当Arm、高通等企业首次提出在移动端实现生成式AI（GenAI）时，业界普遍质疑设备的算力是否足以支撑真实场景。如今，Arm推出的Lumex平台将改写这一认知。通过全新设计的CPU集群（C1-Ultra/C2-Pro）和升级的SME2（可扩展矩阵扩展）技术，该平台在未调用GPU或NPU的情况下，实现了Gemma模型5倍编码效率提升，Stable Audio生成速度提升3倍，展示出惊人的AI推理能力。

区别于传统云端AI方案，Lumex的本地化优势显著：用户无需忍受网络延迟（尤其是在移动场景中），避免敏感数据传输风险，且支持实时交互。Arm院士Geraint North指出，虽然GPU/NPU在某些数据类型上表现更优，但CPU的通用性使其能够处理所有操作，且省去异构计算带来的数据迁移开销。更重要的是，开发者无需针对不同硬件组合调整代码，基于Kleidi库的SME2加速已实现透明化调用。

从生态角度看，Lumex的CPU优先战略直击痛点。支付宝客户工程团队案例显示，其语音识别延迟降低近5倍。Meta和Android开发者的深度支持印证了这一路径的可行性。值得注意的是，Lumex还采用芯片组（Chiplet）架构并支持3nm工艺，为未来迭代预留空间。在生成式AI从云端向边缘迁移的浪潮中，Arm正试图重新定义移动AI的计算范式。