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从端侧智能到智能体 PC ,Arm正在重塑下一代个人计算 AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。
【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。
过去三十年,Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑,再到物联网设备,低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后,Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司,进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。
在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上,Arm释放出一个清晰信号:AI正在重新定义计算,而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。
AI正在重构计算范式
过去十年,计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长,以及AI 智能体开始进入实际应用,行业正在面临新的挑战:如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下,实现智能能力的大规模部署。
Arm认为,当下,AI 正在重塑各行各业,尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展,还是 AI 应用需求的不断增长,都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起,这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的,同时也正在催生一系列新一代应用场景。
过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU,随着异构计算的发展,CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时,Arm即指出,CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力,为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块,补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2(第二代可伸缩矩阵扩展)技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升,包括:
* AI性能提升最高5倍;
* 语音工作负载延迟降低4.7倍;
* 音频生成速度提升2.8倍。
在Gemma 4模型测试中,SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速,解码阶段最高1.6倍提升。
与此同时,Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者,目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架,开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发,就能自动获得开箱即用的性能优化。
这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计,到2030年,SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力,覆盖超过30亿台终端。
AI PC进入Arm时刻
相比智能手机市场,Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里,PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。
Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey
Arm认为,未来PC市场将同时存在两类产品:
一类是“传统计算市场”,持续向轻薄化、高续航演进,同时拥有 AI 助手功能;
另一类则是面向智能体的专用硬件平台。
在Arm看来,未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力,能够同时处理多个智能体任务,运行大型模型,并在本地完成推理与决策。
这恰恰是Arm架构的优势所在。
首先是能效。
Arm长期积累的高性能密度设计,使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心,并实现更长续航时间。
其次是异构计算能力。
Arm强调CPU与GPU深度协同,借助统一内存(Unified Memory)让CPU和GPU共享全部DRAM资源,实现算力与带宽的动态调配,从而更高效运行大语言模型。
再次是生态成熟度。
过去两三年间,Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发,原生应用数量显著增长,企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看,Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统,包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux,这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。
近期,在Microsoft Build 开发者大会上,Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目,旨在引导开发者获取相关学习资源,并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持,将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。
从Windows on Arm到智能体PC
对于Arm而言,AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS(Compute Subsystem)产品——CSS for PC,第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。
值得关注的是,近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品,该平台集成了20个Arm核心,被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说,AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台,而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。
结语
AI时代正在重新定义计算产业。
从智能手机到AI PC,从云计算到边缘推理,Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态,打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代,那么未来几年,Arm真正要争夺的,将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起,这场由AI驱动的架构变革,或许才刚刚开始。
六旬阿婆独自就医 护士无微不至照顾 老人受感动下跪致谢 原标题:六旬阿婆独自就医 护士无微不至照顾 老人受感动下跪致谢
海峡网3月30日讯 (泉州网记者 苏凯芳 文/图)28日11时许,在泉州中心市区霞新路,一辆私家车停在路边,车上下来一位阿婆和一位年轻的女孩,两人相互告别,在女孩转身上车的瞬间,阿婆竟朝着女孩跪下,见状,女孩急忙搀扶起阿婆……这究竟是怎么回事呢?阿婆和年轻的女孩是什么关系?
蔡文婷工作时的照片
第一幕 阿婆独自就诊 志愿者提供帮助
记者了解到,年轻女孩是今年27岁的南安人蔡文婷,她是泉州市第一医院NICU的一名护士。28日上午,她上完夜班,并利用休息的时间在门诊大厅为就诊的市民提供志愿服务。10时许,一名医生带着这位年过六旬的阿婆来到导诊台寻求帮助。原来,阿婆独自一人来看病,因不懂得就诊流程,一直在诊室门口徘徊。门诊医生发现后,热心地带着阿婆来到导诊台,希望志愿者可以协助老人看病。
了解情况后,文婷爽快地答应了。她告诉记者,阿婆是四川人,不懂得说普通话,也不识字,也没有医保卡。随后,她带着阿婆挂了号,办理了就诊卡。据悉,因阿婆不懂得普通话,文婷只能边猜边比画,询问老人哪里不舒服。在得知阿婆有高血压后,文婷带着她到心血管内科看病。
经诊断,阿婆的症状不是特别明显,考虑到患者经济方面的问题,医生建议阿婆先回所在的社区卫生院,建档拿些降压药,若是症状明显,再到医院做进一步检查。文婷说,阿婆对医生的诊断一知半解,加之语言沟通不便,她只能一字一句慢慢地解释给阿婆听。
第二幕 热心打车护送 阿婆竟下跪致谢
阿婆就诊结束时,已经接近11时。交流中,文婷得知,目前阿婆和老伴在泉州生活,儿子儿媳则在四川老家。生病前,阿婆是名保洁员,由于老伴要上班,她只能自己一个人来看病。据文婷回忆,阿婆离开医院时,精神状态并不好,加之没有直达的公交到阿婆家里,她担心老人会走丢。为此,看到门诊大厅的人流量有所减少,在和导诊护士沟通后,文婷决定送阿婆回家。
随后,文婷通过手机软件预约了专车,送老人回家。一路上,文婷不停地给阿婆普及高血压的知识,并告知阿婆相关注意事项。两人特别的谈话内容,引起了司机罗师傅的注意。罗师傅表示,当时阿婆为了表示感谢,不断地想塞钱给女孩,但都被女孩拒绝了。到达目的地后,两人相互道别。没想到的是,阿婆竟然给女孩跪下。“这一幕让我特别的意外,也特别的感动。”罗师傅说。
第三幕 司机收获感动 减免车费表敬意
文婷说:“看到阿婆给我下跪时,心里真的很难受。我只是做了年轻人该做的事,换成其他老人,我也一样会帮忙。”不过,让文婷感动的是,司机罗师傅在她和阿婆上车后不久,就偷偷地结束了订单,原本要30多元的路费,她只支付了10多元。
对此,罗师傅解释道,女孩上车后,系统就已经开始计费。起初,他并不了解情况,上路不久后,他从两人的交谈中了解到事情的经过,因为感动,所以提前结束了订单。“女孩子送阿婆回家后,又急着赶回医院,我觉得她们坐上我的车,就是种缘分,看到女孩在做好事,我也想通过减免车费的方式表达对她的敬意。”罗师傅说。
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责任编辑:本站编辑 · 更新时间:2026-10-10 20:02:21 · 来源:本站整理
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