过去一年，PC 厂商和芯片厂商都在围绕 AI PC 重新定义产品。微软推出 Copilot+ PC，把本地 AI 能力、长续航和系统级智能体验放在一起。高通以骁龙X系列继续推进 Windows on Arm。英特尔和 AMD 继续在 x86 平台上强化 CPU、GPU 与 NPU 的组合。
在 COMPUTEX 2026 上，NVIDIA CEO黄仁勋宣布推出全新AI PC处理器平台RTX Spark，这是Arm on Windows领域的一个全新之作，标志着其真正进入高性能 AI PC市场。RTX Spark 由 NVIDIA、Arm、联发科三方联合研发，搭载 20 颗 Arm 处理器内核，结合 NVIDIA Blackwell RTX GPU 与高性能内存子系统，原生适配 Arm 架构，并支持 Windows 操作系统。
Arm 边缘 AI 事业部执行副总裁 Chris Bergey在一篇博客中指出，随着 AI 的发展，全新应用场景呈爆发式增长，产业正加速迈向自主、多步骤的 AI 工作流时代。PC 的下一代体验将涵盖自主代码生成、多阶段推理、规划、动态工作流、智能决策检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)，以及可持续执行任务的个人 AI 助手。
“要实现这些令人振奋的突破性创新，需要更多的 CPU 与 GPU 核心。”Chris说道。“随着最新模型使用的词元 (token) 数量不断增加，单任务成本也在显著上升。降低单任务成本的路径在于采用大型端侧模型，从而更高效地使用词元。这不仅能带来更低、可预测的成本，还能为用户和企业提供更好的数据隐私保障。”
image.png?imageView2/2/w/1000
Arm 边缘 AI 事业部执行副总裁 Chris Bergey
从高效到极致的Arm PC
RTX Spark 不只是传统意义上的轻薄本芯片，也不是单纯在 PC 中增加一个 AI 功能模块。它面向的是本地大模型、AI 创作、游戏、开发者工作负载和智能体应用。Windows on Arm 以往都是应用于长续航、轻薄办公和随时在线的场景，而RTX Spark 则把 Windows on Arm 带入高性能 AI PC 和智能体计算平台中。
黄仁勋在 COMPUTEX 上谈到 RTX Spark 时提到，PC 已经存在 40 年，未来应用会走向智能体化。智能体系统会使用 PC 中的工具，PC 的架构和操作系统都需要重新设计。智能体系统需要优秀的 CPU，也需要高性能 GPU、大容量内存和更紧密的系统集成。NVIDIA 选择 Arm，是因为 Arm CPU 可以更灵活地嵌入 SoC，并根据整机需求进行调整。
打破Windows on Arm的旧格局
据路透社此前报道，2016 年，微软选择高通推动 Windows 操作系统向 Arm 架构迁移，并给予高通开发 Arm-based Windows 兼容芯片的独占安排，期限持续至 2024 年。这个安排在很长一段时间内塑造了 Windows on Arm 的市场格局。
随着这份独家协议到期，标志着Windows on Arm 进入新的阶段。尽管高通仍然是重要参与者，微软也继续在 Arm 平台上推进 Copilot+ PC，但更多芯片厂商开始获得进入 Windows on Arm PC 市场的机会，包括联发科、NVIDIA、AMD 等等。
这也是Arm最乐于看到的局面。过去，Windows on Arm 的产业化主要围绕微软、高通和少数 OEM 展开。独占期结束后，Windows on Arm 开始成为更多芯片厂商、OEM、操作系统和开发者生态共同参与的市场。
CPU正在重回AI计算中心
Chris提到，Arm 最早从低功耗终端设备起步，如今业务已经延伸到物理 AI 和云端数据中心，大量 AI 基础设施已经基于 Arm 架构搭建。今年三月，Arm 首次推出自己的芯片产品 Arm AGI CPU，将产品矩阵从 IP 和计算子系统进一步拓展至量产芯片产品领域。
AI 正在重新定义计算。模型规模持续扩大，AI 应用需求不断增长，智能体 AI 开始兴起。智能体 AI 不只是生成 token，还需要处理任务编排、上下文管理、数据调用、工具运行和结果分发。
这使得CPU重新变得重要。智能体可以持续运行，也可以调用更多智能体。每一次任务拆解、工具调用、数据读写和结果传递，都需要 CPU 参与调度和管理。Arm 在这一阶段强调的不只是单颗 CPU IP，而是底层架构、CSS（计算子系统）、芯片产品、软件栈和开发者生态组成的平台能力。
PC也自然被AI重塑。过去，PC 行业大多按照从入门级到高性能产品的路径演进。不同价位段的产品架构相对一致。高端机型通过提升主频、增加核心数量、采用更强性能内核完成升级，整体围绕传统计算需求展开。
如今AI PC时代，用户的需求不只是更高主频或更多内核，也希望设备具备全天电池续航、AI 助手能力、轻薄便携和随时在线体验等等。
Chris认为，下一代 PC 正越来越接近智能手机体验。
智能体PC开始出现
在传统便携 PC 之外，Chris还强调了智能体专用硬件平台，这更是一个全新的市场。
智能体 PC 对应一组新的用户需求：PC 可以 7×24 小时运行智能体，即使用户不在电脑前，智能体也能持续执行任务、提供服务。设备可以依托高性能硬件运行各类大模型。模型在本地运行后，用户不需要持续支付云端算力费用，只需要承担设备采购、供电和网络接入成本。
本地运行还改变了数据路径。个人数据可以留在本机，不必上传到云端或外部服务器。智能体可以基于本地数据完成任务，设备由此成为个人 AI 工作流的本地计算入口。
在这种模式下，PC 不再只是用户坐在屏幕前才会被使用的工具，新一代硬件由此成为本地 token 生成引擎。设备可以在终端本地运行大模型，并根据不同工作任务调用对应模型。
这时，计算形态也将发生变化。“对 Arm 而言，令人振奋的是，众多新一代计算平台正由 Arm 及其合作伙伴共同推动落地。”Chris说道。
统一内存支撑本地AI负载
统一内存是 RTX Spark 相关讨论中的一个重点。
Chris 解释，统一内存能够让 CPU 和 GPU 调用完整的存储空间及带宽资源。设备运行不同应用时，可以根据负载需要调整内存分配比例。CPU 与 GPU 共用同一片内存空间后，可以减少对 PCIe 或 CXL 等传统传输接口的依赖，提高 CPU 与 GPU 之间的数据传输效率，从而对 AI 负载更具适配性。
传统 PC 中，独立 GPU 通常拥有自己的显存，CPU 和 GPU 之间通过外部接口传输数据。游戏场景可以适配这种架构，而本地大模型和智能体 AI 对内存容量、带宽和数据共享效率提出更高要求。
CSS for PC降低芯片开发复杂度
Arm 已经面向个人电脑市场落地 CSS for PC。RTX Spark 正是基于第一代 CSS for PC 平台打造。第二代 CSS for PC 方案已经交付合作伙伴，未来会陆续看到基于该平台的芯片发布。
CSS for PC 的意义和CSS在其他领域一致，旨在降低芯片厂商和 OEM 进入 Arm PC 市场的复杂度。过去，Arm 更多以 IP 授权方式参与芯片设计，进入 AI PC 和智能体 PC 阶段，客户面对的不只是 CPU 内核选择，还包括 GPU、内存、互联、系统 IP、功耗管理、软件适配和应用生态。
Arm 通过 CSS for PC 提供更完整的平台基础，帮助合作伙伴更快推出适配 Windows on Arm 的系统级芯片。
助力中国本土智能体计算平台
中国本土产业链也开始出现在Arm的AI PC生态链中。此芯科技推出的 Claw Station，就是其中一个代表性案例。按照 Arm 的介绍，在智能体计算时代，此芯科技与 Arm 紧密合作，共同推出 CIX Claw Station 平台。该产品发布后，帮助此芯科技拓展了市场覆盖面，并获得更广泛的客户认可。联想、MetaComputing 等十余家行业合作伙伴，也在加大投入与研发力度，继续推进 CIX Claw Station 平台的发展。
Arm 边缘 AI 事业部智能终端计算副总裁 James McNiven 曾在今年三月与此芯科技围绕 Claw Station 硬件落地产业创新进行合作交流。
随着Windows on Arm 独占期结束后，更多 Arm 架构的 PC 和本地 AI 平台都将给中国本土企业带来新一轮的发展机遇。
除了 Windows on Arm PC，Arm 终端生态也在向本地 AI 图形和移动端游戏渲染延伸。Chris 还提到，腾讯游戏发布 MagicDawn NDGI，并与 Arm 达成战略合作，面向 2026 最新一代 Arm GPU 及其内置 AI 加速器进行适配。
Windows on Arm软件生态持续发展
对 Windows on Arm 来说，芯片供给增加只是第一步。软件生态也是Arm的重点领域之一，在本周 Microsoft Build 开发者大会上，Arm 与微软联合发布了 Arm AppReady for Windows项目。Chris坦言，Windows on Arm 确实经历了较长过程，早期存在不少需要克服的问题。过去两到三年，微软已经开始将新一代操作系统体验，例如 Copilot+ PC，优先部署在 Arm 平台上。
Chris介绍道，早在一年前，微软发布数据表示，用户超九成的使用时长都在 Arm 原生应用上运行。
Arm AppReady for Windows 将 AI 驱动的工具、清晰的开发指导以及 Arm 应用专家支持整合为一个统一项目，帮助开发者降低迁移复杂度，使原生应用在 Arm 架构 Windows 设备上启动更快、运行更好。
Arm AppReady for Windows 可帮助开发者：
检查关键依赖项是否已有 Windows on Arm 原生版本；
审视构建系统、编译器设置、安装程序及插件；
识别与架构相关的代码以及性能关键路径；
获取 Arm 与微软提供的 Windows on Arm 原生开发指导；
探索 AI 驱动的工具和实践，用于扫描代码、识别可移植性问题，并加速移植工作。
值得期待的未来
随着CPU 重新成为 AI 工作流中的关键计算单元，Arm正在将智能体 AI 和下一代PC纳入其“无处不在的计算”愿景中。
“从高效性能到极致性能，Arm 计算平台正是构筑未来的基石。”Chris表示，“今年下半年，搭载移动端 AI 游戏、AI 图形技术的终端产品将会陆续上市，整体进展值得期待。”
文章来自：电子工程世界
