實體AI（Physical AI）帶動運算架構的改變，相較於以通用算力執行不同模型，Physical AI更強調即時反應、低功耗、安全，以及針對特定工作負載最佳化。格羅方德（GlobalFoundries, GF）旗下MIPS，執行長Sameer Wasson與技術長Yankin Tanurhan說明公司整合ARC後的技術策略，並以「軟體優先、工作負載優先」為核心，透過工作負載原生（Workload-native）平台，布局Physical AI完整解決方案。
Wasson指出，MIPS思考晶片設計的起點不再只是如何把處理器做得更快，而是先理解客戶實際要執行的軟體與工作負載，再反推最適合的硬體架構。未來的設計模式可能是，客戶定義特定軟體或Physical AI工作負載後，透過AI輔助快速完成晶片架構與設計，再銜接格羅方德或其他晶圓廠製造。MIPS想挑戰傳統只交付CPU IP或ASIC設計服務的分工模式。
而MIPS與ARC整合後處理器版圖擴大，擁有超過300家客戶、累計300億顆晶片出貨、40款AI、MPU與MCU運算核心，以及約750名工程人員；其RISC-V平台也已延伸至汽車、航太、機器人、IoT與AI/資料中心基礎設施。
三工作負載原生平台對標三Physical AI應用
2027年MIPS在台灣將以新一代工作負載原生Workload-Native平台為發展重點，包括推論原生的Acies、事件原生的Actus，以及安全原生的Aegis。MIPS認為，Physical AI並不存在單一處理器就能涵蓋所有需求的架構，AI推論、即時控制與關鍵任務運算各自需要不同最佳化方向。
其中，Acies-1定位為邊緣AI推論加速平台，採RISC-V RVA23 profile，支援大型語言模型、Vision Transformer與VLA等工作負載，並以M.2 PCIe形式降低導入門檻。Tanurhan特別強調tokens-per-watt，將能源效率視為邊緣AI的重要衡量指標。
MIPS Acies-1邊緣AI推論加速平台
Actus-1則瞄準事件驅動式即時控制，適用於機器人手臂、馬達控制、感測器融合與預測性維護。平台整合MIPS Atlas M8500與ARC VPX向量協處理器，並以ISO 26262與ISO 21434等汽車安全及資安標準為開發基礎。換言之，當AI系統從看懂環境進一步走到實際驅動馬達與執行器，Actus所處理的是對延遲與確定性要求更高的控制層。
MIPS Actus-1事件驅動式即時控制平台
第三款Aegis-1則是Safety-Native CPU平台，鎖定關鍵任務Physical AI，支援RISC-V Android與Linux開發，並從架構初期即納入功能安全設計，希望將agentic workload從資料中心延伸到實體設備。
MIPS Aegis-1 Safety-Native CPU平台
不只提供IP 先做出電路縮短客戶驗證週期
Tanurhan表示，這些平台可以視為一組組樂高積木，將處理器IP、AI加速、類比介面與控制功能組合後，直接實作成晶片與開發板。這項改變背後也反映MIPS商業模式的調整：過去IP公司往往必須等客戶完成晶片，才能證明IP實際運作成果；現在MIPS先自行製作電路與開發平台，讓客戶可直接驗證，甚至帶著開發板向自己的終端客戶取得規格回饋，再進一步設計客製化晶片，將產品開發時程往前拉。
這也讓軟體優先不只是處理器設計方法，而逐漸變成MIPS串接IP、晶片與客戶應用的核心。該公司將透過開放標準、模組化技術與工作負載建模，從理解應用需求一路延伸至最佳化平台設計。 除了產品策略，MIPS也釋出更明確的台灣布局。規劃在台灣新增30個研發職缺，招募資深技術主管、架構師、Fellow、工程師與模型設計人才，投入新一代高效能CPU設計。
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