估值65億美元,軟銀收購晶片設計公司Ampere交易或將塵埃落定

據彭博社報道,軟銀集團即將完成對晶片設計公司 Ampere Computing LLC(簡稱 Ampere)的收購,這筆交易對該公司的估值約為 65 億美元(包含債務在內)。
(來源:彭博社)
彭博社援引知情人士的話報道稱,“軟銀與 Ampere 之間的磋商已進入尾聲,這筆交易預計可能會在未來幾周內宣佈。”然而,這一收購程序仍存在變數,知情人士還指出,“儘管目前談判進展順利,但最終完成交易仍有可能被推遲,也不排除交易失敗的可能。”
實際上,最早曝出 Ampere 即將被收購的訊息是在 2024 年 9 月。彼時,彭博社報道 Ampere 正在與一家財務顧問合作,以幫助尋找合適的潛在買家。這意味著 Ampere 可能正在探索出售的機會(或者至少是對其戰略選擇進行評估)。而這也暗示著 Ampere 先前計劃的 IPO 道路並不如預期中順利。
隨著時間的推移,圍繞 Ampere 的收購談判訊息逐漸浮上水面。今年 1 月,彭博社報道稱軟銀集團及其控股的晶片設計公司 Arm 有意收購 Ampere,並正在探討潛在的交易可能性。
截至目前,軟銀、Arm 和 Ampere 的發言人均未對這一收購訊息發表評論。
(來源:Ampere 公司)
Ampere 成立於 2017 年,總部位於美國加利福尼亞州聖克拉拉,由前英特爾總裁 Renee James 創立,專注於為雲計算和人工智慧領域提供高效能且節能的處理器。此外,Ampere 的工程師團隊成員大都來自英特爾伺服器晶片部門,為公司帶來了豐富的經驗和技術積澱。
Ampere 的目標市場主要是資料中心和雲計算領域,透過其高效能、低能耗的處理器挑戰傳統 x86 架構的國際巨頭(比如英特爾、AMD 等)。
隨著 AI 和大資料分析的需求增長,以及資料中心對能源效率的要求日益增加,Ampere 的處理器在這些高計算負載任務中展現出競爭優勢。
需要注意的是,Ampere 設計和開發的處理器也是基於 Arm 架構,產品包括 Ampere Altra 和 Ampere One 系列。其中,Ampere Altra 系列處理器主要用於邊緣計算和大規模雲部署等應用;Ampere One 系列處理器基於 Arm ISA 指令集架構,採用 5nm 製程工藝,搭載自研核心,面向資料中心和人工智慧領域,提供高效能、低功耗的解決方案。
成立之初 Ampere 就得到了凱雷投資集團(Carlyle Group)的支援。甲骨文微軟都是 Ampere 的重要客戶,並且甲骨文還是其最大股東之一。
據悉,甲骨文 2024 年曾聲稱其擁有 Ampere 約 29% 的股份,並有權行使未來投資期權以獲得公司的控制權。
作為 Ampere 的創始人兼執行長,Renee James 曾考慮讓公司上市,並向美國證券交易委員會提交了保密的招股說明書,但後來認為 IPO 之路充滿挑戰,從而轉向尋求與大型公司達成交易。
2021 年,軟銀曾計劃對 Ampere 進行少數股權投資,當時對該公司的估值約為 80 億美元。但自那以後,隨著 AI 熱度有增無減,多家大型科技公司紛紛加速開發與 Ampere 類似的處理器產品,Ampere 面臨愈發激烈的市場競爭。
視角回到此次的收購訊息。如果軟銀成功收購 Ampere,這將顯著提升軟銀在半導體行業的地位,特別是在資料中心和人工智慧市場。
具體而言,軟銀或將能夠推出將 Arm 架構和 Ampere 先進晶片設計相結合的“整合解決方案”,在面對諸如英特爾和 AMD 等行業巨頭時更具競爭優勢。
值得注意的是,軟銀集團旗下還有一家 Graphcore 公司,這是一家成立於 2016 年、總部位於英國的 AI 晶片獨角獸。2024 年 7 月,軟銀完成對 Graphcore 的收購,使其成為全資子公司。
Graphcore 公司的主打產品是 IPU(Intelligence Processing Unit),這是一種專門為加速機器學習任務而設計的處理器。與傳統的 CPU 和 GPU 相比,IPU 能夠帶來更高的效能和效率,尤其是在深度學習模型訓練和推理方面。憑藉其獨特的 IPU 技術,Graphcore 在 AI 硬體領域也佔據了一席之地。
如果軟銀此次再將 Ampere 收入囊中,它可能會著力推動 Ampere 和 Graphcore 的合作,聯合打造“組合技術”,相當於既擁有 Ampere 的強大 CPU,也具備 Graphcore 高效的 AI 處理能力,而這將有助於軟銀在伺服器市場上分一杯羹。
隨著 AI 迅猛發展,計算能力的需求呈指數級增長,面對市場上日益激烈的競爭,各家公司都在尋找新的增長點和機會,而單純依賴硬體提升算力的方式正逐漸走向盡頭。這背後不僅是硬體技術瓶頸的問題,更深層次的原因在於軟體演算法和模型最佳化的進步,尤其是像 DeepSeek R1 這樣的模型正在重新定義計算效率與效能的關係。
上個月,DeepSeek 推出了一款成本低廉的模型,並聲稱所使用的算力大約是 Meta 的 Llama 3.1 模型的十分之一,訊息一齣震驚業界。有業內人士指出,“靠硬體堆算力的時代雖然尚未完全結束,但其邊際收益已明顯遞減。”
事實也證明,儘管 AI 發展勢頭依舊強勁,但硬體市場的增長或許不再像過去那樣高歌猛進。本週早些時候,AMD 釋出的營收預測之後引發了市場對於蓬勃發展的 AI 硬體市場可能變得不穩定的擔憂;本週三,Arm 釋出了營收預測:預計在截至 3 月的本財年第四季度收入為 11.8 至 12.8 億美元,這在很大程度上進一步加劇了業界對 AI 計算領域支出放緩的顧慮。
對此,有業內人士表示,一方面,傳統的硬體製造商需要重新審視其產品策略,探索新的業務模式和服務方式;另一方面,軟體和演算法的進步也為初創公司帶來了新的機會,憑藉創新的技術和高效的產品迅速在市場上嶄露頭角,未來將會有更多公司致力於研發更加智慧化、高效的演算法和模型,滿足不斷增長的市場需求。
參考資料:
1.https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-02-05/softbank-nears-deal-to-acquire-chip-designer-ampere
2.https://siliconangle.com/2025/02/05/softbank-reportedly-getting-close-acquiring-chipmaker-ampere-6-5b-deal/
3.https://siliconangle.com/2024/09/19/server-chip-startup-ampere-reportedly-exploring-sale/
4.https://amperecomputing.com/
運營/排版:何晨龍


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