隨著人工智能 (AI) 持續呈指數級增長，全球基礎設施正面臨前所未有的挑戰。企業已無法僅靠簡單堆疊傳統服務器來實現擴展，他們需要的是專為 AI 工作負載優化的定制化系統，并具備在超大規模下高效運行的能力。如何在高性能、低功耗與成本可控之間取得平衡，正成為數據中心乃至整個算力產業的核心命題。

在此背景下，Arm Unlocked 2025 AI 技術峰會深圳站于 10 月 30 日圓滿落幕。作為本屆大會的重要環節，Arm 與產業伙伴在基礎設施技術分論壇中共同探討了 AI 驅動下的數據中心面臨的關鍵變革，共同描繪融合型 AI 基礎設施的未來藍圖。

與會嘉賓普遍認為，隨著大模型訓練和生成式 AI 應用對算力需求的持續攀升，傳統基礎設施架構已難以支撐指數級增長的 AI 工作負載。融合型 AI 數據中心將成為基礎設施演進的下一個關鍵階段，其核心在于通過最大化單位面積的 AI 算力密度，實現能效最優與成本可控的動態平衡。

針對這一趨勢，Arm 展示了其在平臺化架構、芯粒技術以及生態協同方面的最新成果。Arm 正通過 Neoverse 平臺推進從云到端的統一計算架構，為 AI 工作負載提供高性能與高能效并重的計算底座。針對需要更高性能的工作負載和用例，Arm 在去年推出兩款基于全新第三代 Neoverse IP 構建的新的 Arm Neoverse 計算子系統。Arm Neoverse CSS V3 是高性能 V 系列產品組合中的首款 Neoverse CSS 產品，與 CSS N2 相比，其單芯片性能可提高 50%，而Arm Neoverse CSS N3 拓展了 Arm 領先的 N 系列 CSS 產品路線圖，與 CSS N2 相比，其每瓦性能可提升 20%。作為一套經優化、集成和驗證的平臺，Neoverse CSS 匯集了構成系統級芯片 (SoC) 核心的關鍵技術。借助 Neoverse CSS，Arm 為尋求差異化優先、SoC 優化和加快上市進程的合作伙伴打造了健全的起點。

論壇上，Arm 還分享了基于芯粒架構的系統設計思路。通過將計算、內存、I/O、加速器等功能模塊化為可靈活組合的晶粒，SoC 設計者能夠實現更快的產品迭代、更高的能效比與更具成本效益的擴展方式。這一創新路徑為行業提供了在功耗、熱設計與性能之間取得平衡的新解法。

Arm 強調，AI 時代的基礎設施不再是單一架構的競爭，而是生態系統的協作。Arm 通過與芯片廠商、云服務商、服務器 OEM 以及軟件開發商的緊密合作，共同完善工具鏈、編譯器和AI框架優化，使得開發者能夠在 Arm 架構上輕松實現端到端性能提升。

從具體實踐來看，依托 Arm 架構在性能、效率與靈活性方面的卓越表現，越來越多企業意識到，將應用從 x86 架構遷移至 Arm 架構能收獲諸多優勢——這一點也得到了現場合作伙伴實踐分享的印證。Arm 架構不僅能顯著提升應用運行性能，還能有效降低總體擁有成本 (TCO)，因此迅速成為企業適配未來工作負載挑戰的首選架構。事實上，目前全球數據中心已部署超 10 億顆基于 Arm Neoverse 平臺的 CPU，這一數據充分凸顯了 Arm 架構在全球數據中心建設中的核心地位。

隨著 AI 算力需求持續爆發，企業已無法依靠傳統服務器擴展模式維持競爭力。未來的基礎設施需要為 AI 工作負載量身定制的系統級設計思維，在超大規模、高能效與低成本之間取得最佳平衡。Arm 在本次峰會中，不僅展示了前沿技術，更展現了引領行業邁向融合型 AI 基礎架構的愿景：通過開放的計算平臺與可擴展的架構設計，攜手生態伙伴共筑智能時代的算力底座，讓創新從架構層面加速落地。