智通财经APP获悉，ARM指令集架构拥有者Arm公司(ARM.US)CEO首席执行官雷内·哈斯周三在接受媒体采访时表示，随着AI智能体向各行业渗透带来愈发强劲的CPU需求，他越来越有信心，这家芯片设计公司独家推出的专供于AI数据中心CPU——AGI CPU能够获得足够的供应，以满足规模高达20亿美元或者比这一数据更高的客户需求。ARM架构CPU在AI算力基础设施集群中的普及，与Arm公司开始直接销售自研版本的完整芯片，正在形成两条相互强化的成长路径。
2026年3月提出10亿美元展望，当时已有相应供应安排;5月客户需求增至超过20亿美元，但由于新增供应尚待落实，仍维持10亿美元收入展望;7月表示对扩大供应、实现高于10亿美元的收入更有信心;到了9月的这次吉姆·克莱默采访，Arm公司CEO哈斯则进一步表示，对实现20亿美元甚至比这一数字更加强劲的信心比7月要强得多。Arm公司对于AGI CPU业务的20亿美元需求展望，计划在2027至2028财年(跨越2026至 2027日历年)内实现。
过去两年AI叙事几乎被GPU垄断，CPU一度像是AI军备竞赛里的“配角”;但随着开源的OpenClaw这类型代理式AI工作流(即AI智能体)主导的推理工作负载、数据编排、任务调度、内存访问、网络通信和多工具调用全面增长，市场可谓彻底意识到：没有强大的CPU作为系统中枢，GPU集群无法高效运转。
CPU从“被低估的基础设施”重新回到芯片舞台最中央，带有非常明显的“文艺复兴”式复古浪潮意味。此前AMD公布的业绩显示，公司第二季度数据中心收入达到67亿美元，同比增长107%，由EPYC与Instinct共同驱动，英特尔Xeon则从既有企业计算基础进一步延伸至智能体执行与异构推理基础设施，公司第二季度数据中心与AI业务收入约63亿美元，同比增长59%，并已与合作伙伴展示基于Xeon的机架级推理和智能体系统。
在聚焦代理式AI工作流的AI智能体狂潮带来的CPU需求激增态势之下，Arm公司股价今年以来涨幅高达120%。ARM所采用的精简指令集计算架构使得基于其设计的服务器CPU在执行AI推理/训练任务时，相比于英特尔x86架构，具备高能效和低功耗方面的巨大优势。这一特性使得ARM架构特别适合用于数据中心服务器领域，能够高效配合AI GPU来满足几乎无止境的AI推理/训练算力需求。
Arm堪称全球人工智能狂热浪潮最大赢家之一，英伟达自研的Grace CPU以及近期需求火爆的Vera CPU正是基于ARM架构，亚马逊的自研数据中心Graviton服务器处理器同样采用ARM架构，类似的还有谷歌基于ARM架构的自研数据中心CPU Axion ，以及微软Azure Cobalt 100/Cobalt 200基于高性能 Arm Neoverse的自研ARM架构数据中心CPU，ARM架构可谓正在从“智能手机之王”演变成AI云时代的算力基础设施底座之一。
Arm CEO：更有信心满足20亿美元CPU芯片需求
Arm公司的首席执行官雷内·哈斯周三接受知名财经频道CNBC的“金融财经名嘴”吉姆·克莱默采访时表示，他越来越有信心，公司能够满足华尔街对其名为AGI CPU的新款数据中心芯片所提出的更高收入预期。
“我们对此感觉不错。我们对此真的感觉非常好，”哈斯在旧金山参加吉姆·克莱默主持的《疯狂金钱》节目时表示。
这些言论具有重要意义，因为围绕Arm首款自主设计的数据中心中央处理器，需求一直不是主要疑问。投资者关注的反而是，在人工智能热潮期间，各家芯片制造商争夺有限的制造产能之际，公司能否获得足够的供应，将这些需求转化为收入。
这种执行能力尤为重要，因为Arm的这款CPU标志着其商业模式的一次重大扩展。该公司过去主要通过向客户授权芯片设计来赚钱，而这款CPU则代表着它开始进军销售自有完整芯片的业务。
Arm首次在5月的财报电话会议上披露，已经能够看到AGI CPU的20亿美元需求，是其3月宣布首款定制CPU时此前提出的10亿美元的两倍。但由于Arm在努力获取足够供应、以满足新增需求的同时，仍维持10亿美元的官方收入展望，其股价下跌了10%。
在7月的财报电话会议上，管理层表示，其获得必要供应的信心有所增强。股价在随后一个交易日上涨超过7%。
周三，哈斯进一步告诉克莱默，他的信心可谓大幅增强。
“所以，我记得我们是在5月左右的财报电话会议上说过，我们已经能够看到20亿美元的需求;而在最近一次财报电话会议上，我们说，从5月到7月，我们实现20亿美元这一数字的信心增强了，”哈斯在采访中表示。“现在已经是9月，吉姆，我可以告诉你的是，相比7月那次财报电话会议时，我今天对于实现它更有信心。”
Arm股价保住了7月财报公布后的涨幅，但在今年上半年经历抛物线式飙升之后，目前仍较6月452美元的高点低约45%。克莱默的慈善信托此前曾持有Arm，但在其股价大幅上涨后卖出了该持仓，以保住利润。这只股票仍在Club’s Bullpen投资俱乐部的“候补席”观察名单中。
AI智能体带动CPU需求，Arm公司加速拓展数据中心芯片业务
Arm于9月披露，谷歌已在基于Axion的Google Kubernetes Engine上运行智能体沙箱，微软Azure利用Cobalt 200加速沙箱内的工具执行，英伟达Vera也面向智能体工作负载;在Arm自有AGI CPU产品线上，Meta是首要合作伙伴及共同开发方，字节跳动旗下火山引擎正在将基于该芯片的智能体沙箱推向市场。前一条路径扩大Arm架构的应用基础，后一条路径则让Arm直接参与完整CPU产品的商业化。
在积极增长的AI算力产业背景下，哈斯此次采访最重要的积极信号，是对供应保障能力的信心从5月、7月到9月持续增强，20亿美元可见客户需求因而具备更清晰的收入兑现前景。
按照吉姆·克莱默主持的《疯狂金钱》上的采访披露，Arm在3月提出的收入展望为10亿美元，5月看到的客户需求达到20亿美元，但当时仍保留10亿美元官方收入展望，以等待更多供应落实，9月采访透露的新进展是供给兑现信心继续提高。因此，围绕ARM看涨逻辑的重点正从“新芯片能否吸引客户”，推进至“持续井喷的CPU需求如何转化为实际交付与收入”，同时将Arm的商业模式从设计授权与版税，拓展至自有完整芯片销售。
全球AI算力扩张正从数百亿美元的云端采购，延伸至跨越十余年的基础设施锁定，CPU也随之进入新一轮需求扩张周期。 今年4月，Meta与CoreWeave签署约210亿美元的扩展协议，算力供应延续至2032年12月，重点支持推理工作负载;Anthropic随后也与CoreWeave达成多年协议，为Claude的开发与部署获取新增算力，相关容量计划于今年开始上线。9月16日，Blockfusion进一步宣布，其子公司已与CoreWeave签署纽约州尼亚加拉瀑布AI园区的正式租赁协议，初始租期15年，附带两次各五年的续租选择权，并同步签署扩容协议;园区正在改造为高密度液冷AI基础设施，利用既有电网接入、水电供应与冗余光纤资源承接长期需求。
这些订单与园区安排说明，新云平台承接的已不只是短期算力缺口，而是模型企业与科技巨头长期部署计划的一部分。与此同时，Astra强化编程、浏览、计算机操作和复杂任务执行能力，扩大了AI能够参与的实际工作范围，Astra所代表的复杂任务能力指数级提升，可谓进一步扩大了数据中心CPU需求前景;由于复杂算力需求过于强劲，OpenAI已宣布自9月10日起暂停每月200美元Pro 20X套餐的新注册与升级。 从需求机制推演，既有多年期数据中心订单奠定扩容基础，Astra等新一代模型则通过扩大任务范围和使用深度，为持续推理增添催化——增长机会由GPU集群进一步扩散至CPU、数据中心内存/NAND存储组件、高性能以太网网络设备等等完整的AI数据中心基础设施链条。
“CPU文艺复兴”的底层驱动力，是AI从生成答案走向执行任务：加速器负责模型计算，CPU则越来越多地承担围绕模型展开的实际工作。 在典型异构智能体系统中，GPU等加速器运行大模型推理，CPU负责工作流编排(Orchestration)、工具调用(Tool Calling)、代码执行、数据库访问、数据预处理，以及隔离沙箱(Sandbox)和权限管理;模型每提出一个行动，后续往往需要真实的软件程序与业务系统执行，再将结果交回模型处理。
Arm对智能体基础设施的描述，以及英特尔公布的Xeon、SambaNova与英伟达GPU协同架构，均体现了这种分工。 从工程逻辑推演，任务中的分支判断、串行依赖、内存访问和输入输出操作，使系统不仅需要更多并行计算，还需要低延迟、响应稳定的通用执行能力;随着智能体数量、并发任务和工具调用轮次增加，CPU核心时、内存容量与网络处理需求也会扩大。Arm据此预计，智能体应用规模化后，数据中心每吉瓦所需CPU处理能力可能超过当前的至少四倍，这是该公司最新的容量需求预测。
其AGI CPU提供最高136个Neoverse V3核心、12通道DDR5内存和300瓦预设热设计功耗，设计重点正是将核心密度、内存供给与功耗约束协调起来，支持更多并发执行任务。CPU需求因此不再仅仅来自给GPU配套的主机，还来自独立扩张的智能体执行资源池;AI越能完成一系列真实且复杂任务，通用计算的可服务市场就越广。