Компания, которой нет. Как Arm контролирует миллиарды устройств без единого завода

Достаточно оглянуться вокруг, и почти наверняка рядом окажется устройство, которое «думает» на процессоре, построенном по одной и той же схеме. Смартфон, умная колонка, телевизионный пульт, кофемашина, элементы автомобиля, промышленная автоматика. За этой незаметной общностью стоит Arm: компания редко мелькает в потребительской рекламе, но её разработки определяют, как работают миллиарды гаджетов и сколько энергии они на это тратят.

Причина, по которой Arm снова обсуждают громче обычного, в том, что рынок явно готовится к очередному сдвигу. Qualcomm продвигает ARM-процессоры в ноутбуки на Windows, Apple уже несколько лет повышает ожидания по скорости и автономности с чипами серии M, а параллельно растут направления, где энергопотребление становится почти важнее «голой» производительности: робототехника, автопилот и искусственный интеллект. Если раньше битва шла за максимальные гигагерцы и число ядер, то теперь всё чаще решает вопрос, сколько вычислений можно получить на каждый ватт.

Чтобы понять, почему Arm так влияет на индустрию, полезно вспомнить, что вообще делает процессор. По сути это огромная система электронных переключателей, работающих в двоичной логике. Их физическая основа — это транзисторы: есть сигнал, получаем «1», нет сигнала, получаем «0». Миллиарды таких переключателей вместе выполняют инструкции, перемещают данные, принимают простейшие решения и синхронизируют работу всего устройства. Процессор постоянно обменивается данными с памятью: долговременные данные живут на накопителе, «рабочие» лежат в оперативной памяти, а внешние устройства, от сенсоров до тачскринов, подают входные сигналы, которые превращаются в действия программ.

На этом фоне важная особенность Arm выглядит неожиданно: компания не производит чипы. В отличие от Intel, Arm создаёт архитектурный «свод правил», то есть описание того, как должен быть устроен процессор и как с ним должно разговаривать программное обеспечение. Эти проекты передаются партнёрам, а физическое производство берёт на себя индустрия контрактных фабрик, например TSMC. То есть Arm продаёт не кремний, а интеллект, заложенный в дизайн.

У этого «свода правил» есть два слоя, и в них часто путаются. Первый слой — это микроархитектура: то, как конкретно устроено ядро процессора, как оно выполняет инструкции, как устроены кэш, конвейер, предсказание ветвлений и другие детали, влияющие на скорость и энергопотребление. Сюда относятся, например, ядра семейства Cortex. Второй слой — это ISA, instruction set architecture, набор команд, которые процессор понимает, и правила, по которым софт взаимодействует с железом. Важно, что ISA выступает как стабильный «контракт» между разработчиками чипов и разработчиками программ, обеспечивая совместимость в огромной экосистеме.

Дальше вступает в игру лицензирование. Arm не просто раздаёт «инструкцию», а продаёт право использовать её в своих продуктах. Партнёр может взять готовый дизайн ядра Arm и встроить его в свой чип, а может создать собственное ядро, но сохранить совместимость с ISA Arm. Примером могут служить Snapdragon от Qualcomm: там сохраняется ARM-совместимость, но архитектурные решения и баланс между производительностью и экономичностью определяются самим разработчиком. Именно эта гибкость и позволила Arm стать универсальной базой для самых разных устройств.

Современные чипы почти всегда являются SoC, system-on-a-chip, то есть «системой на кристалле», где рядом живут центральные ядра, графика, модули связи, ускорители ИИ и множество контроллеров. Такой подход даёт более быстрый обмен данными внутри микросхемы и помогает экономить энергию. Для смартфонов это критично: устройство должно быть мощным, но при этом не перегреваться и жить от батареи весь день. Поэтому мобильная индустрия и закрепилась за Arm настолько прочно.

История, как Arm пришёл к этому, тоже завязана на ограничениях. Компания выросла из инженерной культуры Кембриджа и проектов Acorn Computers, где задача звучала жёстко: сделать процессор, который уложится в строгие рамки по теплу и питанию. Такой прессинг подталкивал к простоте и эффективности, а не к «грубой силе». Одним из ранних заметных применений был Apple Newton, карманное устройство, которое само по себе не стало коммерческим хитом, но помогло Arm заработать техническую репутацию. Чтобы выжить и масштабироваться, Arm в итоге сделал ставку на лицензирование, и этот выбор стал фундаментом будущей экспансии.

Большой рывок произошёл с приходом эпохи смартфонов примерно в конце 2000-х. В отличие от мира ПК, где десятилетиями доминировали «наследственные» x86-архитектуры, смартфоны строились вокруг новых операционных систем, таких как Android и iOS, которые изначально проектировались с оглядкой на эффективность. Arm уже был естественным кандидатом на роль «двигателя» этих устройств. По мере того как телефоны становились мощнее и сложнее, Arm улучшал дизайн, чтобы тянуть насыщенные интерфейсы, многозадачность и тяжёлые приложения. Параллельно выросла гигантская армия разработчиков, пишущих и оптимизирующих софт под ARM. Со временем именно эта программная экосистема стала одним из главных конкурентных преимуществ Arm.

Теперь этот опыт пытаются перенести в мир ПК. Технически ARM-процессоры уже «доросли» до ноутбуков, но самый болезненный барьер здесь не железо, а совместимость. Переход на другую архитектуру обычно означает, что операционные системы и приложения нужно адаптировать, а иногда и переписывать. Apple во время отказа от Intel сгладил этот переход программой перевода инструкций, которая позволяет старым приложениям работать на новых ARM-чипах, пусть и с определёнными компромиссами по скорости. В Windows похожие процессы только разворачиваются: Qualcomm выпускает ARM-ноутбучные чипы, Microsoft расширяет поддержку ARM-устройств, и это выглядит как серьёзная заявка на то, чтобы многолетняя доминация x86 от Intel и AMD впервые получила действительно массовую альтернативу в сегменте ноутбуков.

Параллельно Arm всё глубже уходит в робототехнику. Современный робот должен в реальном времени обрабатывать потоки данных от камер и датчиков, «понимать» трёхмерную среду и принимать решения на основе сложных входных сигналов. При этом ему нужно одновременно выполнять классические задачи управления приводами и сенсорами и запускать ИИ-инференс, то есть распознавание и принятие решений по готовым моделям. Раньше роботы были медленными и жёсткими, годились для повторяющихся операций в предсказуемой среде. Рост вычислительных возможностей сделал возможными более «живые» сценарии, от ловких движений гуманоидов до аккуратных манипуляций с предметами, и Arm-процессоры всё чаще оказываются в центре таких систем.

Автомобильная электроника предъявляет не менее жёсткие требования. Электромобилям нужно постоянно следить за здоровьем батареи, зарядкой и расходом энергии, а системы помощи водителю и автономного вождения должны непрерывно переваривать данные от камер и датчиков. К этому добавляются большие дисплеи, мультимедиа и «центральные мозги» машины, которые связывают всё воедино. Подход Arm, ориентированный на высокую производительность при низком энергопотреблении, хорошо ложится на эти задачи, поэтому ARM-вычисления становятся базовым элементом современной автомобильной архитектуры.

Отдельная линия, которая делает тему ещё острее, — это энергетическая цена ИИ. Крупные дата-центры тратят огромные объёмы электричества на обучение и работу моделей, и это превращается в проблему масштабируемости и даже экологический вопрос. Arm видит здесь шанс расширить свою философию «экономных вычислений» на ИИ-нагрузки, чтобы эффективнее работать и в облаке, и на устройствах. Идея в том, чтобы часть ИИ-обработки чаще происходила локально, на смартфонах, в автомобилях и домашней технике, снижая зависимость от энергозатратных централизованных вычислений.

В результате Arm выглядит как компания, которая почти незаметно для широкой публики формирует будущее вычислений через стандарты, совместимость и инженерный подход к эффективности. Если индустрия действительно входит в эпоху повсеместных роботов, более самостоятельных машин и «встроенного» ИИ, то победят не только те, кто быстрее считает, но и те, кто умеет считать без лишних ваттов и лишнего тепла. И именно на этой развилке влияние Arm становится особенно заметным.