芯片三巨頭的“瘋狂”并購,成敗幾何?
英特爾作為半導體行業的老牌霸主,曾試圖通過一系列高調收購擴展其在數據中心、FPGA和人工智能領域的影響力。2015年收購Altera、2017年收購Mobileye,以及最近拆分Altera回歸獨立運營,這些舉措顯示了英特爾試圖在多元化的技術領域站穩腳跟。然而,英特爾的收購策略并非一帆風順,尤其在傳統PC市場逐漸萎縮、新興競爭者不斷崛起的情況下,英特爾的市場地位和技術優勢正面臨著前所未有的挑戰。
與之相比, AMD和英偉達則通過一系列具有前瞻性的收購迅速崛起。 AMD在2022年成功收購賽靈思 (Xilinx) ,為其在數據中心和高性能計算領域打下了堅實的基礎。與此同時,英偉達則通過收購Mellanox等一系列高價值資產,徹底奠定了其在AI、GPU加速計算以及網絡領域的領先地位。
在這場收購競賽中,英特爾、AMD和英偉達不僅在技術上不斷升級,還通過對核心資源的整合、擴張實現了從硬件到軟件,從PC到數據中心再到AI邊緣計算的跨越,這些收購的具體影響,我們不妨來一看。
一、英特爾
McAfee:77億美元
2010年8月,英特爾以約77億美元收購了邁克菲。當時,公司高管稱此次收購將增強英特爾在無線移動和物聯網新興市場等關鍵領域的安全能力。該公司宣稱,此次投資表明, 英特爾已將安全與節能計算和互聯網連接一起列為戰略重點領域。
77億美元在當時來說并不是一個小數目,當時的英特爾似乎看到了軟硬件結合的安全市場的未來,盡管市場并不看好,但是英特爾還是毅然決然地拿下了這家著名的安全公司。
但英特爾在經歷了七年的起伏后,最終選擇徹底與McAfee分道揚鑣, 以31億美元的價格將McAfee的多數股份出售給了投資公司TPG。
McAfee將再次成為一家獨立的安全公司,但英特爾仍將保留49%的少數股權。英特爾則將把內部業務重心放在硬件層面的安全性上。
對于英特爾來說,拋售McAfee的大部分股份意味著一場損失。2010年,英特爾斥資76.8億美元收購了McAfee,這在當時被認為是一個讓人費解的決定。如今,這筆收購將被視為英特爾歷史上最失敗的收購之一。
英特爾在收購McAfee時的初衷是正確的——通過為硬件和組件添加更多的安全層。英特爾將McAfee的技術嵌入到PC和服務器芯片層面的固件中,并開發了安全管理工具,McAfee的技術還被用于實時操作系統的硬件中。
然而,McAfee與英特爾的核心硬件戰略關聯不大。 分拆后,McAfee將更有機會在其核心競爭力——軟件領域實現增長,這也使英特爾能夠更好地在芯片和固件層面的硬件安全性上獲得發展。
對于英特爾這樣的硬件公司,嘗試收購一家 純軟件公司 是令人費解的,后來人們發現,英特爾收購McAfee時只考慮了一件事:安全。英特爾的芯片集成了大量安全功能,如vPro、隨機數生成器和“加密加速模塊”。單靠芯片本身是不夠的。問題是軟件供應商需要開發能夠利用這些功能的軟件,而邁克菲是唯一一家這樣做的公司。
英特爾的想法很簡單,要提供足夠的安全解決方案,整個系統必須是安全的,而不僅僅是硬件。為此,收購McAfee是完全合理的,但事后來看,這幾乎成了英特爾歷史中最失敗的一次收購。
Altera:167.5億美元
2013年,FPGA制造商Altera宣布計劃將其半導體代工廠從臺積電 (TSMC) 轉移到英特爾,2015年6月1日,英特爾確認正式以167.5億美元收購Altera。
Altera專注于可配置現場可編程門陣列 (FPGA) , 這種芯片在制造后可以進行編程以用于不同用途。它們在服務器中很受歡迎,隨著PC需求的下降,英特爾開始將重心轉移到云計算上。 在收購后,Altera成為了英特爾可編程解決方案集團 (PSG) 。
在技術方面,英特爾與Altera的結合最初遇到了困難。Altera/PSG在英特爾的20nm FinFET節點上首次嘗試的Arria 10 FPGA遇到了問題,但下一代Stratix 10 FPGA在14nm節點上表現更好,并引領了英特爾早期的異構芯片組技術和戰略,包括使用嵌入式多芯片互連橋 (EMIB) 和先進接口總線 (AIB) 。
英特爾PSG成功開發了Agilex FPGA系列,最初采用英特爾的10nm工藝技術。最近,英特爾PSG一直在擴展Agilex FPGA產品系列,計劃將該架構從低端的Agilex 3 FPGA拓展到高端的DirectRF Agilex 9 FPGA。
但這場看似美好的聯姻也沒能堅持太長時間。
2024年10月3日,英特爾首席執行官Pat Gelsinger宣布,公司計劃將可編程解決方案集團 (PSG) ——曾經獨立的FPGA制造商Altera——剝離出來,成為一個獨立運營的公司。Gelsinger解釋說,此舉是為了釋放股東價值。他指出, PSG在英特爾的管理下表現不佳,且沒有得到英特爾公司足夠的管理關注。獨立后的FPGA公司將恢復所需的自主性, 以便在FPGA領域中展開競爭。這一決定標志著英特爾與FPGA業務的九年實驗的結束。
在10月3日的公告中,Gelsinger宣布Sandra Rivera將成為這家新公司的首席執行官,Shannon Poulin (現任英特爾PSG的公司副總裁兼總經理) 將成為新公司的首席運營官。Rivera長期管理英特爾的DCAI (數據中心與AI) 集團,PSG是她負責的一部分。Rivera表示,作為新FPGA公司的首席執行官,她將尋求增長、更高的利潤、更多元化的銷售渠道,以及利用英特爾的芯片組技術和制造實力更快地開發衍生FPGA的能力。
對于英特爾PSG來說,回歸運營獨立性可能會帶來一股清新的空氣。自2015年收購Altera以來,英特爾仍然是一家微處理器公司。從收入角度看, FPGA僅占英特爾銷售額的一小部分, 幾乎沒有得到公司層面的市場關注。英特爾的Xeon服務器處理器帶來了豐厚的收入,公司的市場推廣也反映了這一點。幾乎所有英特爾提供的產品都被定位為Xeon的輔助產品。
雖然FPGA在許多嵌入式系統中是微處理器的優秀伴侶,但它們在很多嵌入式系統中也扮演著獨立的角色。英特爾的某些FPGA SoC變體搭載了多個Arm內核,完全可以在無需X86微處理器幫助的情況下運行許多系統。然而, 這類嵌入式應用在航空航天、軍事、工業和汽車市場中,與英特爾對數據中心、PC和X86微處理器的強烈市場推廣焦點并不相符。
在這次剝離中,幾乎所有人似乎都是贏家。英特爾通過釋放更多股東價值獲勝,并立即獲得了英特爾代工服務 (IFS) 的新外部客戶。至于這是否能給IFS帶來更多的市場信任,還需拭目以待。
與此同時,PSG (很可能是新的Altera) 重新贏得了在FPGA領域競爭所需的獨立性,并保留了IFS的制造實力,而Gelsinger正通過多個渠道注入大量資金來強化IFS。FPGA客戶也因此重新獲得了一個強有力的競爭者,能夠保持其他FPGA玩家的競爭壓力。
唯一的輸家可能是Lattice和Microchip,這兩家公司在英特爾市場推廣專注于Xeon產品期間,利用這一機會獲得了一些低端和中端FPGA市場份額。
Mobileye:153億美元
2017年3月,英特爾以153億美元收購了自動駕駛技術計算機視覺領域的領導者Mobileye—— 這是以色列科技公司有史以來最大的收購。
“根據協議條款,英特爾的一家子公司將啟動要約收購,以每股63.54美元現金收購Mobileye全部已發行和流通在外的普通股,相當于完全攤薄后的股權價值約153億美元,企業價值為147億美元。”該公司在一份聲明中指出。英特爾表示,該交易預計將在九個月內完成。
Mobileye成立于1999年,收購時占據全球駕駛輔助和防撞系統市場70%的份額。該公司擁有660名員工,去年調整后的凈收入為1.733億美元。 其為二十多家汽車制造商提供集成攝像頭、芯片和駕駛輔助系統軟件,即自動駕駛汽車的基礎。
Mobileye的業務涵蓋了一系列技術和服務,包括傳感器融合、地圖繪制、前后攝像頭技術、高清地圖數據、以及智能駕駛等。這筆交易不僅將為英特爾帶來自動駕駛系統的各種不同組件,還將帶來與眾多汽車制造商的合作關系。
但Mobileye并沒有為英特爾帶來多少實質性的好處,其作為單獨的一個部門而存在, 并未與英特爾已有業務有太多交集。
最終在2022年10月,英特爾對Mobileye進行了IPO, 英特爾最初預計IPO將使Mobileye估值達到500億美元,后來將預期下調至300億美元左右,但最終估值僅有167億美元,盡管Mobileye創下了以色列公司上市以來的最高估值,但這仍然是一個令人失望的數字。這一估值幾乎與英特爾五年前收購Mobileye時支付的價格相同,這揭示了英特爾不知道如何進行和管理收購,而Mobileye尚未兌現其自動駕駛汽車承諾。
盡管Mobileye是英特爾內部增長最快、盈利能力最強的部門,但其規模相對較小,在英特爾700億美元的年收入中僅貢獻了15億美元。英特爾將在大約六個月內等待市場復蘇和股價上漲,然后再出售另一批股票,而無需額外的招股說明書。
毫無疑問,對Mobileye的收購并不是一筆劃算生意,尤其是考慮到近期Mobileye的業績表現不佳,英特爾手里的股份再次面臨貶值的情況下。
Habana:20億美元
2019年12月,英特爾宣布以20億美元收購以色列芯片初創公司Habana Labs, 這是其數據中心AI計劃的一項戰略舉措。
在眾多為人工智能準備硬件的初創公司中,Habana Labs脫穎而出,成為首批提供工作硬件的公司之一,其在訓練和推理處理方面都具有令人印象深刻的性能。Habana Labs于2018年9月推出了用于推理處理的Goya芯片,聲稱其性能比NVIDIA大約高出3倍,且延遲更低。該公司隨后于2019年6月宣布推出其訓練芯片Gaudi,聲稱其性能創下了紀錄,并基于行業標準集成了結構,能夠擴展以處理非常大的人工智能模型。
根據Habana首席運營官Eitan Medina的說法—— “Habana實際上是英特爾在人工智能解決方案方面的卓越中心” ,Medina表示,Habana Labs及其用于人工智能的Gaudi芯片是英特爾在日益突出的生成人工智能領域最具競爭力的產品。
Habana Labs在2022年推出了其第二代AI訓練芯片Gaudi2。此次升級將Gaudi從16nm(第一代)提升至7nm (均為臺積電) 。Gaudi2擁有96GB的封裝內HBM2e內存和24個Tensor處理器核心。從一開始,Habana和英特爾就強調了Gaudi芯片在低功耗、高速AI訓練和推理方面相對于競爭對手的優勢。
而在2024年4月,英特爾又推出了Gaudi 3人工智能加速器,與上一代產品相比,它為BF16提供了4倍人工智能計算能力、1.5倍內存帶寬和2倍網絡帶寬,可實現大規模系統擴展,在流行的大型語言模型 (LLM) 和多模態模型上進行人工智能訓練和推理時,性能和效率有了顯著提升。
對于英特爾來說,相較于此前的失敗收購,Habana算是一筆還不錯的買賣, 至少有了能在AI浪潮里迎戰另外兩家的底氣,這也是英特爾財報里表現相對較好的業務之一。
Granulate:6.5億美元
2022年3月,英特爾宣布以6.5億美元的價格,收購總部位于以色列的實時持續優化軟件開發商Granulate Cloud Solutions。 Granulate幫助云和數據中心客戶最大限度地提高計算工作負載性能并降低基礎設施和云成本。
英特爾與Granulate的合作關系始于2019年底, 當時Granulate是英特爾Ignite的首批畢業生, 英特爾Ignite是一項初創企業加速器計劃,旨在利用英特爾的資源幫助早期公司取得成功。在過去的一年里,英特爾和Granulate根據一項商業協議展開合作,共同優化Xeon部署的工作負載。此次合作為使用英特爾處理器的客戶帶來了性能提升和成本降低。英特爾表示,它計劃迅速擴展Granulate的優化軟件,包括英特爾數據中心產品組合。
英特爾在今年3月還宣布開源了由Granulate開發的Continuous Profiler,這一解決方案通過“火焰”視圖整合了多個性能剖析器 (profilers) ,統一的視圖為開發人員、性能工程師和DevOps提供了一種持續、自主的方法來識別runtime的低效問題。
英特爾最初是一家半導體存儲公司,但推出了業界首款商用微處理器——英特爾4004。很難想象,英特爾曾經是DRAM市場的王者。公司發明了商用DRAM,且其DRAM業務帶來了如此巨大的收入,以至于英特爾的創始人Gordon Moore和Andy Grove對微處理器的重要性持懷疑態度。
然而,英特爾8088微處理器在IBM PC市場的成功以及日本在DRAM領域的激烈競爭促使Moore和Grove在1985年進行戰略轉變。當年,英特爾放棄了DRAM業務,轉型為我們今天熟知的微處理器公司,這也是英特爾歷史上唯一一次業務的徹底轉型。
微處理器帶來了巨大成功,但也限制了英特爾的發展方式,在移動市場來臨之際,英特爾沒有抓住機會, 于是開始拋出重金押寶未來,但這種病急亂投醫的方式,并沒有為英特爾帶來想要的成功。
英特爾近年來的幾次收購暴露了其在創新與整合方面的挑戰。 從收購McAfee到Altera,再到Mobileye,英特爾一直試圖通過外部收購來擴展其核心業務之外的版圖。盡管這些收購的初衷在戰略層面上都是合理的,但最終的執行卻未能達到預期。McAfee未能融入英特爾的硬件核心,Altera雖然技術上成功,但市場表現不盡人意,而Mobileye的長期承諾至今未能兌現,而專注于自身已有業務拓展的收購表現得都還不錯,尤其是Habana所推出的Gaudi,爭取到了不少客戶的訂單。
從更廣泛的視角來看,這些收購一定程度反映了英特爾在應對技術和市場變革時的戰略困境。如今,隨著競爭對手英偉達和AMD的崛起,英特爾必須重新審視其長期戰略,聚焦其最具競爭力的領域,同時避免陷入無效的收購整合中,以確保其未來的市場領導地位和持續增長。
二、AMD
Xilinx:500億美元
AMD在2020年宣布收購Xilinx,創下了芯片行業紀錄,其在通過各國監管機構審查后,最終于2022年2月完成收購,通過這筆交易, AMD在關鍵的數據中心市場獲得了額外的優勢。
AMD首席執行官蘇姿豐表示,AMD的處理器技術與賽靈思的片上系統和現場可編程芯片之間存在互補性?!斑@是我們與全球監管機構談判的重點?!碧K姿豐說。她補充說,Arm是AMD的重要合作伙伴,但拒絕透露Arm下一步可能采取的措施。
AMD表示,該交易于2020年10月宣布,最初的估值為350億美元,但AMD股價的上漲推高了價格。
蘇姿豐表示,通過收購賽靈思,AMD將能夠擴大其在關鍵市場的覆蓋范圍, 例如賽靈思在網絡和人工智能方面擁有強大影響力的數據中心,以及5G通信、汽車、工業、航空航天和國防市場。 “這些都是AMD很少涉足的市場,它們也都需要高性能計算?!彼f。
蘇姿豐將擔任合并后公司的首席執行官,而賽靈思首席執行官Victor Peng則擔任新成立的自適應和嵌入式計算事業部總裁。
AMD與賽靈思的合并是合并后公司整體效益大于各部分之和的典型案例之一。 AMD銷售用于客戶端PC和服務器的CPU、用于客戶端PC和HPC/數據中心的圖形處理器、用于游戲機的半定制片上系統以及用于汽車和娛樂行業嵌入式應用的半定制SoC。AMD的產品很少與賽靈思的產品重疊,后者用于航空航天、分析、人工智能推理、汽車、通信、數據中心、HPC、工業和許多其他垂直領域。
在某些行業中,AMD的高性能CPU或GPU與Xilinx的FPGA或專用ASIC存在競爭,但在大多數情況下,AMD的CPU和Xilinx的芯片/軟件可以在一個系統中相互補充。現在AMD可以提供CPU、GPU、FPGA和自適應SoC,其商業平臺的競爭力將大大增強。
盡管就目前而言,AMD仍處于交叉銷售和整合Xilinx與自己產品的早期階段,但分析師似乎表現得相當樂觀,認為這筆收購將為AMD的業務增加新產品和終端市場。
Pensando Systems:19億美元
AMD在2022年4月宣布計劃以約19億美元收購數據中心芯片初創公司Pensando Systems,交易完成后,Pensando成為了AMD數據中心解決方案集團的一部分。
在數據中心,只有一部分可用處理能力用于運行應用程序。其余部分用于執行支持任務,例如管理應用程序保存數據的存儲基礎設施和協調網絡流量??偛课挥诩又菝谞柶に沟腜ensando開發了一種芯片,可以高效地執行此類支持任務。
Pensando將其芯片作為加速卡的一部分提供,該卡可連接到數據中心的服務器上。 該卡能夠執行網絡任務,例如將信息從一臺服務器路由到另一臺服務器。它還有助于網絡安全:該芯片可以加密數據并實施防火墻規則以阻止惡意網絡流量。
存儲基礎設施管理是Pensando瞄準的另一個用例。 該公司的加速器卡可以壓縮數據集以減少所需的存儲容量,應用加密并加快檢測數據錯誤所涉及的計算速度。這家初創公司表示,其技術減少了對設備的需求,從而減少了數據中心運行的系統總數,這簡化了信息技術團隊的日常維護任務。
AMD在收購之際透露,Pensando迄今已出貨超過100,000個“Pensando平臺”。微軟公司、甲骨文公司和IBM公司等公司均在使用這家初創公司的技術。收購Pensando將幫助AMD擴大其本已快速增長的數據中心業務。上個季度,該業務的收入同比增長了一倍,部分原因是市場對AMD的Epyc系列服務器處理器的需求強勁。
AMD首席執行官蘇姿豐表示:“要構建具有最佳性能、安全性、靈活性和最低總擁有成本的尖端數據中心,需要廣泛的計算引擎。所有主要的云和OEM客戶都已采用EPYC處理器來支持其數據中心產品。今天,通過收購Pensando,我們為高性能CPU、GPU、FPGA和自適應SoC產品組合添加了一個領先的分布式服務平臺?!?/p>
除了為AMD創造新的收入增長來源之外, Pensando的技術還可以幫助它在數據中心芯片市場日益重要的領域與英偉達展開更直接的競爭。 英偉達提供的競爭芯片可以加快數據加密和管理存儲基礎設施等任務的速度,此外英特爾公司去年也憑借其IPU芯片系列加入了競爭。
Silo AI:6.65億美元
2024年7月,AMD宣布完成對歐洲最大的私人AI實驗室Silo AI的收購。這筆全現金交易價值約6.65億美元,進一步彰顯了該公司致力于提供基于開放標準并與全球AI生態系統建立緊密合作伙伴關系的端到端AI解決方案的承諾。
Silo AI為AMD帶來了一支由世界級人工智能科學家和工程師組成的團隊, 他們在為安聯、飛利浦、勞斯萊斯和聯合利華等大型企業客戶開發尖端人工智能模型、平臺和解決方案方面經驗豐富。他們的專業知識涵蓋不同的市場,并在AMD平臺上創建了最先進的開源多語言大型語言模型,包括Poro和Viking。Silo AI團隊將加入由AMD高級副總裁Vamsi Boppana領導的AMD人工智能集團 (AIG) 。
AMD高級副總裁、AIG總裁Vamsi Boppana表示:“AI是我們的首要戰略重點,我們將繼續投資人才和軟件能力,以支持我們不斷增長的客戶部署和路線圖。Silo AI團隊開發了最先進的語言模型,這些模型已在AMD Instinct加速器上進行了大規模訓練,他們在開發和集成AI模型以解決最終客戶的關鍵問題方面擁有豐富的經驗。我們期望他們的專業知識和軟件能力將直接改善客戶在AMD平臺上提供最佳性能AI解決方案的體驗。”
ZT Systems:49億美元
2024年8月,AMD宣布以49億美元收購AI基礎設施主要參與者ZT Systems, 這是其挑戰英偉達在人工智能市場主導地位的持續努力中邁出的重要一步。
此次收購以現金和股票形式進行,標志著AMD的又一項重大投資,旨在繼續鞏固其在快速增長的人工智能領域的地位。
AMD收購ZT Systems預計將提高其Instinct系列AI數據中心芯片的采用率,該系列芯片與英偉達廣泛使用的圖形處理單元 (GPU) 直接競爭。ZT Systems是一家擁有三十年經驗的私營公司,專門為AI超大規模企業構建定制計算基礎設施。
此舉被視為加速AMD在數據中心部署AI基礎設施的一種方式,這是其客戶的一個關鍵需求。旨在挑戰英偉達在AI數據中心芯片市場的主導地位。英偉達今年早些時候曾短暫成為全球最有價值的公司,通過提供全面的“系統”方法在市場上占據一席之地。
這包括提供端到端計算基礎設施,例如預先封裝的服務器機架、網絡設備和軟件工具,使開發人員更容易使用英偉達芯片構建AI應用程序。
通過收購ZT Systems,AMD表明了其打造類似系統產品的意圖。 AMD去年推出了MI300系列AI芯片,并計劃在不久的將來推出其下一代MI350芯片,旨在與英偉達的新Blackwell GPU系列競爭。
AMD在2020年后的一系列收購加速了其技術布局和市場擴展,尤其在數據中心領域,展現出對未來計算趨勢的深刻理解。收購賽靈思、Pensando Systems和ZT Systems, 幫助AMD不僅加強了自身高性能計算產品的能力,還擴展到更廣泛的應用場景,如5G通信、AI基礎設施以及分布式服務平臺。 通過這些交易,AMD不僅在與英特爾的競爭中縮小了差距,還提升了其產品組合的整體競爭力,鞏固了在數據中心市場中的地位。
同時,AMD在AI領域的戰略布局也逐漸明朗化,尤其是收購Silo AI后,其人工智能能力顯著增強。盡管目前AMD在AI市場上還難以直接挑戰英偉達的主導地位,但這些收購為其提供了更多的技術支持和市場機會。在持續優化Instinct系列芯片以及開發未來的MI350芯片時,AMD顯然意圖在AI數據中心的競爭中獲得更大的市場份額。
三、英偉達
Mellanox:70億美元
2019年3月,英偉達宣布對Mellanox Technologies進行收購,交易金額為70億美元。位于以色列的Mellanox是一家 以太網交換機和適配器制造商 ,它們的產品用于將計算機通過網絡連接在一起,以便用戶快速交換信息, 該公司也是符合超級計算機廣泛使用的所謂InfiniBand網絡標準的設備的主要供應商。
在此之前,英偉達在圖形芯片領域之外的收購很少,而且沒有一筆交易的財務狀況能與Mellanox相提并論。2011年,該公司斥資3.67億美元收購了調制解調器技術公司Icera,這是該公司在收購Mellanox之前披露的最大一筆收購,其于2015年關閉了該業務。
通過收購Mellanox,英偉達開始進軍網絡領域, 補充其在圖形處理單元方面的市場領先專業知識。網絡和GPU的這種集成極大地提高了需要高帶寬和低延遲的計算工作負載 (如AI) 的性能, 從而提供了GPU或網絡領域競爭對手所沒有的集成數據中心解決方案。 Mellanox的網絡與英偉達的GPU的集成創建了端到端的計算和網絡解決方案, 從而產生了HGX產品 (8個英偉達GPU,帶有集成網絡) 。HGX專為這些要求極高的計算工作負載而設計,不受網絡限制。
人工智能革命讓英偉達的市值在過去三年中增長了十倍,從一家主要憑借圖形處理器為游戲玩家所熟知的高科技公司,一躍成為全球市值最高的公司之一,收購而來Mellanox并不是英偉達取得成功的唯一因素,但它絕對是促成這一成功的主要因素之一。
收購和合并在絕大多數情況下,實際情況并不樂觀,相當多的收購最終只是為收購公司帶來了優秀人才,但英偉達和Mellanox的案例是例外。在不到4年的時間里,英偉達從零開始, 利用Mellanox在網絡領域建立了收入超過100億美元的業務, 而且這一業務的規模還在不斷增長,此外,它還利用集成網絡打造了市場領先的HGX芯片,該芯片現已成為暢銷產品。英偉達在網絡領域的進步還大大擴展了其軟件產品范圍,并大大增強了其競爭優勢。
在硅谷,人們對有史以來最成功的收購案有很多爭論——從谷歌收購Android (5000萬美元,2005年) 和YouTube (10億美元,2006年) ;到Facebook收購Instagram (10億美元,2012年) ;再到微軟收購Github (75億美元,2018年) 和LinkedIn (262億美元,2016年) ,而英偉達收購Mellanox絕對可以在這些案例中名列前茅。
DeepMap:未披露
2021年6月,英偉達宣布收購DeepMap,這家位于舊金山的初創公司開發的軟件可供汽車制造商用來創建高保真道路地圖。 此類地圖對于自動駕駛汽車至關重要, 自動駕駛汽車依靠它們來規劃到達目的地的最佳路線并識別潛在障礙物。汽車的人工智能駕駛系統擁有的道路數據越多,其導航就越可靠。
DeepMap的技術將擴大英偉達不斷增長的汽車產品陣容。該公司已經為自動駕駛汽車打造了一套端到端的解決方案,其中不僅包括芯片,還包括用于構建、訓練和測試AI駕駛系統的軟件工具。
英偉達汽車產品組合的核心是其Drive AGX系列片上系統處理器。 它們可以部署在自動駕駛汽車內,為做出導航決策的車載AI軟件提供動力。Drive AGX系列中最新的芯片是Orin,據稱它首次亮相時比其前代產品快七倍。每個Orin芯片將圖形處理單元與Arm Ltd.中央處理器相結合,可提供每秒200萬億次操作的最高性能。
英偉達通過收購DeepMap獲得的地圖技術將提高其滿足自動駕駛汽車公司另一個關鍵項目需求的能力。借助DeepMap的地圖技術,英偉達可以更直接地接手Mobileye的這部分業務。該技術可以提高其自動駕駛汽車端到端產品線的整體價值,從而有可能幫助其在長期內銷售更多的AGX Drive片上系統。
這家初創公司的技術將擴展該公司現有的Drive Mapping產品, 該產品允許自動駕駛汽車根據車載傳感器收集的數據繪制道路地圖。
Run:ai:7億美元
2024年4月,英偉達宣布正在收購總部位于特拉維夫的Run:ai公司, 該公司讓開發人員和運營團隊能夠更輕松地管理和優化他們的AI硬件基礎設施, 據透露交易價格為7億美元。
Run:ai成立于2018年,創始人為Omri Geller (首席執行官) 和Ronen Dar博士 (首席技術官) 。兩人在特拉維夫大學電氣工程學院學習期間相識。Dar曾是貝爾實驗室的研究員,也是Anobit Technologies的算法工程師,后來被蘋果收購后加入蘋果。在創辦Run:ai之前,Geller曾在總理辦公室技術部門工作。
Run:ai開發了一個編排和虛擬化軟件層,專門針對在GPU和類似芯片組上運行的AI工作負載的獨特需求。Run:ai基于Kubernetes的AI云容器平臺通過自動分配必要的計算能力 (從部分GPU到多個GPU,再到多個GPU節點) 來高效地池化和共享GPU。
雖然Run:ai幾乎沒有直接競爭對手,但其他公司正在將動態硬件分配的概念應用于AI工作負載。例如,Grid.ai提供的軟件允許數據科學家在GPU、處理器等上并行訓練AI模型。
英偉達DGX Cloud副總裁Alexis Bjorlin在博客文章中指出,客戶AI部署變得越來越復雜,并且企業越來越希望更有效地利用其AI計算源。
Bjorlin表示:“管理和協調生成式AI、推薦系統、搜索引擎和其他工作負載需要復雜的調度,以優化系統級和底層基礎設施的性能。英偉達的加速計算平臺和Run:ai的平臺將繼續支持廣泛的第三方解決方案生態系統,為客戶提供選擇和靈活性。與Run:ai合作,英偉達將使客戶能夠擁有一個可在任何地方訪問GPU解決方案的單一架構?!?/p>
英偉達的收購戰略表明它不僅致力于保持其在圖形處理器市場的領先地位,更 在多個新興領域內積極拓展。 從2019年以70億美元收購Mellanox開始,英偉達迅速進入網絡領域,并通過將Mellanox的技術與其GPU產品相結合,成功構建了端到端的數據中心解決方案。
而通過收購DeepMap和Run:ai,進一步體現了英偉達在自動駕駛和AI基礎設施管理領域的雄心,這兩項收購不僅豐富了英偉達的技術儲備,也進一步鞏固了其兩大重要業務的實力,對于英偉達來說,雖然沒有AMD和英特爾那么大手筆的收購, 但它更看重對已有業務的助力, 這或許也是它能達成3萬億美元市值的原因之一。
四、寫在最后
在過去的十幾年當中,巨頭們通過不斷的并購重塑自身,力求在技術變革的浪潮中保持競爭力。然而,收購并不總是順風順水,它們各自面臨著整合的挑戰、市場的不確定性以及技術協同的難題。
未來,隨著半導體技術的不斷迭代與市場需求的變化,巨頭們的收購步伐依然不會停歇。每一次并購背后不僅僅是企業擴張的手段,更是新興技術驅動下的戰略轉型。對于它們來說,這場以收購為核心的競賽,注定將繼續塑造科技產業的未來。
本文來自微信公眾號: 半導體行業觀察 (ID:icbank) ,作者:邵逸琦