一切为了AI！揭秘400亿美元全球最大半导体收购案

9月，喧闹多时的ARM收购案终于有了定案。英伟达有望以400亿美元的价格收购ARM，从而获得世界上使用最广泛的CPU架构和一流的设计团队。

ARM在通用计算领域独领风骚，其CPU芯片被世界各地的公司所应用，苹果的iPhone和iPad，以及未来的iMac，亚马逊Kindle，华为的麒麟系列、巴龙系统基带芯片、服务器芯片鲲鹏系列等，以及众多汽车制造商车辆中所用的芯片等都使用它。

到目前为止，ARM处理器内核和其他组件的出货量已超过1800亿片。

而AI包括机器学习的基础理论都是矩阵计算，一种典型的并行结构，特点是每个节点的计算并不复杂，但是节点多且独立。

GPU(图形处理器)更适合做矩阵运算。英伟达Nvidia在GPU领域具有不可替代的优势地位。

同样ARM还试图在英特尔和AMD占据主导地位的数据中心站稳脚跟。英伟达则在数据中心领域加大对Mellanox和GPU for AI的投入。

中国软件网认为，如果英伟达收购ARM的交易完成，有史以来最大的半导体交易和两者合体所生产的庞然大物，将彻底改变目前AI和企业级计算的市场格局。

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互补的ARM和英伟达

ARM成立于1990年，总部位于英国剑桥。该公司最初设计了一款名为Newton的低功耗CPU芯片，供便携式计算终端使用。

因为功耗低，第一部iPhone智能手机就使用了三星生产的基于ARM架构体系的处理器核心，虽然性能和功能比不上英特尔和AMD生产的基于x86架构的笔记本电脑和台式机处理器，但是芯片的功耗要低得多，至少用电池供电使用时间可以超过几个小时。

智能手机的应用带动了ARM芯片的发展。目前，ARM在全球拥有6000多名员工，其中一半3000多名员工在英国，被广泛认为是英国科技行业皇冠上的一颗明珠。

ARM另一个成功因素来自于其成功的商业模式——只出售CPU知识产品IP，而不生产一颗CPU。

ARM公司2019年收入、投资与利润 资料来源：ARM

ARM出售CPU IP，为其他公司的智能手机、平板电脑、虚拟现实耳机、智能扬声器等设备提供低功耗芯片的指令集等技术。一些客户(如Apple)在ARM许可的体系结构上设计自己的CPU内核，高通、三星、华为等都是其用户。

ARM通过向使用其芯片技术的公司或者设计人员出售知识产权许可、软件和工具来赚钱，并对使用其技术的每个芯片收取专利费。 该公司2019年的收入超过17亿美元。

ARM几乎是当今销售的所有智能手机的核心。除智能手机处理器外，ARM技术还能用于可被集成到各种计算机系统和设备中的许多较小的芯片。ARM表示，其处理器内核和其他组件的出货量已超过1800亿片。

宣布收购ARM的英伟达最初也以设计芯片而闻名，该芯片能使中央处理器CPU卸载3D图形工作，从而提高效率，降低功耗。客户主要包括游戏玩家、游戏系统运营公司以及需要强大算力构建3D图形的人。

游戏仍然是由联合创始人黄仁勋领导的英伟达业务的重要组成部分。但是在过去的十年中，英伟达已开始扩展到许多不同的领域。

英伟达从2008年开始以Tegra品牌构建自己的“片上系统”(SoC)硬件，将其图形处理器GPU与ARM处理器内核结合在一起。例如，Tegra芯片是Nintendo Switch控制台的核心，尽管该产品线在智能手机制造商中的吸引力不如高通的Snapdragon。英伟达的自动驾驶汽车平台也是带有ARM内核的硬件芯片。现在，它为自动驾驶汽车和机器人生产芯片和软件。

近年来，研究人员发现，英伟达专长的图形处理器GPU，与旧的服务器芯片或简单的CPU相比，能够更有效地运行耗电的人工智能算法。英伟达最大的希望变成了人工智能。

随着英伟达野心的膨胀，公司的命运也随之改变。根据FactSet的数据，在宣布收购ARM后，英伟达的市值超过3220亿美元，比五年前的123亿美元的市值有了惊人的增长。

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ARM和英伟达合体扩展数据中心业务

英伟达计划以400亿美元从软银手中收购ARM。如果交易完成，这将是有史以来最大的一笔半导体交易。

对于英伟达400亿美元收购ARM的分析中，最主要的看法之一就是，英伟达想借助收购，积极发展数据中心业务，并希望通过数据中心业务拓宽公司的业务范围。

在截至 1月26日的2020财年，英伟达的收入为109.2亿美元，比去年同期的117.2亿美元下降了7%。

相反，在截至6月的季度中，英伟达公司报告的数据中心收入为17.5亿美元，同比增长了167%，约占公司销售额的45%，首次超过游戏部门。

对于英伟达而言，ARM代表了一个机会，可以促进英伟达快速向数据中心业务方向演进，为大型计算机系统和云计算提供芯片组和软件。

英伟达可以将ARM的CPU技术与自己的图形处理器(GPU)专业技术紧密集成，通过建立服务器芯片和软件的“生态系统”(从基于ARM的CPU到其GPU)来加强其数据中心业务，从而在半导体行业树立领先地位。

在产品实现上，英伟达可以更紧密地将ARM处理器集成到其产品中，从而在不使用额外电源的情况下提高性能。

通过ARM，英伟达准备通过提供通用的异构数据中心规模解决方案，并最终获得数据中心生态系统串行处理部分市场的80%。

基于ARM内核的芯片已成为Apple和Android手机的标准。它们无处不在，为世界上大到最快的超级计算机，小到智能手表和智能恒温器等各种设备提供算力。

可喜的是，ARM的CPU从低功耗起步，功能正逐渐变得更加强大，甚至在某些任务的性能上开始向高耗能的笔记本电脑、台式机、甚至服务器和数据中心芯片发起挑战，直接威胁英特尔和AMD。

ARM开始涉足其他类型的计算机。 苹果计划使用ARM技术，将其Mac笔记本电脑和台式机所采用的英特尔的CPU，转移到自己设计的ARM芯片上。微软也花了很多时间和投资来使Windows适应在ARM CPU上运行。华为的服务器CPU鲲鹏和AI处理器等都基于ARM架构。

ARM芯片正越来越多地用于数据中心。 在数据中心中，低功耗可能是一大优势。

2016年软银在收购ARM时，看重的正是其在物联网方面的潜力，越来越多希望互联的物体，可以采用低能耗和低功能的ARM处理器，实现互联互通。

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目标对准更大的AI计算市场

在当今市场，如果不使用AI、IoT、云之类的说词，好像就过时了。对于英伟达的粉丝而言，400亿美元的收购成功击中这些热门的新技术领域。

ARM CPU生态和英伟达加速计算平台 资料来源：英伟达

英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“人工智能是当今时代最强大的技术力量，并掀起了新的计算浪潮。”

考虑到所有已交付的芯片，如2019年全球交付了220亿个芯片，如果在这些芯片中注入AI算力，那将创造一个巨大的发展机会。

英伟达看到了向AI客户出售其AI芯片和图形芯片的机会。英伟达希望能够利用ARM的商业模式以及其销售网络，将英伟达发明的GPU技术与ARM芯片结合，提供给ARM数千个合作伙伴。

英伟达希望利用ARM网络将其GPU推入移动市场。 整个移动市场几乎都基于ARM IP(包括CPU和GPU)运行，ARM在移动SoC(片上系统)市场中的重要性可见一斑。

ARM将其CPU和GPU授权给移动芯片公司。以前，大多数市场使用ARM的GPU单元——Mali。但是大多数智能手机公司几乎没有理由在其SoC中使用Mali GPU，因为其ARM许可证与Mali捆绑在一起，因此，购买ARM的CPU IP的用户可以自由访问ARM GPU IP，并且只要您看到ARM CPU，就可以免费使用其GPU。

未来，通过购买ARM，英伟达可以轻松利用ARM许可推进自己的GPU。一种方法是解耦ARM CPU和GPU IP，在捆绑包中提供Nvidia GPU，并可以提高许可费用。

在未来的几年中，数以亿计运行AI的计算机将创建一个新的物联网，其规模是当今人联网的数千倍。“英伟达与ARM的结合将创建一家在AI时代享有神话般地位的公司。”

将英伟达的AI计算功能与ARM的广阔CPU生态系统结合起来，可以用于云、智能手机、PC、自动驾驶汽车和机器人，以支持物联网，并将人工智能计算扩展到全球每个角落。

英伟达与ARM这种组合对公司、客户和整个行业都带来了好处。 对于ARM的生态系统，该组合将增强ARM的研发能力，并利用英伟达全球领先的GPU和AI技术扩展其IP产品组合。

从云到边的AI时代 资料来源：英伟达

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商业模式和同业竞争隐患

英伟达对ARM的收购，受到了ARM联合创始人Hermann Hauser等的批评。行业主要担心两个问题：一是英伟达将摧毁ARM的商业模式，二是ARM员工在英国变得多余。

英伟达坚称，根据协议，ARM继续将总部设在剑桥，还将在英国创造更多的就业机会，并在英国建造新的超级计算机。

ARM许多客户包括三星、高通、博通和德州仪器等都与英伟达存在竞争。这些公司可能不愿看见竞争对手收购其合作伙伴ARM。

如果收购完成，英伟达对ARM具有所有权，英伟达就可以控制ARM许可交易。 英伟达可以简单地拒绝向它认为的直接竞争公司提供ARM许可证。

实际上，仅此可能性就足以迫使英伟达的竞争对手退出某些市场。对于一家要依靠英伟达的商誉来继续使用ARM许可证的公司来说，其股东肯定会考虑其他选择。

许可费问题同样存在。 软银仅通过许可费(ARM的主要收入来源)就收回了对ARM的投资，但是在英伟达手中，这些许可费比其微薄的投入产出比ROI更有价值。在所有条件都相同的情况下，钱从一个竞争者转移到另一个竞争者，显然使英伟达受益，同时又损害了竞争对手的利益。

英伟达表示，将继续以“客户中立”和“开放许可”模式将ARM作为独立子公司运营，即使这些客户是英伟达的直接竞争对手，也可以获得许可证。

400亿美元的有史以来半导体行业最大的收购案能否落地，还有待相关政府机构反垄断部门的审批。但是毫无疑问，在ICT产业中，核心技术CPU的地位日益重要，在AI应用发展中也不能例外!