Armは7日、メディアブリーフィングを開き、AIコンピューティング向けの新たな製品ポートフォリオを発表した。モバイル、ロボット、自律走行機器、データセンターにまたがる領域で、共通アーキテクチャを軸にAI対応を強化する。

今回の発表で共通するテーマは、Agentic AIの普及に伴う演算負荷の増大だ。Armは、AIエージェントがモデルの実行だけでなく、ツール呼び出しやデータベースアクセス、他のエージェントとの連携まで担うことで、CPU負荷が一段と高まると説明した。

モバイル向けでは、「CSS for Mobile 2」を投入する。CPUやGPUなどを個別に組み合わせるのではなく、統合済みのコンピュートサブシステムとして採用できるのが特徴だ。

Armは同製品を、AI利用を前提に設計したモバイル向け基盤と位置付ける。C2 CPUクラスタの性能は、シングルスレッドで前世代比15％、マルチスレッドで同12％向上したとしている。

C2クラスタでは、AI演算をCPU内で処理するSME2を最大2基まで実装できる。SME（Scalable Matrix Extension）はCPU命令セットに行列演算を加える拡張機能で、NPUを介さずCPUで直接行列演算を実行できるという。

ジェームズ・マクニーブン氏（Arm クライアントコンピューティング・エッジAI担当バイスプレジデント）は、SME2を2基搭載した場合の性能について「5〜7TOPS程度を見込む」と述べた。SME2はすでに主要なAndroid端末やiOS端末に搭載されているという。

Armによると、Google Play Storeに掲載されているAIアプリの95％はCPU上で実行されている。こうした利用実態を踏まえ、CPU側のAI処理能力を引き上げたとしている。

GPUでは描画方式を刷新した。新型「Mali G2」は、シェーダー内部にニューラルネットワークアクセラレータを組み込み、低解像度で生成した画像を高精細化するニューラルネットワーク・スーパーサンプリングを処理する。

Armは、同一の消費電力枠で描画性能が前世代比4倍に向上し、DRAMの消費電力も抑えられると説明した。これまで電力制約から抑制していたレイトレーシングも、1000本規模のレイまで増やせるようになったという。

「G2 Ultra NX」はニューラルネットワークアクセラレータを少なくとも6基搭載し、Armは主に10〜20TOPS帯での利用を見込む。Mali GPUの累計出荷は140億個に達した。

Armは、主要ゲームエンジンや商用タイトルへの適用はすでに終えており、年末に発売される機器からこれらの機能を利用できると説明した。

同日、ロボットや自律走行機器を対象とするPhysical AIプログラムも公表した。「Arm Total Design for Physical AI」には、AWS、Hugging Face、NXP、Siemens、Unitreeなど80社超のパートナーが参加した。

ダーモット・オドリスコル氏（Arm フィジカルAI担当バイスプレジデント）は、Physical AIコンピューティング市場について、2025年の250億ドル（約3兆7500億円）から2030年代には2000億ドル（約30兆円）超へ拡大するとの見通しを示した。この分野では、センサーが信号を捉えてから駆動部が作動するまでの遅延と、演算装置の重量が設計を左右すると説明した。

データセンター向けでは、「Neoverse CSS-N4」を投入する。ソケット当たり性能は前世代の「CSS-N3」に比べて2倍超、ワット当たり性能は25％向上し、メモリ帯域幅は75％拡大した。

Armは、2018年末にNeoverseを投入して以降、データセンター向けに累計15億コアを供給したと明らかにした。このうち5億コアは、2026年に入ってからの9カ月間で出荷したという。

パートナーがコア数やキャッシュ容量、I/O構成を調整できる点も、同製品の特徴として打ち出した。

製造プロセスについてはSamsung Electronicsにも触れた。エディ・ラミレス氏（Arm クラウドAIマーケティング担当バイスプレジデント）は、CSS-N4の主要な設計ポイントはTSMCのN3とN3Pだとしたうえで、「Samsung ElectronicsのSF2とSF2Pも、多く採用される設計ポイントだ」と述べた。

「CSS for Mobile 2」については、ArmがTSMCのN2を基準に性能を測定した。マクニーブン氏は「このプラットフォームは複数のファウンドリとプロセスに移植できる」とし、「パートナー各社のプロセス選択は数週間以内に見えてくる」と説明した。