目前市場討論多集中於AI加速器出貨，但Counterpoint針對Google、AWS、Microsoft、Meta等主要超大規模業者的主機CPU配置比例進行追蹤，顯示另一個較少被關注的需求轉變正同步發生。
過去三年中，x86 CPU在AI基礎設施中的配置仍占主導地位，主要業者在現有ASIC伺服器部署中，仍依賴Intel與AMD作為主機CPU，反映軟體相容性與既有架構延續。然而，隨著半客製化AI加速器與XPU推動異質運算需求增加，基於ArmNeoverse核心的伺服器CPU採用持續提升。
此一轉變主要由成本與效率驅動。透過自研主機處理器並與AI加速器整合，業者可降低對商用晶片供應商依賴、提升利潤並降低整體運算成本（tokencost）。Arm架構CPU最初用於通用雲端，現已逐步導入AI伺服器，相較同級x86配置，在每瓦效能上可達約兩倍表現，在電力受限的資料中心環境具優勢。
Counterpoint研究專員DavidWu表示，目前x86在AI基礎設施中仍具一定比重，但從世代演進來看，優勢正快速轉向Arm客製化設計，預期2026年下半年轉變將更明顯，而各超大規模業者由x86轉向Arm的時點，將成為重要觀察指標。
在實際導入方面，Google已在下一代TPU基礎設施導入Axion Arm CPU；AWS則在Trainium平台中提升Graviton處理器比重，同時保留部分x86以維持相容性；Microsoft則自一開始即將Azure Cobalt Arm CPU與Maia AI加速器整合使用。
另一方面，Meta亦已確認Arm為其下一代MTIA基礎設施的策略CPU合作夥伴，並成為Arm首款AGI CPU的首批客戶，顯示從商用x86轉向Arm已成產業趨勢，而非單一決策。
Counterpoint研究副總裁NeilShah指出，AI伺服器CPU轉換並非一次性變革，而是隨不同世代逐步演進，業者會依需求進行配置並建立相容軟體環境，經濟效益明確。隨著主要業者在新一代ASIC平台導入自研ArmCPU，此轉變將於2026年下半年加速。
Shah進一步指出，預估至2029年，Arm架構CPU在客製化AI ASIC伺服器主機CPU的占比將達90%，相較2025年約25%大幅提升，反映超大規模業者導入自研ArmCPU所帶來的結構性變化。
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