Arm introduced its first 136-core server AGI CPU for agentic AI

Arm 24 марта представила AGI CPU — свой первый серийный процессор и первый собственный чип для дата-центров. Компания, десятилетиями зарабатывавшая на лицензировании архитектуры, теперь выходит на рынок готовых серверных микросхем для инфраструктуры агентного ИИ.

Новый этап для Arm Для Arm это не просто очередной релиз в линейке Neoverse.

Компания впервые за более чем 35 лет истории продаёт не IP-блоки и не вычислительные подсистемы партнёрам, а законченный процессор собственного дизайна. Логика понятна: в эпоху больших AI-кластеров CPU снова становится критичным элементом системы, даже если главную вычислительную работу выполняют ускорители. Именно процессор распределяет задачи, управляет памятью и хранилищем, координирует сетевой обмен и следит за тем, чтобы тысячи параллельных операций не превращались в узкое место.

Arm называет целевую нишу «агентной инфраструктурой ИИ». Речь идёт о среде, где множество программных агентов одновременно планируют действия, вызывают модели, обмениваются данными и запускают длинные цепочки задач без участия человека. В таком сценарии важна не только пиковая мощность, но и способность стабильно держать нагрузку в масштабе стойки и целого дата-центра.

На этом фоне Arm прямо противопоставляет AGI CPU традиционным x86-системам, которые считает слишком сложными и не самыми эффективными для нового класса серверных нагрузок.

Что умеет чип AGI CPU выпускается по 3-нм техпроцессу и в максимальной

конфигурации получил до 136 ядер Neoverse V3. Чип рассчитан на продолжительную работу под высокой нагрузкой: Arm заявляет TDP 300 Вт и делает акцент на том, что каждое ядро ведёт выделенный программный поток. По версии компании, это помогает избегать просадок производительности и простоев при длительных параллельных задачах, которые типичны для AI-оркестрации.

• До 136 ядер Arm Neoverse V3 и 3-нм техпроцесс До 6 Тбайт памяти на один чип и поддержка DDR5-8800 Пропускная способность памяти 6 Гбайт/с на ядро при задержке менее 100 нс 96 линий PCIe Gen 6, а также поддержка CXL 3.0 и AMBA CHI До 8160 ядер в стойке с воздушным охлаждением и более 45 000 ядер с жидкостным Отдельная ставка сделана на плотность размещения. Референсная серверная конфигурация Arm — это двухузловой 1OU-блейд на 272 ядра, который можно упаковывать в стандартные стойки с очень высокой плотностью. Компания утверждает, что в такой схеме AGI CPU способен дать более чем двукратную производительность на стойку по сравнению с актуальными x86-серверами. Ещё более громкое заявление касается экономики: Arm оценивает потенциальную экономию для AI-дата-центров до $10 млрд на каждый гигаватт мощности.

Кто уже в экосистеме

Главным партнёром и соразработчиком AGI CPU стала Meta: она собирается использовать новые процессоры вместе со своими ускорителями MTIA для крупномасштабной AI-оркестрации внутри собственных платформ. Среди подтверждённых клиентов и партнёров запуска также названы OpenAI, Cloudflare, Cerebras, Rebellions, SAP и SK Telecom. Готовые системы на базе нового чипа уже делают ASRock Rack, Lenovo, Quanta и Supermicro, а коммерческие серверы у части вендоров уже доступны для заказа.

«Arm AGI CPU сыграет важную роль в нашей инфраструктуре по мере масштабирования, усиливая слой оркестрации, который координирует крупномасштабные AI-нагрузки», — заявил глава

Industrial Compute в OpenAI Сачин Катти. Дополнительно Arm говорит о поддержке со стороны более чем 50 компаний экосистемы, включая AWS, Google, Microsoft, Nvidia, Samsung, TSMC и Micron. Это важно, потому что один только хороший чип не решает проблему внедрения: рынку нужны совместимые серверные платформы, прошивки, инструменты диагностики и понятный путь интеграции в Open Compute и существующую облачную инфраструктуру. Первые образцы уже доступны, а более массовое распространение систем Arm ожидает во второй половине 2026 года.

Что это значит

Arm поднимается выше по цепочке создания стоимости и пытается занять место не только поставщика архитектуры, но и полноценного игрока на рынке AI-железа. Если заявления по производительности и экономике подтвердятся на практике, у операторов AI-кластеров появится ещё одна серьёзная альтернатива x86 для слоя управления и оркестрации вокруг ускорителей.