賣掉這項IP業務，Arm醞釀鉅變

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來源：內容編譯自eenewseurope，謝謝。

ARM 正在出售其 Artisan 基礎 IP 業務，包括其工程團隊，這是一個根本性的轉變。

這家處理器核心設計公司始終堅信，需要控制底層物理 IP，才能為其晶片設計提供最佳效能。早在 2004 年，該公司就以 9.13 億美元的鉅額資金收購了 Artisan。Artisan 的基礎 IP 業務包括標準單元庫、記憶體編譯器和通用 I/O (GPIO)，這些產品均針對領先代工廠的先進工藝節點進行了最佳化。

出售給 Cadence Design Systems 將有助於 Cadence 在 IP 業務（尤其是在晶片領域）與新思科技展開競爭。然而，這筆交易也為 ARM 轉向自主晶片製造做好了準備。控制其他合作伙伴所依賴的基礎 IP 將加劇授權協議中的利益衝突。

Cadence 一直在擴充套件其設計 IP 產品線，其核心產品包括領先的協議和介面 IP、儲存器介面 IP、最先進節點的 SerDes IP，以及即將收購 Secure-IC 的嵌入式安全 IP。據稱，這筆交易對 Cadence 的收入和盈利影響不大，因此看起來這筆交易更多地關乎 ARM 的戰略定位。ARM 的母公司軟銀正在以65 億美元收購基於 ARM 的資料中心晶片設計公司 Ampere。

收購 Artisan 將擴大 Cadence 在 SoC 設計領域的影響力，該收購協議包含一項資產購買協議和一項並行技術許可協議。作為交易的一部分，Cadence 將獲得一支才華橫溢、經驗豐富的工程團隊，該團隊在業界享有盛譽，能夠幫助加速相關 IP 產品和全新 IP 產品的開發。

Cadence 高階副總裁兼矽片解決方案事業部總經理 Boyd Phelps 表示：“Arm 的 Artisan IP 在其 25 年的發展歷程中，已在全球代工廠和 SoC 合作伙伴生態系統中建立了強大的影響力和良好的聲譽。隨著 Artisan IP 業務和團隊的加入，Cadence 將進軍基礎 IP 市場，從而抓住新的增長機遇。”

透過此舉，我們將獲得關鍵技術和專業知識，以增強我們的設計服務和晶片產品，從而使我們能夠實施全面的IP戰略，併為客戶提供更大的價值。透過利用Cadence完整的IP、庫、工具和服務堆疊，我們致力於在發展基礎IP業務的同時，提高PPA。

ARM 解決方案工程執行副總裁 Kevork Kechichian 表示：“我們致力於確保在所有市場部署 ARM 技術所需的基礎物理 IP 持續為整個生態系統所用。Artisan 品牌已建立良好基礎，我們相信這項技術未來將繼續在半導體行業發揮重要作用，而 Cadence 是推動其發展的理想合作伙伴。”

該交易預計將於 2025 年第三季度完成，但需獲得監管部門的批准並滿足其他慣例成交條件。

Arm當年買這個業務，花了9.13億美金

2004年8月，英國半導體設計公司 ARM Holdings Plc 同意以 9.13 億美元收購美國科技公司 Artisan，以擴大其產品範圍，但由於擔心出價過高，ARM 股價週一暴跌。

ARM 表示，Artisan Components Inc. 股東將獲得每股 9.60 美元現金和相當於 4.41 股 ARM 美國存托股票 (ADS) 的 ARM 股票。根據 2004 年 8 月 20 日 ARM ADS 的收盤價，隱含價值為每股 Artisan 33.89 美元，總計約 9.13 億美元。以此計算，ARM 的收購價格較 Artisan 週五收盤價 23.88 美元溢價約 42%。

Artisan 提供幫助製造整合軟體和電子電路的設計，其客戶包括許多半導體制造商。

ARM 董事長羅賓·薩克斯比 (Robin Saxby) 在一份宣告中表示：“Artisan 擁有成熟的銷售渠道，將與 ARM 銷售渠道高度互補。”

他補充道：“合併後的實體將能夠透過更廣泛的產品組合接觸到更多的客戶，從而更好地服務於我們的聯合使用者群體。”

ARM 否認為 Artisan 支付了過高的價格。

時任Arm執行長沃倫·伊斯特 (Warren East) 在電話會議上告訴記者：“我們沒有支付過高價格的記錄。”

伊斯特補充道，此次收購對盈利不會產生影響，ARM 可能還會進行進一步收購。

Arm點名AI關鍵挑戰

Arm最新發布《晶片新思維：奠定AI時代新基礎》報告，指AI時代晶片的設計架構將有許多轉變，多樣AI工具軟體與硬體的相容運作，更是邊緣運算的挑戰，因為許多AI開發者需要面對軟體在多種硬體平臺上都要執行，平臺之間缺乏標準化，將可能使AI效能在某些硬體平臺上被拖累。

Arm應用工程總監徐達勇指出，AI系統日益複雜，從大型語言模型（LLMs）到進階的推論代理（advanced reasoning agents），對運算能力的需求也大幅提升，這些都考驗晶片設計者如Arm，AI基礎模型工作負載將由CPU跟GPU分工合作，一個全新的基礎模型方法論將使AI推論更為複雜，需要更多CPU架構。

報告指出，AI革命正在影響運算架構面臨兩新趨勢：對專用AI 加速的需求，為支援新型工作負載所需的強大主處理器需求。

尤其是先進的AI模型，已經從推論走向進階推論，甚至於更復雜的「代理」，運算需求大幅提升，帶來龐大運算。進階推論本身就將帶來龐大運算力需求，長遠而言，企業更將部署能處理複雜任務的「代理（agents）」，大幅度增加對更先進的訓練及強大的推論力需求。

愈來愈多AI應用者開發自有AI加速器，以滿足自有需求，Arm指出，不只是GPU跟CPU的搭配合作，還是Google自行開發的TPU晶片、Microsoft的加速晶片Maia、或AWS的Tranium與Inferentia客製化晶片，都仍需要主處理器（host CPU）。

但CPU架構與其他晶片的合作關係變得比以往更加複雜，在打造更強大、更高效率的運算系統的過程中，是一種挑戰，也是巨大的機會。針對AI帶來的機會與挑戰。

展望未來，半導體晶片有幾大趨勢：

1.生態系合作程度提升：IP供應商、晶圓代工廠、封裝廠與系統整合商之間必須有更密切的合作。白話地說，IP設計業者，無法在不瞭解該矽智財實際如何實作於晶片中就開發出IP。

2.系統導向：從系統層面思考，而不僅是個別元件規劃設計，從運算、記憶體、供電與熱管理等最佳化，

3.標準化需求：業界必須建立新的標準，以支援小晶片的介面、供電與散熱管理，實現模組化晶片設計。

4.電源感知設計：晶片設計的每一個環節都以能源效率為核心指標。 5.專業化：不同的工作負載將愈來愈需要專屬的架構，促使晶片設計更具多元型別。

展望未來，他表示，半導體產業正處於一個十字路口，過去摩爾定律正讓位給一個由權衡與選擇所構成的複雜局面，但挑戰也將是創新契機。

參考連結

https://www.eenewseurope.com/en/arm-makes-fundamental-shift-with-artisan-sale/