Arm은 2026년 9월 8일 Arm Everywhere China 행사에서 세 가지 제품을 공개했다. 이는 CPU 설계에서 그래픽, AI 인프라, 로봇 개발 플랫폼으로 제품 포트폴리오를 명확히 확장한 것이다. 발표 제품에는 휴대전화와 모바일 기기를 위한 Arm CSS for Mobile 2, 클라우드 인프라를 위한 Arm Neoverse CSS N4, 물리적 AI 애플리케이션 개발을 위한 Arm Total Design for Physical AI가 포함된다.
모바일 기기의 AI 처리 개선
Arm CSS for Mobile 2는 2025년 9월 발표된 Arm Lumex 플랫폼에 이어 출시됐으며, C2-Ultra와 C2-Pro 두 버전으로 구성된 새로운 C2 CPU 프로세싱 클러스터를 기반으로 한다. Arm은 C2-Ultra가 C1-Ultra 대비 최대 1.7배의 성능을 제공하며, 단일 스레드 성능은 최대 15%, 전력 효율은 최대 38% 향상된다고 밝혔다.
이 클러스터에는 확장 가능한 행렬 확장을 처리하는 SME2 유닛이 이전 세대의 한 개에서 두 개로 늘어났다. Arm에 따르면 이를 통해 소형 언어 모델을 최대 70% 더 빠르게 처리할 수 있다. 이러한 기능은 클라우드 처리에 전적으로 의존하는 대신 더 많은 AI 기능을 기기에서 로컬로 실행하는 것을 목표로 하지만, 이번 발표는 특정 상용 기기나 최종 제품에 적용되는 시점을 명시하지 않았다.
Arm은 또한 신경망 렌더링 가속기를 포함한 회사 최초의 GPU인 Mali G2-Ultra NX GPU를 발표했다. 이 GPU는 신경망 렌더링 경로와 기존 그래픽 경로를 결합해 작업의 특성에 따라 신경망 렌더링을 더 빠르게 실행하거나 더 적은 전력을 사용할 수 있도록 한다. Arm은 와트당 신경망 그래픽 성능이 Mali G1-Ultra의 최대 4배에 달하며, 기존 그래픽 성능은 최대 14% 향상된다고 밝혔다.
인프라와 지능형 에이전트를 위한 Neoverse 플랫폼
Arm Neoverse CSS N4는 지능형 에이전트 실행을 포함한 AI 인프라 워크로드를 겨냥한다. 이 설계를 사용하면 8개에서 128개의 코어를 탑재한 프로세서를 구축할 수 있으며, 3나노미터 제조 공정에서 최대 3.8GHz의 클록 주파수를 지원한다.
이 제품은 8000~12000MT/s 속도의 LPDDR6 메모리와 PCIe Gen 7 인터페이스를 지원한다. 또한 최대 16×16 네트워크를 제공하는 CMN S4 네트워크 연결 시스템을 사용하며, Arm은 CMN S3 대비 대역폭이 두 배로 늘어난다고 밝혔다. 이 설계는 다중 칩 패키지에서 다이 집적도 지원하며, 시스템 내부의 컴퓨팅 밀도를 높이는 것을 목표로 한다.
Arm은 Neoverse CSS N3와 비교해 N4가 2배 높은 성능, 1.25배 높은 와트당 성능 효율, 1.75배 높은 메모리 대역폭을 제공한다고 밝혔다. 다만 이는 Arm이 발표한 수치이며, 실제 영향은 라이선스 보유 기업의 구현, 시스템 설계, 사용되는 소프트웨어에 따라 달라진다.
물리적 AI 개발을 위한 프레임워크
Arm Total Design for Physical AI는 로봇 시스템 개발의 복잡성을 줄이기 위해 하드웨어, 소프트웨어, 컴퓨팅, 센서, 액추에이터 구성 요소를 결합하는 프로그램이다. 이 프로그램에는 AWS, NXP, Hugging Face, QNX, Siemens, Unitree Robotics를 비롯해 ECARX, Liquid AI, Qwen과 같은 기업 등 80곳 이상의 파트너가 참여한다.
Arm은 이 프로그램의 일환으로 로봇 시스템의 기능을 RL0부터 RL5까지 6개 수준으로 분류하는 Robotics Capability Framework를 발표했다. 이 프레임워크는 시스템의 기능을 설명하는 공통 방식을 제공하는 것을 목표로 하지만, 출처는 각 수준을 구분하는 테스트나 기준에 관한 완전한 기술 세부 정보를 제공하지 않는다.
실질적으로 무엇이 달라지는가?
이번 세 가지 발표는 AI를 기기로 확장하고, 인프라 리소스를 확대하며, 로봇 개발 생태계를 체계화하려는 움직임을 한데 모은다. 여기서 중요한 점은 개별 제품이 아니라 Arm이 휴대전화에서 데이터센터, 그리고 물리적 시스템에 이르기까지 비교적 바로 사용할 수 있는 설계 패키지를 제공하려는 시도라는 것이다. 그러나 이번 자료는 가격, 최종 제품, 출시 일정을 공개하지 않았으므로 실제 상업적 영향은 하드웨어 기업, 칩 설계 업체, 소프트웨어 파트너의 결정에 따라 달라질 것이다.