行业趋势与痛点 - AI技术正从云端集中式计算向端侧分布式部署转型 移动终端成为智能体验核心载体[1] - 端侧AI需求日益迫切 已从附加功能跃升为产品竞争力核心底座 要求低延迟 高流畅和长续航[1] - 传统架构难以承载高密度AI任务 存在语音助手延迟 大模型推理卡顿和游戏画质与续航失衡等痛点[1] - 芯片设计复杂度飙升导致开发周期拉长 厂商难以兼顾性能兑现与快速上市[1] Arm Lumex CSS平台概述 - Arm推出全新Lumex计算子系统平台 集成搭载SME2技术的高性能CPU GPU及系统IP[2] - 平台专为旗舰级智能手机及下一代个人电脑打造 旨在全面优化端侧AI性能[7] - 通过硬件架构深度革新与软件生态无缝协同 构建面向下一代智能终端的全栈解决方案[34] - 预计到2030年 SME与SME2技术将为超30亿台设备新增超100亿TOPS计算能力[37] CPU性能突破 - Arm C1 CPU集群采用Armv9.3架构 全系列CPU内置SME2技术[7] - 实现端侧AI性能最高5倍提升 能效最高3倍优化[8] - C1-Ultra单线程峰值性能较Cortex-X925提升25%[10] - C1-Premium实现35%的面积优化[10] - C1-Pro较Cortex-A725能效提升12% 持续性能提升16%[10] - C1-Nano能效较Cortex-A520提升26% 面积极小[10] - 配合C1-DSU实现最高26%功耗降低[12] - 语音类工作负载延迟降低4.7倍 经典大语言模型任务性能提升4.7倍 音频生成速度提升2.8倍[12] GPU性能突破 - Mali G1-Ultra GPU相较前代Immortalis-G925实现多重突破[18] - 光线追踪性能提升两倍 启用硬件光追的游戏帧率提升40%[18] - 主流图形基准测试性能提升20%[18] - AI与机器学习网络推理速度提升20% 能效优化9%[22] - 搭载Arm GPU的芯片出货量已逾120亿颗[16] 软件生态创新 - KleidiAI软件库无缝集成至PyTorch ExecuTorch Google LiteRT 阿里巴巴MNN和微软ONNX Runtime等主流AI框架[26] - 在ONNX Runtime上实现最高2.6倍AI推理提速 在Stable Audio音频生成模型上实现2.8倍速度提升[29] - 开发者无需修改代码即可激活SME2加速能力[29] - 通过libyuv库集成SME2内核 图像处理性能提升3倍[29] 实际应用案例 - vivo计算加速平台VCAP全面支持SME2指令集 在全局离线翻译等场景实现额外20%性能提升[41] - 支付宝在vivo新一代旗舰手机上完成基于SME2技术的大语言模型推理验证 prefill阶段性能超40%提升 decode阶段超25%提升[41] - 谷歌上千款应用 微软365 Copilot等已完成适配[32] 市场前景与战略意义 - 全球端侧AI市场规模预计从2025年3219亿元增长至2029年12230亿元 复合年增长率达39.6%[44] - Arm从传统IP供应商向全栈解决方案提供商跨越[44] - 平台具备从智能手机到平板 笔记本电脑的跨设备扩展性[34] - 合作伙伴可直接采用Arm交付平台或选用RTL形式进行设计配置[44]

股价表现与行业对比 - 过去三个月公司股价上涨11% 但落后于半导体行业20%的涨幅 [1] - 近期表现逊于行业整体水平 引发对短期前景的质疑 [1][5] 技术优势与市场地位 - 公司凭借高能效芯片架构在移动计算领域保持领先地位 为苹果、高通和三星提供核心设计 [2] - 芯片设计兼顾效率与性能 持续主导智能手机和平板市场 苹果M系列芯片、高通骁龙处理器和三星消费电子产品均采用其架构 [2] - 在人工智能和物联网领域快速崛起 成为嵌入式AI模型和边缘计算的关键基础设施供应商 [3] - 行业领导者正基于其架构开发AI功能：苹果扩展ARM芯片AI特性 高通提升移动与汽车应用AI能力 三星开发ARM驱动的高级物联网解决方案 [3] 中国市场风险与竞争威胁 - 中国作为第二大市场增长放缓 主要由于RISC-V开源架构的加速采用 [6] - 中国政府预计发布正式指南推动RISC-V发展 可能进一步加速技术替代 [6] - 持续存在的RISC-V替代风险可能限制公司在中国市场的增长 并削弱全球发展势头 [6] 财务预期与估值水平 - 分析师情绪转向谨慎 过去60天内2026财年盈利预期遭遇四次下调且无上调 [7] - Zacks共识预期在此期间下降2% 反映对收入或利润率表现的担忧 [8] - 当前估值显著高于行业：远期市盈率79.61倍（行业平均39.63倍） 企业价值与EBITDA比率124.33倍（行业平均22.32倍） [9] 盈利预测变化趋势 - 当前季度（2025年9月）预期维持0.34美元 但60天前曾达0.44美元 [9] - 下一财年（2027年3月）预期从60天前的2.32美元降至2.25美元 [9] - 下一季度（2025年12月）预期从60天前的0.44美元降至0.37美元 [9]

最近这几天，Arm在上海召开Arm UNLOCKED峰会，正式发布了面向移动端的Arm Lumex计算子系统 （Compute Subsystem, CSS）。 什么是Lumex CSS？用最简单的话来说，它其实就是Arm如今的一种"营销概念"。Lumex CSS至少包括Arm 全新的C1系列CPU架构设计、G1系列GPU架构设计、C1-DSU核间总线设计，以及其他一些周边系统IP设 计，全部"打包"起来的产物。 需要注意的是，Lumex CSS并不等于完整的SoC架构授权，因为它本身并不包括NPU、基带、电源管理、 ISP等许多常见移动平台的必备组件。这也是为什么今年"Arm CSS"这个概念最开始引发外界关注时，就有 不少人辟谣"即便买了完整的Arm CSS，也没法直接做成手机SoC"的原因。 当然，从目前网络中流传的部分信息来看，现有的各一线大厂，基本都是基于Arm的架构、甚至指令集授 权去做二次开发。所以Lumex作为"官方公版"的意义，本质上还是与过去一样，主要针对的是自研能力不 足的中小芯片厂商。 但即便如此，这并不意味着此次公布的Lumex CSS对于关注手机行业，对下一代移动设备平台好奇的朋友 ...

涉及的行业和公司 * 行业为美国半导体行业 公司包括博通(AVGO)、ARM(ARM)、楷登电子(CDNS)、应用材料(AMAT)和思佳讯(SWKS)[1] 核心观点和论据 数字半导体与人工智能 * 公司对人工智能的长期机遇持非常乐观的态度 并预期人工智能将成为未来增长的关键载体[2] * 博通提交了8-K文件 详细说明了"Tan PSU award"计划 若博通在2030财年超过特定AI收入门槛(最高为1200亿美元) 将向陈福阳先生提供补偿 这暗示其AI收入存在显著超出市场预期的潜力[4][10][13] * 博通将满足一小部分客户的AI计算需求作为首要任务 并预计AI收入将在两年内超过软件和非AI收入的总和[4][17] * 博通预计企业工作负载将由商业解决方案处理 而超大规模企业将主要使用定制ASIC 同时博通预计AI网络增长将由扩展网络中以太网的采用所驱动[4][17] * ARM预计 受新一代芯片更高版税率的推动 其中长期特许权使用费收入将实现20%以上的年同比增长 AI正在推动强劲的定制计算需求[9] * 楷登电子的AI产品组合范围和客户群持续扩大 客户在其自身设计周期中持续看到生产力效益和更快的上市时间[12] 半导体资本设备 * 应用材料不预期设备支出在近期会出现下滑 尽管落后产能可能存在消化期[5][8] * 应用材料将HBM和先进封装视为其中长期的增长载体[5][8] * 应用材料在先进封装领域已实现超过15亿美元的收入 并有望在未来几年内将该部门收入翻倍至约30亿美元[9] * 应用材料预计其ICAPS业务在2025年将出现同比下降 但长期将以中个位数到高个位数(MSD%-HSD%)的复合年增长率增长[5][9] * 应用材料在过去十年中 DRAM整体市场份额增长了约10个百分点 部分得益于导体蚀刻技术的创新 公司预期将在HBM领域继续展现领导力[9] 模拟与射频 * 思佳讯对并购持开放态度 旨在寻找能够增加收益的邻近技术业务 以抑制其与手机市场重大敞口相关的波动性[5][6] * 思佳讯与其最大客户的关系保持健康 预计该客户内部调制解调器的转变将带来顺风 同时看好Wi-Fi 7的采用、汽车市场连接性和边缘AI成为关键的业务增长驱动力[5][6] * 思佳讯的广泛市场业务表现持续良好 由Wi-Fi 7采用(比前代需要更多射频内容)、汽车市场连接解决方案(与动力系统无关)和基础设施产品(库存已正常化)驱动增长[6] * 边缘AI机遇可能扩大智能手机的总可用市场(TAM) 射频领域的复杂性上升被视为潜在的催化剂[6][7] 各公司具体要点 * **ARM**: 公司强大的IP组合和软件能力使其若进入芯片制造业务 能与其他芯片设计商有效竞争 其在数据中心的市场份额已达50% 并凭借现有项目(如Grace, Graviton)的持续优势和新增项目(如Axion)的放量 预期在传统和AI数据中心的存在感都将增长[4][9][11] 公司预计AI CPU市场将主要基于ARM技术[11] * **楷登电子(CDNS)**: 来自传统半导体公司和非传统客户(即超大规模企业和系统公司)的芯片设计活动水平保持强劲 约45%的收入现在来自非传统半导体公司 尽管暂时性的EDA禁令存在 管理层仍预期中国是一个增长机遇 特别是来自物理AI应用的需求 中国在整体业务组合中的占比已从约17%降至10%至11%的范围[4][5][12] 公司从芯片设计者研发预算中获取的份额已从过去的约7%至8%增长到如今的11%左右 并预期随着设计势头持续和芯片复杂性增加 未来获取率会更高[12] * **应用材料(AMAT)**: 公司对整体设备行业不认为近期会进入下行周期 但预期近期会有落后产能的消化 公司在领先制程代工/逻辑领域定位强劲 尽管由于晶圆厂投产时间安排会存在波动性 公司对EPIC明年开业保持信心[8][9] * **博通(AVGO)**: 公司主要的XPU机会是现有的7家客户和那些追求大型语言模型(LLM)的潜在客户 陈福阳先生强调了以太网在网络中作为过去二三十年成熟技术的相关性 预计AI网络增长将由AI网络中以太网的采用以及随着集群规模增大的扩展网络所驱动 并预期以太网将在未来18-24个月内部署在扩展网络中[17] * **思佳讯(SWKS)**: 公司承认其终端市场集中度导致了较低的估值倍数[6] 其他重要内容 * 高盛为所覆盖公司提供了投资银行服务并收取了相应费用[29] * 报告包含了高盛对思佳讯(卖出)、应用材料(买入)、ARM(中性)、楷登电子(买入)和博通(买入)的评级、目标价及关键风险提示[14][15][16][17][18]

半导体板块表现 - 半导体板块持续拉升 [2] - 博通股价上涨超过10%并创历史新高 [2] - ARM股价上涨超过7% [2] - 英伟达和台积电股价上涨接近5% [2] - 美国超微公司和美光科技股价上涨接近4% [2]

半导体板块表现 - 半导体板块持续拉升 博通股价上涨超过10%创历史新高 [1] - ARM股价上涨超过7% 英伟达和台积电股价上涨接近5% [1] - 美国超微公司和美光科技股价上涨接近4% [1]

芯片软件设计商ARM(ARM.US)涨超7.5%，报151.45美元，创7月末以来新高。 消息面上，ARM发布新一代芯片设计Lumex，为移动设备于没有互联网下运作人工智能进行优化。有 关设计分4种类别，包括运算能力较弱但能源效益更高设计，可用于手表与智能可穿戴设备，以及最大 化运算能力的设计。高峰性能设计旨在于高端智能手机等设备上运行利用大型人工智能模型软件，且无 需访问云计算。Lumex设计亦针对3nm制造节点进行优化。 ...

行业投资评级 - 报告未明确提供对行业的投资评级 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][11][12][13][14][15][16][17] 核心观点 - Arm通过SME2技术推动端侧AI向"CPU-first"路径回归 实现矩阵运算单元集成至通用CPU流水线 体现效率与实用化趋势 [2][13] - Arm战略从传统IP授权转向"平台化交付" 以Lumex移动计算子系统为代表 整合硬件与软件栈 减少OEM厂商设计周期与系统集成成本 [3][14] - 端侧AI架构呈现CPU、GPU、NPU协同分工 CPU负责常驻任务与轻量化模型 GPU专注图形渲染 NPU处理大模型主干推理 形成高效低功耗解决方案 [4][15] - 中国端侧AI生态快速发展 受益于丰富应用场景与产业链协同 vivo、阿里云、网易等企业形成从芯片到应用的完整闭环 [5][16] 技术架构创新 - SME2扩展在经典计算机视觉任务中实现3-6倍加速 且无需代码改造 [4][15] - C1-Ultra处理器性能提升约25% G1-Ultra提升约20% 光线追踪性能实现翻倍 [4][15] - CPU通过SME2承担大量传统视觉及轻量化模型推理任务 从GPU/NPU重新分配至CPU 显著降低端侧实时任务延迟 [2][13] 产品与生态进展 - Arm正式推出Lumex移动计算子系统 整合CPU/GPU及系统IP、互连与缓存架构 配套KleidiAI软件栈与Day-0驱动支持 [1][12][3][14] - 阿里云推出端侧多模态推理工具套件 网易实现AI玩家与UGC内容生成的规模化部署 [5][16] - vivo早期导入SME2技术 体现中国企业在芯片架构层面的快速落地能力 [5][16] 性能与瓶颈分析 - 当前处理器性能提升进入实用化阶段 为核心手游及混合AI与渲染负载提供有效支撑 [4][15] - 内存带宽与缓存命中率仍是大模型长序列推理场景的关键瓶颈 NPU/GPU在此场景不可替代 [4][15]

公司推出新一代芯片设计Lumex 专为移动设备人工智能优化 无需联网即可运行[1]

文章核心观点 - Edge AI可能成为人工智能领域的下一个重大趋势 而Arm Holdings凭借其在低功耗架构和边缘设备市场的技术优势 有望成为该领域的领导者[1][4][10][12] Nvidia在AI领域的地位 - Nvidia是当前AI热潮的最大赢家 其市值增长约4万亿美元 主要受益于数据中心和生成式AI工具的需求[1][3] - 公司通过GPU和超级芯片为ChatGPT等生成式AI工具提供基础技术支持 且技术优势自OpenAI推出聊天机器人后持续加强[2] - Nvidia专注于数据中心市场 服务云超大规模企业和生成式AI初创公司 但不生产用于边缘设备的芯片[3] Arm Holdings的战略定位 - Arm在智能手机市场占据超过99%份额 其低功耗CPU技术同时推动数据中心业务增长[6] - 公司正从传统技术授权模式转向独立芯片设计商 与Nvidia等客户形成竞争关系[7] - 通过雇佣亚马逊AI芯片总监Rami Sinno 积极布局AI芯片设计 并已获得Meta Platforms作为数据中心芯片的首批客户[8] 技术发展与商业模式演进 - Arm从CPU授权扩展到系统级芯片(SoC)完整解决方案 显著缩短客户从设计到制造的周期[9] - 公司拥有针对边缘AI的专用平台 包括Arm Corstone物联网平台和边缘设备机器学习平台[11] - 商业模式产生高利润率 其低功耗架构形成宽阔的经济护城河[13] Edge AI市场前景 - 边缘AI设备预计需要数年时间成为主流 但市场规模可能超越云AI市场[12] - Arm凭借电池效率技术优势 有望主导边缘AI市场 因为该领域对功耗效率的要求与现有智能手机和AI应用高度一致[10][11] - 公司进入芯片设计和SoC授权领域 将加速其在边缘AI发展过程中的增长[12]