2016年初，随着AlphaGo大败围棋世界冠军李世石，人工智能概念大热，各类人工智能产品也迎来了爆发。众多的科技巨头也纷纷在人工智能领域投下了重注。根据国外调查机构TracTIca的统计预测数字显示，到2024年人工智能的市场规模将达到406亿美元（约合人民币2700亿）。相比之下2015年人工智能市场规模仅为490亿元，而这也意味着整个人工智能市场将呈现出爆炸式增长。

面对这样一个巨大的市场需求，ARM也开始了行动。

来看这么一组数字：第一个500亿片出货用了22年，第二个500亿片只用了4年，下一个1000亿出货需要多长时间？ ARM给出的答案是用5年时间，即到2022年。ARM新推出的DynamIQ微架构可谓有备而来，但到底有什么“魔力”，能让ARM放出1000亿片出货量的“豪言”？

ARM称DynamIQ将是下一代计算革命的开始，将重新定义计算，可以覆盖覆盖从端到云的安全、通用平台。将被广泛应用于汽车、家庭以及数不胜数的各种互联设备，这些设备所产生的数据会在云端或者设备端被用于机器学习，以实现更先进的人工智能，从而带来更自然、更直观的用户体验。

而本地端的智能化和云端的智能化的“走同”不同，各种流派各逞风骚，如英伟达的GPU、赛灵思的FPGA、英特尔的CPU+FPGA等。Nandan Nayampally对此分析说，云端服务器通常采用多芯片架构，比如通用处理器，再加上专门的AI引擎之类。但反观设备端，出于功耗还有成本的限制，一般都是SoC（片上系统），不仅需要超强性能、支持多种算法的CPU核，并且能与片上系统其他硬件加速器之间实现快速响应。
伴随着AI的风起云涌，本地端SoC的智能化程度亦须“水涨船高”，需要CPU核以及片上系统响应的“双重”提升助力。