ARM品牌与产品线重组 - 公司宣布放弃沿用多年的Cortex品牌 进行全面产品线重组 采用全新命名体系 旨在提升市场竞争力[1] - 新命名体系将运算子系统按应用领域重新命名 包括基础设施市场的Arm Neoverse PC市场的Arm Niva 移动端的Arm Lumex 汽车市场的Arm Zena 物联网市场的Arm Orbis[2] - 保留Mali作为GPU品牌 并按性能划分为Ultra Premium Pro Nano Pico五个等级 简化开发者选择[2] 对RISC-V架构的竞争分析 - 公司对RISC-V架构发出警示 认为其开源免费特性可能吸引客户转向 对业务构成潜在威胁[3] - RISC-V目前成熟度较低 对先进设计支持不及ARM 但已在特定工作负载表现良好[4] - ARM优势在于庞大客户群体和完善生态系统 但RISC-V生态持续发展可能改变竞争格局[4] 市场战略调整背景 - 品牌重组反映公司对未来市场竞争态势的深刻洞察 旨在更好满足细分市场需求[1] - 新命名体系使产品定位更清晰 提升市场适应性 是应对竞争挑战的重要举措[4] - 行业分析师指出 ARM提价可能导致部分厂商转向更具成本效益的RISC-V方案[4]

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容综合自arm等 ，谢谢 。 总部位于英国的芯片设计公司 Arm 提供的片上系统 (SoC) 架构被世界上一些最大的科技品牌所采 用，从 Nvidia 到亚马逊，再到谷歌母公司 Alphabet 等等，所有这些公司都从未生产过自己的任 何硬件——尽管据报道这种情况今年将会改变。 你可能会认为，鉴于上个季度的总收入创下了 12.4 亿美元的纪录，它可能只想保持稳定并继续赚 取现金。 但 Arm 看到人工智能在企业中的快速发展，并且其一些客户通过提供采用 Arm 技术的人工智能 图形处理单元创造了创纪录的收入，因此 Arm 想要分一杯羹。 今天，该公司宣布了一项新的产品命名策略，强调其从组件 IP 供应商向平台优先公司的转变。 Arm 首席营销官 Ami Badani 昨天在接受 VentureBeat Zoom 独家采访时表示："这是为了向客户 展示，我们能提供的远不止硬件和芯片设计。具体来说，我们拥有一个完整的生态系统，可以帮助 他们扩展 AI，并以更低的成本和更高的效率实现这一目标。" 事实上，正如 Arm 首席执行官 Rene Haas 今年 2 月向科技 ...

半导体产业正处在前所未有之大变局时刻：一方面，摩尔定律渐趋极限；另一方面，人工智能的爆 发式增长对计算架构带来全新的机遇与挑战。面对这一趋势，Arm 于近期发布《芯片新思维：人 工智能时代的新根基》行业报告，该报告汇集了构建AI时代芯片设计新范式的洞察，涵盖算力、 能效、安全、可扩展性等核心议题，勾勒出未来智能计算的底层路线图。 在该报告中，Arm与业界专家分享了诸多关键趋势： AI计算底层逻辑发生质变 过去四十年，芯片技术经历了从早期的超大规模集成电路 (VLSI) 和极大规模集成电路 (ULSI) 设 计、移动芯片组的发展，到移动系统级芯片 (SoC) 的广泛应用，再到如今的 AI 优化的定制芯片 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 通过摩尔定律实现半导体缩放的传统方法已达到物理与经济的极限。产业正转向创新的替代 方案，如定制芯片、计算子系统 (CSS) 以及芯粒 (chiplets)，以持续提升性能与能效。 随着 AI 工作负载对计算密集型任务的需求日益增加，能效已成为 AI 计算发展的首要考量。 芯片设计正在整合优化的内存层次结构、先进的封装技术，以及成熟的电源管理技术，以降 低能源消耗，同时维 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 据 IDC 预 测 ， 全 球 数 据 量 将 从 2024 年 的 159.2ZB 增 长 到 2028 年 的 超 过 384.6ZB 。 预 计 到 2028 年，37%的数据将会在云端直接产生，而其余数据会从边缘和终端产生。边缘数据的激增也 带来了边缘处理性能、能效以及数据安全等方面的挑战。 作为一家领先的计算平台公司，Arm 正日益成为最普及的 AI 计算基础，并被广泛应用于从云到 端数据触及的每个角落，包括服务器、存储控制器、智能网卡、边缘设备等，使得数据及 AI 处理 能够灵活地部署在最合适的位置。 而在存储市场，Arm也拥有多年的经验，这也让其成为了足轻重的角色。 AI大潮下，存储变了 过去几年，大模型正在以前所未有的速度席卷每个行业，这是一个不争的事实。就连大模型本身其 实也在发生翻天覆地的变化，给软硬件和系统厂商带来前所未有的挑战。 Arm物联网事业部业务拓展副总裁马健女士在MemoryS 2025中国闪存市场峰会的高峰论坛演讲中 提到，在AI爆火以后，大家需要学的知识越来越多，因为AI时代技术的演进实在是太迅速了，现 在这种演进主要聚焦在两个方向 ...

公司战略目标 - ARM Holdings设定了到2025年底占据数据中心CPU市场50%份额的目标，相比2024年15%的份额有显著提升 [1] - 这一战略直接挑战英特尔和AMD在高利润数据中心CPU市场的主导地位 [2] 技术优势与市场驱动力 - ARM架构以高能效著称，适合应对AI工作负载的高计算需求和能源消耗问题 [3] - 能效优势降低了运营成本，为AI基础设施扩展提供了可持续解决方案 [3] - 2025财年第三季度财报显示，数据中心ARM芯片使用增加推动了创纪录的特许权使用费收入 [4] 生态系统与合作伙伴进展 - 英伟达在其高端AI系统中采用基于ARM Neoverse的Grace CPU [5] - 亚马逊AWS超过一半的新增服务器容量采用自研ARM架构Graviton处理器 [6] - 谷歌云使用ARM架构Axion处理器，微软Azure部署基于ARM的Cobalt芯片 [6][7] - 软件生态逐步向ARM平台迁移，数据中心芯片特许权使用费率高于移动芯片 [8] 行业竞争格局影响 - ARM若实现目标将改变半导体行业格局，对长期主导数据中心市场的x86架构（英特尔/AMD）构成重大挑战 [9] - 大规模转向ARM处理器可能直接影响英特尔和AMD的利润率和收入结构 [10] - 可能加速芯片设计多元化趋势，影响云服务商的硬件策略 [11] 执行挑战 - 需克服现有x86基础设施的替换阻力，并与资源雄厚的英特尔/AMD竞争 [12] - 需确保数据中心应用的全面兼容性，持续证明性能领先和成本效益 [13] - 潜在监管风险如高通的反垄断投诉可能影响运营 [13] 财务与估值 - 2025年4月股价108美元，较IPO后波动明显 [15] - 估值倍数高企：市盈率142倍（TTM），远期市盈率119倍，市销率超30倍 [15] - 分析师平均12个月目标价163.41美元，隐含51%上涨空间，做空比例仅1.26% [17]

文章核心观点 - 英伟达在AI芯片市场领先，但面临诸多挑战，软银凭借收购Arm及其他芯片公司构建AI芯片矩阵，有望对英伟达发起冲击 [1][2][3] 英伟达市场情况 - 英伟达因GPU领先特性和CUDA生态护城河，在AI训练市场几无敌手，2024年数据中心资本支出增长51%达4550亿美元，其营收增长迅猛 [1] - 英伟达面临众多挑战者，多轮冲击无果后部分厂商转向推理市场，几大CSP大厂自研芯片，公司已收到约360万颗Blackwell GPU单元订单 [2] 软银芯片布局 收购Arm - 2016年9月软银以320亿美元收购Arm，孙正义认为处于物联网时代，到2040年人均超1000台联网设备，Arm低功耗处理器有应用场景，收购助其成物联网领域领导者 [4] - Arm半导体用于手机、平板、可穿戴设备、智能家电和汽车，服务器芯片崛起及苹果转向Arm PC让软银受益，Arm还推出新产品和服务模式增强影响力 [5][6] - Arm发布Neoverse产品线和Ehos，CSS和Chiplet产品增加筹码，客户能更快推出定制化芯片，市场有Arm自研芯片传言，虽否认但推出只是时间问题 [6][7][8] 收购Graphcore和Ampere Computing - Arm在端侧NPU产品和训练市场有缺失，软银2024年收购Graphcore，该公司开发智能处理单元IPU，曾获超3亿美元资金支持，业务受宏观经济影响 [11][12] - 软银购买Arm Server CPU厂商Ampere Computing，该公司由前Intel高管创立，旨在解决人工智能计算能源成本和电网需求问题，发展受客户自研芯片和中国市场影响 [13][14] 软银对英伟达的挑战 - 孙正义表示未来10年将出现超级人工智能，软银把AI作为核心业务，虽与英伟达合作采购GPU，但收购芯片公司为星际之门打造算力芯片，有挑战英伟达的意图 [17] - 软银若给Meta、谷歌等巨头提供服务，英伟达或受影响，博通和Marvell可能失去大客户，芯片世界将发生变化 [18]