无处不在的芯片设计IP持有人将未来视为一种需求，在这种需求下，处理需求将逐渐趋向于AI和数据安全需求，而不再是通用计算。该公司旨在通过其最新的v9架构满足其需求，该架构提供了对诸如机器学习(ML)和数字信号处理(DSP)之类的追求的高级支持。

臂的项目，将有超过8十亿启用AI-在地球上使用的语音辅助设备约2025年，面向对支持语音或显示基于接口的90%以上，它们的使用情况。然而，与此同时，这家经常成为至关重要的芯片设计公司也将安全性视为另一优先事项，特别是对于企业级用户而言。

因此，Arm的首席执行官Steve Segars吹捧新的v9架构，因为它能够确保数据完整性，因此能够通知下一代DSP，GPU或NPU。它将通过允许给定的AI使用新更新的机密计算体系结构(CCA)创建“领域”来完成后者。Segars在介绍它们时将它们比作了容器，尽管从理论上讲，基于所讨论的硬件，这些容器更好。

显然，可以根据需要创建CCA领域，以围栏有价值的敏感公司数据，而不管它是处于主动传输状态还是处于长期存储状态。另一方面，现在Armv9还被指定为足够强大，灵活和通用的功能，可用于更像ML的应用程序。

显然，它将通过其新的SVE2实现这一目标，该新技术源自Arm与富士通共同为该OEM的Fugaku超级计算机开发的相同可伸缩矢量扩展技术。新一代产品还将应用于其他要求苛刻的任务，例如Armv9下的5G部署，虚拟现实和增强现实。

因此，其制造商断言，这种新架构已为下一轮基于ARM技术的AI专用芯片(估计约3000亿个)做好了准备。它们应该从2022年开始出现，并将由小米，VMWare，台积电，Synopys，三星和(显然)NVIDIA。