市场份额变化 - Arm在服务器领域的销量份额同比提升4%，达到10% [1] - AMD在服务器市场份额同比提升2.3%，达到24% [1] - 英特尔一季度服务器市场份额同比减少6.3%，环比减少2.1%，降至65% [1] Arm发展前景 - Arm预计今年超大规模数据中心新部署的服务器芯片中50%将采用Arm架构 [2] - 英伟达、亚马逊和谷歌分别在Grace、Graviton和Axion产品中加速应用Arm架构 [2] - 微软基于Arm架构的产品在Microsoft Teams、Azure SQL等工作负载中展现出"每瓦性能优势" [2] - Snowflake、Templafy等客户已开始使用微软的Cobalt Azure虚拟机 [2] AMD表现分析 - AMD产品平均售价同比仅下跌2%，显著优于英特尔11%的跌幅 [2] - AMD的定价韧性源于Turin处理器的量产爬坡 [2] - 英特尔面临同比增速压力主要来自超大规模客户需求上升、旧款产品及边缘处理单元需求增加 [2]

半导体产业变革 - 半导体产业正经历前所未有的变革，摩尔定律渐趋极限，AI爆发式增长对计算架构带来全新机遇与挑战 [1] - 传统通过摩尔定律实现半导体缩放的方法已达物理与经济极限，产业转向定制芯片、计算子系统(CSS)及芯粒(chiplets)等创新方案 [3] - 芯片技术演进路径：从超大规模集成电路(VLSI)到移动SoC，再到AI定制芯片，每次跃迁均深刻影响设计逻辑与产业策略 [2][6] AI计算底层逻辑质变 - AI工作负载需求推动能效成为首要考量，芯片设计整合优化内存结构、先进封装及电源管理技术以降低能耗 [3] - 安全威胁随AI技术演进，行业构建多层次防护体系，包括嵌入式芯片加密和AI强化安全监测系统 [3] - 芯片设计与制造关联更紧密，先进封装技术成为未来创新关键驱动力 [3] 定制芯片趋势 - 全球四大云服务商占2024年云服务器采购支出近半数份额，定制芯片成为满足多样化场景需求的核心解法 [8] - 微软Azure Cobalt和Google Cloud Axion均基于Arm Neoverse平台打造，体现定制芯片与Arm架构的紧密关联 [10] - 定制芯片设计关键在可复用性，Arm Neoverse CSS提供已验证核心功能与灵活接口配置，加速产品上市 [10] Chiplet技术发展 - Chiplet技术通过模块化设计提升定制芯片灵活性，可快速增加算力或升级现有芯粒，提高良率并减少浪费 [11] - Chiplet优势包括设计灵活性、功能优化能力、生产良率提升及产品复用潜力 [12] - 标准化是Chiplet关键挑战，Arm推动芯粒系统架构(CSA)和AMBA CHI协议实现互操作性 [12][13] 算力与能效平衡 - AI工作负载需大量电力资源，主要能耗来自计算和数据传输，需优化热量冷却处理 [15] - 行业转向"全栈式优化路径"，从晶体管层到软件层实现智能负载均衡，减少数据传输 [18] 未来芯片设计要素 - 成功要素包括产业链紧密合作、系统级优化、接口标准化、专用架构及强大安全框架 [20] - 软硬件生态需整合各方专长，基于标准与复用建立正循环，AI技术成为抵御安全攻击的新工具 [20] Arm行业定位 - Arm以SoC设计能力、标准化生态及开放合作策略，引领下一代AI计算架构演进 [22] - 从移动芯片到数据中心，Arm平台化姿态推动智能计算普及与创新 [23]