Arm 发布首款自研芯片，Meta 为首位客户

35 年来，Arm Holdings 一直将其指令集授权给全球最大的芯片制造商，并从每颗采用其设计的处理器中收取特许权使用费。如今，这家总部位于英国的公司首次制造出自己的实体芯片。
Arm 首席执行官 Rene Haas 周二在旧金山的一次活动中公布了公司首款自研芯片。Arm 将这款新的数据中心中央处理器命名为 AGI CPU。这一期待已久的举动标志着这家所谓的“芯片界瑞士”公司发生了重大转变，因为它将进入与客户的全新竞争领域。
Meta 是首批签约客户，这家社交媒体公司正在建设多个千兆瓦的人工智能数据中心，并计划今年在资本支出上花费高达 1350 亿美元。今年 2 月，Meta 从英伟达和超微半导体有限公司手中采购了大量芯片。
Meta 软件工程师 Paul Saab 在接受 CNBC 采访时表示：“在当今世界，你只有几个主要参与者。”他自 2023 年初就参与了 Arm 芯片项目。“这为我们增加了另一个生态系统参与者。”
Saab 补充说，Arm 的交易“为我们的软件堆栈和供应链提供了更大的灵活性。”
协议条款未披露。对 Arm 而言，这项交易标志着一项重大胜利，并获得了全球最有价值的公司之一的认可。
Moor Insights 的芯片分析师 Patrick Moorhead 表示：“假设他们获得了 Meta 未来 1150 亿至 1350 亿美元资本支出中的 5%。”“这对他们的营收来说是一个颠覆性的改变。”
这也是 CPU 需求复苏的最新迹象。英伟达已成为人工智能图形处理单元领域的领导者，最近告诉 CNBC，随着智能 AI 改变计算需求，CPU 正“成为瓶颈”。Futurum Group 将其称为“悄无声息的供应危机”，并预测到 2028 年 CPU 市场的增长率可能超过 GPU 的增长率。
虽然 GPU 由于其数千个核心可以同时执行许多操作，非常适合训练和运行 AI 模型，但 CPU 拥有数量较少但功能强大的核心，用于执行顺序通用任务。智能 AI 需要大量的通用计算能力，并且需要大量数据在多个智能体之间移动。
上周，在英伟达的年度 GTC 会议上，首席执行官黄仁勋展示了一个完全由 Vera CPU 组成的机架。在周二的 Arm 活动中，黄仁勋在一段录制的声明中祝贺 Arm 推出了新 CPU。
来自谷歌、亚马逊、微软、甲骨文、博通、美光、三星、SK 海力士和 Marvell 的高层领导也出现在视频中。Arm 告诉 CNBC，约有 50 家合作伙伴在发布前表示了支持。
Arm 云 AI 负责人 Mohamed Awad 在接受 CNBC 采访时表示：“这是一个万亿美元的市场，我们一次又一次地看到，我们的合作伙伴正在站出来，理解并认识到这对行业来说确实是件好事。”
CNBC 独家首次参观了 Arm 的新芯片实验室，该公司正在为今年晚些时候的全面生产准备新 CPU。
“创造你想要的芯片”
Arm 在其位于德克萨斯州奥斯汀的园区花费了 7100 万美元和大约 18 个月的时间，建造了三个新的实验室房间，曾经很小的团队已发展到 1000 多人。在里面，工程师们在芯片离开工厂生产线后，通过多轮测试来“启动”芯片。
与几乎所有无晶圆厂的人工智能芯片制造商一样，Arm 目前在其 CPU 的制造上依赖于台积电的制造工厂。Arm 的 CPU 采用台积电的 3 纳米节点制造，目前完全在台湾制造。台积电很快将在亚利桑那州开设一家 3 纳米工厂，Awad 表示 Arm “很乐意在这里生产。这最终取决于我们的客户想要什么。”
Arm 最出名的是作为几乎所有智能手机中移动芯片的领先架构。它于 2018 年通过推出 Neoverse 平台进入数据中心芯片领域。亚马逊在其首款定制处理器 Graviton 中将 Neoverse 推向主流，现在谷歌和微软也将其 AI 芯片基于 Arm。
Moorhead 表示：“如果 Arm 不存在，那么所有拥有自己处理器的公司都将无法创造出自己的处理器。”
尽管如此，大多数服务器芯片都是基于英特尔和 AMD 使用的传统 x86 架构构建的。Moorhead 将 x86 称为“久经考验”的架构，并表示它可以“运行几乎任何东西”。
Moorhead 表示，Arm 架构的好处是它“超级高效”，因为设计更具可定制性。“你可以只创造你想要的芯片，而无需其他任何东西。”
Awad 告诉 CNBC，Arm 团队“无情地优化”了其新 AGI CPU 以实现人工智能通用智能——因此得名。在一个单机架中最多可容纳 64 个新 CPU，总共约 8700 个核心。Arm 正押注这种密集配置将吸引全球受功耗限制的数据中心客户。
Awad 表示：“与 x86 机架相比，你的每瓦性能可以提高一倍。”“这意味着在相同的占地面积和相同的功耗下，性能提高一倍。”
Meta 的 Saab 表示，功耗是“一种非常稀缺的资源”。
他表示：“如果你有一个一流的 CPU，能提供你能获得的最大每瓦性能，那么你就可以为基础设施的其他部分腾出更多功耗。”
“向全世界开放”
Meta 在路易斯安那州、俄亥俄州和印第安纳州建设大型人工智能数据中心时，对效率有着巨大的需求。据报道，该公司还在考虑租赁德克萨斯州巨型 Stargate 站点的空间，该站点曾是 OpenAI 和 Oracle 计划扩建至 10 吉瓦容量的地方。
Meta 的人工智能支出激增，是在其 Llama 4 模型去年未获开发者好评之后发生的。
Moorhead 表示：“他们落后了。”“他们也认识到，我们没有足够的计算能力来做我们需要做的事情。”
除了获得英伟达和 AMD 的处理器外，Meta 还于 3 月份在其自 2023 年以来一直在制造的 Meta 训练和推理加速器系列中推出了四款新芯片。现在，它又增加了 Arm 的 CPU。
Saab 表示：“它旨在成为我们当前计算 CPU 的完整替代品，直接替代品，并且对我们的开发人员来说是透明的。”
Saab 于 2011 年在 Facebook 工作，当时该公司发起了开放计算项目，该项目现在拥有包括 Arm 和英伟达在内的数百家成员公司，致力于开放硬件设计，以帮助降低数据中心的能耗和成本。
Saab 表示：“我们与 Arm 的第一次谈话是，‘嘿，如果我们这样做，我们不希望只在公司内部进行。’” “我们不像一家试图建立销售渠道来销售芯片的芯片公司。我们希望它能向全世界开放。”
Arm 没有披露 CPU 的定价，但 Moorhead 预测价格将在数千美元。
Awad 告诉 CNBC，其价格将“具有竞争力”，目标是为那些无力自行制造内部处理器的公司提供选择。
Moorhead 表示：“你必须拥有 1000 名工程师，花费 5 亿美元的预算才能创造出来。”“所以肯定存在市场需求。”
观看：Arm 花费 7100 万美元打造首款 CPU 的芯片实验室内部