Armは2026年9月8日、Arm Everywhere Chinaイベントで3つの製品を発表した。これは、CPU設計からグラフィックス、AIインフラ、ロボット開発プラットフォームへと同社のポートフォリオを明確に拡大するものだ。発表には、スマートフォンおよびモバイルデバイス向けのArm CSS for Mobile 2、クラウドインフラ向けのArm Neoverse CSS N4、フィジカルAIアプリケーション開発向けのArm Total Design for Physical AIが含まれる。
モバイルデバイスにおけるAI処理を改善
Arm CSS for Mobile 2は、2025年9月に発表されたArm Lumexプラットフォームに続くもので、新しいC2 CPUクラスターをベースとしている。同クラスターにはC2-UltraとC2-Proの2種類がある。Armによると、C2-UltraはC1-Ultraと比較して最大1.7倍の性能を提供し、シングルスレッド性能が最大15%向上し、電力効率が最大38%改善する。
このクラスターには、スケーラブル・マトリックス拡張機能を処理するSME2ユニットが、前世代の1基に対して2基搭載されている。Armによれば、これにより小規模言語モデルを最大70%高速に処理できる。これらの機能は、クラウド処理に全面的に依存するのではなく、より多くのAI機能をデバイス上でローカルに実行することを目的としている。ただし、今回の発表では具体的な商用デバイスや最終製品への搭載時期は明らかにされていない。
Armはまた、同社初のニューラルレンダリングアクセラレーターを搭載したGPUであるMali G2-Ultra NX GPUも発表した。このGPUは、ニューラルレンダリングパスと従来型グラフィックスパスを組み合わせており、負荷の特性に応じて、ニューラルレンダリングをより高速に実行するか、消費電力を低減できる。Armによると、ニューラルグラフィックスのワット当たり性能はMali G1-Ultraの最大4倍に達し、従来型グラフィックス性能は最大14%向上する。
インフラとインテリジェントエージェント向けNeoverseプラットフォーム
Arm Neoverse CSS N4は、インテリジェントエージェントの実行を含むAIインフラのワークロードを対象としている。この設計では、3ナノメートル製造プロセスを使用し、8コアから128コアまでのプロセッサーを構築でき、最大3.8GHzの周波数に対応する。
この製品は、8000～12000 MT/sの速度に対応するLPDDR6メモリと、PCIe Gen 7インターフェースをサポートする。また、最大16×16のネットワークを備えるCMN S4インターコネクトシステムを採用しており、Armによると、CMN S3と比較して帯域幅が2倍になる。さらに、この設計は複数チップレットをパッケージ内に統合するマルチダイ構成をサポートし、システム内のコンピューティング密度を高めることを目指している。
Neoverse CSS N3との比較で、ArmはN4について、性能が2倍、ワット当たりの性能効率が1.25倍、メモリ帯域幅が1.75倍向上するとしている。これらはArmが公表した数値であり、実際の効果はライセンス取得企業による実装、システム設計、使用されるソフトウェアに左右される。
フィジカルAI開発のためのフレームワーク
Arm Total Design for Physical AIは、ロボットシステム開発の複雑さを軽減するため、ハードウェア、ソフトウェア、コンピューティング、センサー、アクチュエーターの各コンポーネントを組み合わせるプログラムだ。このプログラムには80社を超えるパートナーが参加しており、AWS、NXP、Hugging Face、QNX、Siemens、Unitree Roboticsのほか、ECARX、Liquid AI、Qwenなどの企業も含まれる。
Armはこのプログラムの一環として、ロボットシステムの能力をRL0からRL5までの6段階で分類するRobotics Capability Frameworkを発表した。このフレームワークは、システムの能力を共通の方法で表現することを目的としているが、各レベルを区分する試験や基準について、情報源は完全な技術的詳細を提供していない。
実際に何が変わるのか？
今回の3つの発表は、AIをデバイスへ移行する取り組み、インフラのリソース拡大、ロボット開発チェーンの体系化を組み合わせたものだ。ここで重要なのは単独の製品ではなく、Armがスマートフォンからデータセンター、そしてフィジカルシステムに至るまで、比較的すぐに利用できる設計パッケージを提供しようとしている点にある。ただし、今回の内容では価格、最終製品、提供スケジュールは明らかにされていない。そのため、実際の商業的影響の評価は、デバイスメーカー、チップ設計企業、ソフトウェアパートナーの判断に左右されることになる。