Xin Dongxi informó el 3 de junio que el CEO de Arm, Rene Haas, realizó una conferencia magistral durante Computex 2026 ayer y anunció que ByteDance y Oracle han adoptado el chip CPU de centro de datos de Arm, Arm AGI.
El mes pasado, Arm duplicó su estimación de demanda para su CPU Arm AGI, previendo que alcanzará 2.000 millones de dólares (aproximadamente 13.500 millones de yuanes chinos) en los años fiscales 2027 y 2028, y que el producto generará ingresos anuales de 15.000 millones de dólares (aproximadamente 101.600 millones de yuanes chinos) en aproximadamente cinco años.
Rene Haas comentó en una entrevista con medios extranjeros ayer que es "casi imposible" que Estados Unidos impida la exportación de CPUs de IA a China, ya que las CPUs de IA tienen aplicaciones amplias, es difícil determinar qué CPUs están diseñadas específicamente para IA y resulta complicado establecer umbrales de rendimiento y límites de ancho de banda de memoria tan específicos como se hace con los chips de IA.
El lunes de esta semana, NVIDIA lanzó el superchip RTX Spark basado en la arquitectura Arm y la CPU de centro de datos Vera; esa noche, las acciones de Arm subieron continuamente, y hasta el cierre del martes, aumentaron un 16%. Desde lo que va del año, las acciones de Arm han acumulado un aumento del 263%.
El fundador y CEO de NVIDIA, Jensen Huang, también hizo una visita a la charla de Rene Haas el martes, y al subir al escenario bromeó: "Miren su precio de acciones: cada vez que yo lanzo un producto, el suyo sube, mientras que el mío no pasa nada".
Rene Haas respondió astutamente: "Antes eras accionista, luego vendiste tus acciones."
Jensen Huang respondió al instante: "Sí, sí, ay, necesito efectivo."
Los dos parecen viejos conocidos; charlaron durante 15 minutos, intercalando constantemente sketches y chistes que hicieron reír a toda la audiencia, y ellos mismos se reían tanto que les salían todos los dientes.
This has truly been the most lively tech industry conversation I've seen recently.
Por ejemplo, después de elogiar ampliamente los CPU de Arm, Huang Renxun resumió: “La palabra clave es ‘Arm es perfecto’.”
Rene Haas respondió: "Otra palabra clave es 'gracias'."
Huang Renxun dijo inmediatamente en chino: "No, no, no se moleste."
Luego, Rene Haas se quejó: "Ahora este enfrentamiento no es justo." (refiriéndose a que hablar en chino era injusto)
Luego, Huang Renxun añadió amablemente: “You're welcome.”
Huang Renxun también bromeó diciendo: "Una de las mayores ventajas de Arm es que no tienes que preocuparte por los problemas de la cadena de suministro"; la cadena de suministro de la IP es electrónica, y puedes usar cualquier cantidad de electrones.
“Por eso amo su modelo de negocio,” comenzó Huang a recordar el pasado: “Saben, lo intenté, alguna vez traté de convertirme en Arm, trabajé con Rene antes, e intentamos volver a colaborar, pero no fue gran cosa, aún así me siento muy triste.”
Rene Haas dijo: "Si ambas empresas se fusionan, seremos la empresa más grande del mundo."
“Me gusta esto,” dijo Huang Renxun riendo, “es una excelente idea.”
Parece que ambos lamentan que NVIDIA no haya podido adquirir Arm.
Al final, en la sección de regalos, Rene Haas recurrió a la nostalgia y le regaló a Huang Renxun una computadora portátil Microsoft Surface RT con el chip NVIDIA Tegra 3, y firmó con su propio nombre imitando a Huang Renxun.
NVIDIA Tegra 3, el primer procesador móvil de cuatro núcleos Arm lanzado por NVIDIA hace algunos años.
Huang Renxun señaló la foto en la pantalla grande y se jactó: “¿Qué pasó cuando éramos jóvenes? Debo decir que creo que yo parezco más joven. ¿Están de acuerdo? Creo que me cuido bastante bien.”
Rene Haas se rió hasta volverse borroso.
Luego, Huang Renxun arrebató el regalo y elevó el tono: "¿Es para mí? Si firmo y te lo devuelvo, se convertirá en un tesoro."
Rene Haas dice: "No, me lo devuelves después de firmarlo, aquí hay contrato e factura, no podemos hacer eso. Conocemos ese juego."
Volviendo al tema de la industria seria, en esta conferencia, Rene Haas le hizo a Huang Renxun varias preguntas clave:
1. ¿Por qué hacer RTX Spark?
2. ¿Cómo equilibrar y tomar decisiones entre agentes locales y agentes en la nube?
3. ¿Pueden los agentes trabajar de forma independiente, sin depender del sistema operativo subyacente?
4. ¿Cómo ve Huang Renxun los factores que limitarán el crecimiento en los próximos años?
Huang Renxun también dibujó un gran panorama para el desarrollo del mercado: actualmente, la industria de la computación está limitada por el número de personas que usan computadoras; con agentes inteligentes capaces de usar computadoras por sí mismos, ya no serán mil millones de personas las que usen computadoras, sino cientos de miles de millones, e incluso posiblemente más que los agentes inteligentes, robots y automóviles autónomos que usan computadoras.
Entonces, ¿cuál es realmente el tamaño posible de los productos informáticos?
“Siento que, hasta ahora, el desenlace ya está decidido; esta industria de varios billones de dólares podría multiplicarse por diez, y estamos en camino,” dijo Huang Renxun.
Rene Haas también compartió los últimos avances y planes futuros de Arm en el ámbito de las CPU para PC con agentes y centros de datos.
Mencionó casualmente que esta semana habló con C.C. Wei, presidente y CEO de TSMC, y con Alex Chang, vicepresidente senior y COO, quienes dijeron que nunca habían visto un ciclo de la industria de semiconductores tan próspero durante cuatro años consecutivos.
01. Clase con Jensen Huang: ¿Cómo diseñar una PC de agente?
Huang Renxun respondió a varias preguntas clave planteadas por Rene Haas, y estas opiniones son muy útiles para el desarrollo futuro de las PC de IA y los enfoques de diseño de chips.
1. ¿Por qué se desarrolló el producto RTX Spark?
La PC y el sistema operativo han existido durante 40 años; la programación manual será reemplazada por agentes inteligentes que utilizarán herramientas dentro de la PC. Entonces, ¿cómo se debe reestructurar la arquitectura, modificar el sistema operativo y reinventar la computadora en el futuro?
NVIDIA ha reconocido que los sistemas de agentes requieren una CPU excelente, por eso ha adoptado Arm.
El superchip RTX Spark cuenta con un CPU de 20 núcleos y ofrece un excelente rendimiento en un solo hilo; la memoria debe almacenar muchos parámetros.
Entonces, NVIDIA creó un nuevo formato de datos llamado NVFP4 para comprimir grandes lenguajes, construir modelos lo más grandes posible e integrar IA muy inteligente en la memoria del sistema.
NVIDIA también busca combinar CUDA y CUDA Tile, utilizados para acelerar el cálculo, e integrar el procesamiento de núcleos tensoriales en un solo procesador.
2. ¿Cómo equilibrar y decidir entre agentes que se ejecutan localmente y agentes que se ejecutan en la nube?
Estas PC con ARM se convertirán en agentes que operan de forma autónoma.
Hoy, si dejas tu computadora portátil en casa o en el hotel, no podrás usarla.
Pero en el futuro, solo necesitarás tomar tu teléfono para hablar remotamente con tu PC y dar órdenes a los agentes.
Huang Renxun dijo: "La esencia de un dispositivo de cómputo personal es que pueda hacer cualquier cosa con él sin perder tiempo."
Utiliza algunas API en la nube solo cuando sea necesario; lo que se pueda hacer localmente, hazlo en tu computadora.
3. ¿Es importante el sistema operativo al ejecutar un agente? Si se considera al agente como un sistema operativo, ¿puede realmente completar tareas de forma independiente y depender menos del sistema operativo subyacente?
La importancia del sistema operativo no disminuye en absoluto, e incluso puede ser más importante que antes.
Este es también el punto de controversia que se menciona comúnmente cuando aparece la IA: “la software está muerto”, y Huang Renxun considera que no hay nada más absurdo que esto.
Las personas pueden conocer solo entre el 10% y el 20% de las funciones de muchas herramientas.
But now, you can tell the agent what you want.
El agente sabe muy bien cómo usar estas herramientas, ya que ha leído el archivo Skills, que es esencialmente el manual de uso de cada herramienta; por lo tanto, ahora utilizará el MCP o CLI conectado a estas herramientas para desbloquear todas ellas y satisfacer tus necesidades.
Estas herramientas serán más valiosas que nunca, ya que se ejecutan en sistemas operativos, por lo que necesitamos el sistema Windows, y necesitaremos estas API y herramientas durante mucho tiempo.
4. ¿Cuáles son los factores que limitarán el crecimiento en los próximos años?
“Hemos visto restricciones en casi todos los aspectos,” dijo Huang Renxun. NVIDIA planificó con anticipación y gestionó bien la cadena de suministro; este año, el crecimiento interanual fue de casi el 100 %, y el próximo año se logrará un crecimiento muy acelerado, ya que la cadena de suministro puede respaldar el crecimiento de NVIDIA.
But the demand is actually higher.
Huang Renxun señaló que los nuevos modelos de aplicación de cómputo realmente requieren una nueva arquitectura, y un gran avance actual es que los agentes pueden generar IA práctica, lo que explica por qué el crecimiento de todos es tan increíble.
Cuando la IA se vuelve práctica, los tokens generados pueden generar ganancias. Cuando los tokens generan beneficios, todos quieren generar tokens mil millones de veces mayores.
Ahora, la IA ya no es solo un chatbot que responde preguntas; puede pensar, usar herramientas, leer, seguir pensando, planificar y probar, lo que requiere un aumento significativo en la cantidad de tokens generados. La rentabilidad de los tokens está impulsando la demanda de capacidad de cómputo, generando un efecto acumulativo.
02. Chip ARM para PC: Apple, Google y Qualcomm lo aprueban, con estrecha colaboración con NVIDIA y MediaTek
En el ámbito de las PC, Google, Apple, NVIDIA, Qualcomm y otros han desarrollado chips para PC basados en la arquitectura Arm, y Arm ha colaborado durante décadas con Apple, Google, Microsoft y otros.
Rene Haas señaló que Arm tiene el honor de colaborar con NVIDIA en el desarrollo del superchip RTX Spark basado en la arquitectura Arm. Este chip cuenta con una CPU Grace personalizada de 20 núcleos, cada uno basado en la arquitectura Arm.
“Creo que este es el procesador con más núcleos CPU disponibles en laptops en el mercado actual,” dijo Rene Haas, quien, al combinarlo con la GPU Blackwell, alcanza una capacidad de cómputo AI FP4 de 1 PFLOPS, junto con 128 GB de memoria unificada y soporte nativo completo para Windows en la plataforma Arm.
Arm desempeña un papel en esto colaborando estrechamente con NVIDIA y MediaTek mediante la estrategia de subsistemas de cálculo de Arm.
The subsystem combines all components needed to build a customized SoC (CPU, GPU, system IP, memory controller) into a complete end-solution system.
Arm colaboró con MediaTek para completar este trabajo, y MediaTek puede ofrecer una solución completa.
Rene Haas también presentó la hoja de ruta de Arm CSS para PCs orientados a agentes, donde la próxima generación optimizará núcleos CPU personalizados diseñados específicamente para PCs.
03. CPU de agente autodesarrollado por Arm: OpenAI y ByteDance son socios
Rene Haas dijo que más de 25 mil millones de chips Arm se fabrican en Taiwán, y que el primer CPU de diseño propio de Arm, el Arm AGI, lanzado en marzo de este año, es producido por TSMC en Taiwán.
El CPU Arm AGI está diseñado específicamente para la infraestructura de agentes de IA, fabricado con el proceso de 3 nm de TSMC y un diseño dual Chiplet. Cada CPU integra 136 núcleos de alto rendimiento Arm Neoverse V3, con 2 MB de caché L2, soporta una frecuencia de reloj de 3,7 GHz, ofrece un ancho de banda de memoria de 6 GB/s por núcleo, una latencia de memoria inferior a 100 ns, utiliza una interfaz PCIe Gen 6 de 96 canales y admite el protocolo CXL 3, con un TDP de hasta 300 W.
Los socios de Arm AGI CPU incluyen a OpenAI, Meta, Cerebras, SAP, SK Telecom, Rebellions, entre otros. Rene Haas anunció que la demanda de este chip es más fuerte que al momento de su lanzamiento, y que Oracle y ByteDance también se han unido a esta familia, validando que el Arm AGI CPU puede resolver problemas del mundo real.
Of course, not all companies want to buy an Arm AGI CPU. For companies interested in developing their own chips, Arm offers a variety of IP and compute subsystems (CSS), committed to providing customers with any solution they desire.
En el centro de datos, el Axion CPU conectado a los últimos chips de IA de Google, el TPU 8t y el TPU 8i, es un chip que utiliza la tecnología Arm Neoverse, reduciendo el consumo de energía hasta un 60% en comparación con los CPUs x86, sin perder rendimiento.
El CPU desarrollado por Amazon, Graviton, también utiliza la arquitectura Arm. El CEO de Amazon, Andy Jassy, reveló anteriormente: “Dos grandes clientes preguntaron si podrían comprar todos nuestros instancias de Graviton para 2026.”
NVIDIA también acaba de lanzar esta semana su nueva generación de CPU Vera basada en Arm.
Arm planea convertir su CPU de desarrollo propio en un proyecto a largo plazo y presenta su hoja de ruta para los próximos tres años.
La segunda generación de CPUs Arm AGI ya está en desarrollo, con más núcleos, mayor eficiencia energética y mejor rendimiento que la generación anterior.
El tercer generación de CPU Arm AGI también está a punto de estrenarse.
Todos estos se basan en el subsistema de cómputo que Arm planea entregar junto con el chip.
04. Conclusión: Después del auge de los agentes, los reflectores de la competencia por potencia de cómputo se dirigen hacia la CPU
Las charlas de líderes de la industria de chips como Huang Renxun, Chen Liwu y Rene Haas esta semana reflejan tendencias comunes en la industria de CPU: los agentes inteligentes transforman la lógica de cálculo, abriendo una nueva puerta de oportunidades de mercado para las CPU.
En los últimos años, el foco de la competencia por el poder de cómputo se centró principalmente en las GPU, indispensables para el entrenamiento de IA. Sin embargo, tras el auge de las aplicaciones de agentes este año, la demanda de inferencia de agentes ha crecido considerablemente, requiriendo una gran cantidad de gestión de estado, llamadas a herramientas y orquestación de procesos, tareas intensivas en CPU.
Intel y AMD aún consolidan la ventaja de los procesadores x86 en el ámbito de los centros de datos. Mientras tanto, nuevos participantes, como Amazon, Google y NVIDIA, están apostando principalmente por la ruta de los CPU Arm. Incluso Arm ha tomado una decisión "contraria a sus raíces" al ingresar oficialmente al mercado de CPU para centros de datos este año.
Un fenómeno muy interesante es que la industria de los chips está adoptando una nueva tendencia de integración vertical.
Empresas de chips con amplias líneas de productos como NVIDIA, Intel y AMD están enfatizando cada vez más sus características de pila completa, y al destacar las ventajas de sus soluciones, llegan a la misma conclusión: mayor eficiencia energética, todo lo que necesitas disponible y ahorro de costos mayor.
Las empresas líderes de diversas industrias también están realizando "tránsitos": los gigantes de la nube se extienden hacia abajo para desarrollar sus propios chips, las empresas de chips se extienden hacia arriba para ofrecer soluciones de equipos completos, y las empresas de IP semiconductora se extienden hacia arriba para desarrollar chips.
En el contexto en que los tokens se convierten en nuevas monedas competitivas y la demanda de capacidad de cómputo crece exponencialmente, cómo generar más cálculos útiles por vatio será el eje principal de la competencia de chips.
Este artículo proviene del número de WeChat "Xin Dongxi", autor: ZeR0, editor: Mo Ying