近日，Arm举办边缘AI媒体沟通会，基于COMPUTEX上Arm的最新动态和Arm在边缘侧的最新进展回答媒体提问。“未来PC将分化为两大品类——一类是我们当下正在使用的传统PC，该产品形态不会消失，但会持续迭代升级，整机趋于轻薄紧凑，通过优化内存占用控制成本，同时主打极致便携属性；另一类设备便携性偏弱，用户外出期间，该硬件可留在家中全天候不间断运行。”Arm边缘AI事业部执行副总裁Chris Bergey对未来PC发展形态作出预判，两类产品定位清晰，将形成差异化发展格局

在上周刚刚结束的COMPUTEX（台北国际电脑展）上，NVIDIA发布了基于Arm计算架构的RTX Spark与DGX Spark。这意味着基于Arm架构的笔记本电脑在苹果MacBook、谷歌Googlebook、宏碁Aspire、微软Surface的基础上再添高性能新成员。

相较于在PC端起步较早的x86架构，Arm在PC领域布局不具备先发优势。关于RTX Spark的落地是否能够帮助Arm破解“Windows on Arm”的生态建设难题，Chris Bergey回应道，Windows on Arm在早期阶段的确存在不少挑战，但最近两三年已经有明显进展——微软已经开始将其新一代操作系统（例如Copilot PC）优先部署在Arm 平台上，而不是x86，目前该产品已获得大量企业客户采用。用户需要整机全天续航的使用体验，是促使这一转变发生的核心原因。

内存容量及带宽是决定AI PC运行端侧模型效果的关键。记者关注到，基于Arm架构的NVIDIA RTX Spark采用了统一内存技术。对于这一技术在助力端侧模型或智能体AI运行方面发挥的作用，Chris Bergey分享道，统一内存能够让CPU和GPU完整调用全部DRAM 以及带宽资源。使设备在运行各类应用时，能够按需灵活调整内存分配比例，进而使AI性能潜力得以充分发挥。统一内存也让系统设计不再依赖PCIe或CXL等传统传输接口，大幅提升了CPU与GPU之间的传输带宽。“Arm计算架构、GPU与统一内存的紧密耦合，已经改变了云端算力格局，目前统一内存技术也在推动边缘计算实现革新。”Chris Bergey说道。

在今年3月举办的Arm Everywhere大会上，Arm首次下场造芯，推出应用于数据中心的AGI CPU。关于是否将推出用于边端侧的CPU产品，Chris Bergey回应道：“Arm 是一家以客户需求为导向的企业，当客户提出不同类型的产品需求时，我们都会认真评估与考虑。”Arm AGI CPU的推出是由用户需求驱动的。长期以来，云服务商基于Arm IP构建其云端CPU。后来，由于部分客户反馈，将分散的IP 集成到完整系统中难度较高、投入很大、周期也很长，Arm推出了更便捷的计算平台Arm Neoverse CSS。而Arm AGI CPU的推出也是迎合客户“直接采购Arm CPU”的需求而采取的举措