隨著 COMPUTEX 2026 正式揭幕，Arm 執行長 Rene Haas 於今（2 日）發表主題演講，會後也與終端產品的執行副總裁 Chris Bergey、雲端與基礎設施的執行副總裁 Mohamed Awad，一同現身接受媒體聯訪。談到目前 AI 供應鏈最大瓶頸，Haas 認為第一是基礎建設，二是半導體供應鏈、尤其是記憶體。
Haas 指出，目前基礎建設是一大問題，包括能源供應、建設人力與資料中心施工能力，大型 AI 資料中心規模龐大，需要大量技術人員進行安裝與驗證；再來是記憶體瓶頸等供應鏈問題，DRAM、HBM 與 NAND 相當吃緊。
Haas 也坦言，對記憶體業者而言，是否投入大規模擴產並非容易決定，因為半導體產業向來具有高度週期性，企業必須審慎評估長期資本支出風險。但他強調，從目前趨勢來看，AI 對算力的需求，以及整體 Token 生成量的成長速度，仍遠快於供應擴張速度，因此供應緊張的情況短期內難以緩解，「我認為供應吃緊將持續相當長一段時間，而且幾乎是全面性的問題。」
Bergey 認為，PC 市場正進入新的轉折點。過去消費者關注的是時脈速度與核心數量，近年則轉向全天候續航力、視訊會議體驗與低功耗等需求，而 Arm 生態系在這些領域具備領先優勢。展望未來，Agentic AI 將成為推動 PC 發展的重要動能。無論是 NVIDIA 推出的新平台，或是市場對本地 AI 運算設備的需求，都讓 Arm 合作夥伴處於相當有利的位置。
Arm 基礎設施事業群總經理 Mohamed Awad，在雲端市場方面，Google、Microsoft、AWS 等主要超大型雲端業者都已部署 Arm 架構處理器。過去 12 個月新增部署的算力中，超過一半來自 Arm 架構。此外，隨著 Arm AGI CPU 推出，像 Meta、OpenAI 等企業也能直接取得高效能 Arm 平台。我們認為 Arm 已經完整覆蓋從雲端原生到 AI 工作負載的需求，未來成長空間仍相當龐大。
在被問到資料中心客戶更傾向客製化 CPU，是否壓縮 Arm 權利金收入？Haas 預期，未來仍將是標準核心與客製化核心並存的模式。例如 AWS 的 Graviton、Google 與 Microsoft 的處理器，目前仍大量採用 Arm 標準核心設計；NVIDIA 則選擇自行開發 CPU 核心，「對我們而言，無論客戶採用 Arm 標準核心或自行設計核心，只要架構基於 Arm，都是 Arm 生態系的一部分」。
至於 CPU 為何重要？Bergey 認為，代理 AI（Agentic AI）並非只依賴模型推論。代理人系統需要管理上下文、存取資料庫、調用工具，以及執行大量系統級任務，而這些工作主要都由 CPU 負責；GPU 或其他加速器主要處理模型推論與 Token 生成，但隨著代理數量增加，CPU 的重要性反而會持續提升。
Arm 也表示，將持續增加對行動平台的投資，行動業務仍是 Arm 最重要的核心市場之一，也是許多技術創新的源頭。同時，Arm 也持續擴展至汽車、資料中心、機器人與實體 AI 等新市場。因此對 Arm 而言，這並不是「行動或 AI」的選擇題，而是兩者同步成長。
（首圖來源：科技新報）
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