（转自：电子创新网）

凭借3100亿出货和2200万开发者，Arm能延续移动时代的辉煌继续在AI时代称王吗？

2025年，AI正加速进入“大模型+端侧智能”的深水区。随着Transformer、LLM等技术不断演化，AI不再局限于云端部署，而是逐步向AI PC、AI手机、智能汽车、工业终端等边缘设备渗透。端侧AI的兴起，背后既有对低延迟、本地数据隐私保护的需求驱动，也受限于算力、能效与成本的多重制约。这催生了“异构计算+混合AI”架构的新范式——CPU、GPU、NPU等多种计算单元协同工作，云-边-端联动部署，成为当前AI芯片架构演进的核心方向，那在这些领域拥有产品优势的Arm能在AI时代称王吗？

在7月11日召开的2025中国集成电路设计创新大会（ICDIA 2025）上，安谋科技（中国）有限公司（以下简称“安谋科技”）CEO陈锋发表了题为《立足全球标准与本土创新，赋能AI计算“芯”时代》的主旨演讲。

在演讲中，陈锋从AI大模型技术趋势发展谈起系统性地阐述了安谋科技在全球化与本土化融合发展方面的前沿思考与实践路径。他指出全球范围内基于Arm架构的芯片累计出货超3100亿颗，活跃开发者规模超过2200万，Arm堪称全球最庞大的计算生态之一，同时，他也指出伴随着异构计算与混合AI的走热，基于Arm CPU的异构计算将是端侧AI部署的理想选择！

那么，在移动时代称王的Arm能在AI时代将继续称王吗？或者说：面对AI大模型时代的技术拐点，以及RISC-V等开源架构的迅速崛起，Arm的优势是否仍然坚不可摧？它能否在AI时代继续称王还是会在新一轮算力演进中失速？

老张认为，这不仅是对一家公司的考验，更是对一种技术范式的拷问。

从“生态王者”到“AI算力基石”：Arm的独特优势

1.全球通行证：软硬件生态先发红利

我们都知道，在智能计算时代，“生态”即“护城河”。基于Arm架构的芯片横跨移动终端、IoT、智能汽车与数据中心，其背后所凝聚的2200万开发者社区和稳定的软件工具链，已形成事实标准。

开发者无需重新开发软件，系统级兼容性极高，极大降低了产品迭代门槛。这种“技术惯性”使得Arm体系在传统强势领域依然不可撼动，尤其是在移动端、轻量级AI和通用计算中保持统治地位。

2. AI适配能力：软硬协同构建“新算力形态”

随着AI计算从云端向终端迁移，安谋科技打破传统“移动架构”的边界，推出面向大模型的“周易”NPU系列，具备W4A16硬件加速；Transformer模块专用DSA加速；多精度数据支持（CNN与Transformer兼容）；支持HuggingFace生态与Dynamic Shape。这类软硬协同的产品矩阵，契合了AI模型端侧部署的需求爆发，尤其适合智能手机、可穿戴、智能汽车等边缘AI场景补齐了Arm的短板。

3. 中外融合：全球标准与本土需求“双轮驱动”

此外，安谋科技独具中外融合属性：既拥有Arm授权的全球生态基因，又具备本地IP（NPU、CPU、SPU等）自研能力，可以更快响应本土客户的定制化、差异化需求，是国内少有能覆盖从IP到平台再到生态的计算基础提供者。

据陈锋介绍，安谋科技充分发挥“桥梁”作用，紧密连接中国市场与Arm全球生态，积极引入Arm前沿技术与解决方案，满足国内芯片合作伙伴开发具有国际竞争力产品的需求；同时，公司也是助力本土客户高效研发与快速商业化的“引擎”，得益于长期稳健的自研业务技术投入，已拥有成熟且高效协同的自研业务产品矩阵，实现对国内半导体行业的深度赋能。

在自研产品创新方面，基于对国内产业需求与技术趋势的深入洞察，安谋科技聚焦AI、CPU、信息安全和多媒体处理等核心研发领域，构建起完整的本土IP供应链，涵盖“周易”NPU、“星辰”CPU、“山海”SPU、“玲珑”多媒体系列等自研产品线，并且全部实现了客户相关产品的流片和量产。针对当前日益升温的端侧AI应用趋势，新一代AI加速引擎——“周易”NPU通过软硬协同优化，在算力、精度、灵活性、能效比等方面均实现大幅提升，可同时支持卷积神经网络（CNN）和Transformer架构，并适配多种主流大模型，助推端侧AI在多元场景的创新落地。

Arm和安谋科技的“双轮驱动”既兼顾了中国市场的独特需求也覆盖了国际市场的普适需求，似乎是一种完美的组合。

但，Arm遇到了一个对手！

RISC-V：从边缘突围的“后起之秀”

在AI时代，Arm遭遇了一个强劲对手那就是开放指令标准RISC-V，如果说Arm是王者，那RISC-V就是潜行的挑战者。

这套开放指令集架构标准近年来快速扩张，在学术界、初创企业乃至头部芯片公司中获得高度认可。它带来的不仅是零授权成本，更是一种“技术自主”的选择权。

1. 开放带来的创新爆发

RISC-V的最大优势在于灵活可定制，厂商可以根据自身场景裁剪架构、嵌入自研模块，打造真正差异化的产品。这种灵活性和透明度是Arm难以比拟的。

尤其是在AI芯片领域，不少新兴NPU架构选择基于RISC-V构建控制器或AI协处理器，用于节省功耗、提高效率。AI SoC逐渐向“RISC-V + NPU + 自研DSP”的方向演进。

2. 中国力挺，生态快速补全

关键是中国已经成为RISC-V全球最大的市场推手。开源工具链、标准化中间件、类Linux兼容操作系统等生态正在迅速建立，Arm曾经强大的生态护城河，正被围攻。尤其是一些曾经观望的大厂开始下场，RISC-V经过15年的发展似乎迎来了爆发。

安谋的短板与风险：优势正在被重新定义

1. 成本结构对初创者不友好

一些业内人士认为，尽管生态成熟，Arm架构授权费用高昂，IP模块定制空间有限，使得越来越多初创公司在评估成本后转向RISC-V。对于边缘设备、低功耗AI芯片等场景，这种“性价比战”正逐步侵蚀Arm原有市场。

2. 创新速度受限于生态惯性

另外，庞大的生态反而可能成为创新的包袱。相比RISC-V能迅速整合新型AI加速逻辑或特定用途指令，Arm仍需保持架构标准化，难以在部分细分场景中快速响应。

3. PC与服务器仍是追赶者

虽然Arm在智能手机长期称霸，但在PC和数据中心领域仍非主流。尽管未来几年Arm服务器芯片份额将突破50%，但Intel与x86仍握有生态控制权；而在高性能AI推理方面，Arm CPU相较定制化AI加速器仍存在性能差距。

要称王就要重构自己！

无数的事实已经证明，AI时代不是传统CPU时代的简单延续，而是一场架构分裂与算力多元化共存的浪潮。Arm/安谋科技能否称王，取决于其能否适应以下关键趋势：

1、异构协同 vs 单一架构主导：未来计算不是CPU一家独大，而是CPU+NPU+DSP+DSA的协同架构，安谋已在这方面初步建立优势；

2、生态控制 vs 开放创新：安谋的优势在生态整合，但RISC-V的开放策略正在重塑技术发展逻辑；

3、本土定制化 vs 全球标准化：安谋的本土研发正发挥更大作用，能否进一步摆脱对Arm英国总部的依赖，将决定其长期生存能力。

在AI时代，称王并不意味着一家独大，而是能否在关键生态位占据核心地位。安谋科技凭借全球生态的积淀与本土创新的灵活，仍将在AI基础设施建设中扮演关键角色。但面对成本、灵活性、开源生态等新战场，它也必须主动转型、强化本土IP能力、拓宽异构合作边界。

老张认为AI时代，真正的王者是能重构自我者！

“出货3100亿颗”“开发者超2200万”，在传统芯片生态里，这样的数字意味着无可撼动的统治力。但AI时代不是线性的延续，而是一场范式的突变——它将打破原有的路径依赖，重构从技术架构到商业模式的每一层逻辑。在这样的时代，只有那些能够自我颠覆、自我进化的企业，才可能拥有真正的“称王”资格。

我们看到，AI技术正在倒逼算力体系从以通用计算为核心的传统范式，转向异构、分布式、专用化协同的新模式。通用CPU不再是唯一的算力核心，越来越多的AI工作负载由定制化NPU、DSA、甚至类脑架构来承担。这意味着：商业逻辑上，“通用+授权”的IP商业模式面临挑战，客户不再满足于从一个“中心化标准”获取技术，而是更倾向于基于场景定制、轻量协作的生态模式；

在技术路径上，传统架构迭代速度已难满足AI的快速变化节奏，需要更开放、更快速的架构更新机制与开发者响应机制。

在这种背景下，Arm所代表的全球计算“标准架构”，虽然生态庞大、工具完备，但也深深植根于旧时代的思维模式：高度封闭的授权体系、对架构标准化的路径依赖、对创新的外包式管理方式……都可能成为AI时代的掣肘。

重构自我 = 放下既得优势，重新参与新规则

相比之下，像RISC-V这种“生而开放”的架构，之所以在AI芯片厂商中风靡，是因为它代表了一种新技术范式：

开放：允许开发者从底层架构开始做定制；

灵活：适应特定AI模型或场景的优化需求；

轻量：不依赖庞大冗余的架构历史包袱。

这正是AI时代的底层逻辑：快速试错 + 小步快跑 + 模块解耦。

所以，“重构自我”的真正含义不是简单地叠加NPU和将自己的产品排列组合，更不是推出几款“AI处理器”，而是要从根本上重构自己的组织能力、技术理念与商业接口方式，主动向AI时代的协同式、生态式、动态式范式靠拢。

对于Arm来说，真正的问题是愿不愿意放下已有的规模优势，打破原有的商业逻辑、生态关系与技术架构，去主动拥抱一个去中心化、开放式、快速演化的AI生态？

这不仅是一个技术选择，更是一次战略上的自我革命！

所以，AI时代的“称王”不是存量博弈，而是范式重建！从PC时代到移动互联网时代，“称王”的逻辑是生态规模、标准垄断与授权能力；但在AI时代，这些护城河正在被开源化、模块化、协同化的浪潮冲击。

真正的王者，是能与旧世界切割、在新世界重新定义自己的企业。

所以！Arm是否能称王，不取决于它过去出货多少芯片、有多少开发者，而取决于——它是否有勇气成为另一个“自己”！

对此大家怎么看？欢迎留言讨论！