Nvidia Vera CPU帶動AI伺服器新機會，Arm為何成最大受益者之一

換句話說，市場並不是只在押注 Nvidia 的CPU產品，而是在押注 Arm架構可能成為AI基礎設施的核心標準之一。

Arm如何從AI伺服器晶片中賺錢

Arm的商業模式與傳統晶片公司不同。它通常 不直接生產晶片，而是：

• 向晶片公司授權處理器設計
• 對每顆採用其架構的晶片收取權利金（royalty）

因此，只要採用Arm架構的晶片出貨量增加，Arm就能持續獲得收入。

如果 Nvidia 成功將 Vera CPU 推向 AI 伺服器市場，影響鏈條會很清楚：

Nvidia CPU銷量增加 → Arm架構晶片數量增加 → Arm權利金收入提升

事實上，Arm最近財報已顯示這個趨勢。公司全年 權利金收入創下26.1億美元新高，而資料中心相關收入正快速成長。

為何「客製化Arm核心」更有價值

分析師另一個關注點是：Vera使用客製化Arm核心（custom Arm cores），而非標準設計。

這一點很重要，因為客製化高性能CPU通常出現在：

• AI資料中心
• 高效能運算
• 雲端伺服器

這些晶片的售價遠高於手機處理器，因此即使出貨量較少，每顆晶片帶來的權利金價值也可能更高。

若Vera被大型雲端服務商（hyperscalers）廣泛採用，Arm的權利金收入可能出現更大的槓桿效果。

AI資料中心正逐漸轉向Arm架構

另一個長期趨勢也推動了這次股價反應：資料中心CPU架構正在改變。

過去數十年，資料中心幾乎完全由 Intel與AMD的x86處理器主導。但大型雲端公司近年開始大規模測試與部署Arm CPU，原因包括：

• 更好的 效能功耗比（performance-per-watt）
• 更容易設計 客製化晶片
• 更適合雲端與AI工作負載

目前包括 Amazon、Google與Microsoft 等大型雲端平台都已推出或部署Arm伺服器晶片。

Arm的財報也顯示，資料中心權利金收入在部分季度已經出現年增翻倍。

Agentic AI為何提高CPU的重要性

Nvidia也將其CPU策略與 Agentic AI 的興起連結。

Agentic AI指的是能自主規劃與執行多步任務的AI系統，例如：

• 自動完成複雜工作流程
• 協調多個模型
• 執行長時間任務

這類系統不只依賴GPU。

CPU在AI系統中負責：

• GPU工作排程
• 記憶體與資料管理
• 網路與推論流程
• 系統協調與控制

因此，當AI系統變得更複雜時，CPU重新成為AI基礎設施的關鍵元件。

仍存在的不確定因素

儘管市場反應熱烈，分析師仍提醒，Arm實際能從Vera獲得多少收益仍存在變數，例如：

• Nvidia最終出貨量
• Arm與Nvidia之間的授權與權利金結構
• 雲端公司轉向Arm架構的速度

不過，Nvidia這次的預測向市場傳達了一個明確訊號：

若AI資料中心大量採用Arm架構CPU，Arm的權利金模式可能從這波AI基礎設施投資中獲得巨大成長空間。