群的单线程性能较上一代提升15%，多线程性能提升12%。

在CPU侧，Arm还支持在C2集群中最多集成两组SME2单元，以在CPU内部处理AI计算。SME即Scalable Matrix Extension，是在CPU指令集内加入矩阵运算能力的扩展，可在无需经由独立NPU的情况下，由CPU直接完成部分AI矩阵计算。

Arm客户端计算与边缘AI副总裁 James McNiven表示，在配备两组SME2的情况下，相关算力预计可达到5至7 TOPS。Arm称，SME2目前已进入主流Android和iOS终端。该公司还表示，Google Play中的AI应用约95%运行在CPU上。

GPU方面，Arm也对渲染架构进行了调整。新一代Mali G2在着色器内部加入神经网络加速器，用于处理神经网络超采样，将低分辨率渲染画面放大。Arm称，在相同功耗范围内，其帧率性能最高可较上一代提升4倍，同时还能降低DRAM功耗。此前受限于功耗而未能充分应用的光线追踪，也可支持约1000条光线规模。

其中，G2 Ultra NX至少将搭载6个神经网络加速器。Arm预计，该产品主要应用于10至20 TOPS区间。Arm披露，Mali GPU累计出货量已达140亿颗。该公司还表示，已完成对主流游戏引擎和商业游戏的适配，相关功能将从今年年底发布的设备开始落地。

当天，Arm还发布了面向机器人和自动驾驶设备的Physical AI项目。Arm Total Design for Physical AI目前已吸引AWS、Hugging Face、NXP、Siemens、Unitree等80多家合作伙伴参与。Arm Physical AI go-to-market副总裁Dermot O’Driscoll预计，Physical AI计算市场规模将从去年的250亿美元持续增长，并在2030年代超过2000亿美元。

Dermot O’Driscoll表示，在这一领域，从传感器捕捉信号到执行机构完成动作之间的时延，以及计算硬件本身的重量，都会直接影响系统设计。

数据中心方面，Arm发布了Neoverse CSS-N4。Arm称，该产品单 Socket性能较上一代CSS-N3提升超过2倍，每瓦性能提升25%，内存带宽提升75%。

Arm表示，自2018年底推出Neoverse以来，已向数据中心供应15亿个核心，其中5亿个核心是在今年前九个月内交付。该公司还指出，CSS-N4的一大特点在于，合作伙伴可自行调整核心数量、缓存容量以及I/O配置。

在制程工艺方面，Samsung Electronics也被一并提及。Arm云与AI营销副总裁 Eddie Ramirez表示，CSS-N4的主要设计点聚焦于TSMC N3和N3P，“Samsung Electronics的SF2和SF2P也是需求较高的设计点”。

至于CSS for Mobile 2，Arm则以TSMC N2作为性能测量基准。James McNiven表示，该平台可移植至多家晶圆代工厂及不同工艺节点，合作伙伴最终采用何种工艺，未来几周将逐步明朗。