Arm的IPO可能是投資于AI爆炸式增長的一個機會。或者，無論AI是否騰飛，投資者都可能完全誤解了Arm及其業務。

SoftBank計劃在NASDAQ發行約10%的Arm的股份，這一計劃在最近的科技公司IPO中引起了廣泛的討論。盡管SoftBank已經悄悄地放棄了他們最初提出的價格建議，但這些數字仍然意味著接近Nvidia的盈利增長。也就是說，這是一個天文數字。

一些Arm的擁躉認為這是非常合理的。他們認為，Arm廣泛涉足AI領域的爆炸性興趣。沒錯，從云端CPU到GPU，再到邊緣計算和IoT的SoC，Arm毫無疑問參與了支持AI的關鍵硬件技術。乍一看，這些都毋庸置疑。

但是，我們先拋開地緣政治問題不談，先要搞清Arm究竟是如何參與這些技術的？對投資者來說，更重要的是，假設AI真的爆發了，而不是再次陷入絕望的泥潭，Arm的定位在哪里，如何從這場技術爆發中獲得再次長久增長的動力呢？

這些問題需要對Arm及其產品進行更深入的研究。

AI的發展創造了對一系列硬件的需求：云CPU、GPU、專用AI加速器（如谷歌的Tensor處理器），以及用于邊緣計算SoC（從智能手機到智能安全攝像頭再到可穿戴健康監測器）的小型AI加速器IP模塊。在這些領域，Arm都有著悠久的歷史。

此外，近年來，Arm還在不斷開拓新的機遇。從初創公司到AMD和Apple等巨頭，許多公司已開始構建功能強大的高端Arm CPU內核的大型陣列，為云數據中心和PC制造完全基于Arm的巨型CPU。

要評估傳統機遇和新機遇，我們必須提出兩個問題。首先，Arm如何從其產品中獲取收入？其次，Arm在這些領域的價值鏈中的參與度如何？

不是芯片公司

了解Arm最重要的一點是它的商業模式。Arm不像Intel、Samsung和TSMC那樣生產芯片。除了極少數用于工程的演示芯片外，Arm也不向客戶銷售芯片。因此，從任何意義上講，它都不是像AMD或Nvidia那樣的fabless芯片公司。相反，Arm負責設計內部電路（即IP），芯片公司將這些電路集成到自己的設計中。Arm的收入不是基于芯片銷售。它是IP的初始許可費和版稅、IP工具使用費和工程服務費的組合。

這就出現了一個歷史問題。Arm的根基是用于嵌入式計算的微小、高能效CPU內核。在這一市場中，收入受制于終端產品的低價和廉價替代品，如內部設計、低于一美元的微控制器芯片或免費的開源小型CPU IP內核。

隨著Arm向高端市場發展，推出功能更強大的CPU內核設計和自己的Mali GPU，他們一直在努力擺脫低成本的傳統。許多客戶對IP的重視是基于他們期望節省龐大的開發費，而不是IP對成品芯片或終端系統的價值貢獻。這可能讓人覺得的一次性許可費很有吸引力，但對于售價數十美元或數百美元的芯片來說，每單位的版稅僅為幾十美分。要想對Arm收入產生重大影響，必須在設計上取得巨大成功。

尋找增長點

Arm的商業模式不僅不同于fabless公司，而且Arm IP的使用方式也因應用不同而大相徑庭。我們可以看三種不同的情況。

在Arm創立之初，以及在今天的許多嵌入式、邊緣和移動應用中，一個或多個Arm CPU內核是芯片的主要計算資源。Arm內核運行所有代碼，Arm總線連接所有內存和外設。Arm為芯片帶來的價值是巨大的，而用另一套IP取而代之、學習新工具和重寫代碼的難度也是巨大的。這一障礙保護了Arm不受內部處理器設計、舊微控制器內核IP以及最近的RISC-V IP的影響。不幸的是，對于Arm的盈利增長潛力而言，這些芯片的價格普遍偏低。而且，Arm已經在這一領域占據了絕對份額，限制了其增長速度超過市場的可能性。

智能手機中的AP SoC就是一個特例。這些都是高價值的尖端芯片，使用量巨大。可以說，Arm在這一市場的主導地位使其成為IP領域獨一無二的巨頭。但同樣，這種主導地位在成熟市場中幾乎沒有增長空間。

但是，你會問，那些小型的邊緣芯片和IoT芯片，甚至是應用SoC，難道不會為AI添加新的硬件嗎？是的，但對Arm來說可能機會不多。

當這些芯片設計者為AI添加加速器硬件時，他們通常會使用自己的專有設計。這些設計可能會、也可能不會使用額外的Arm IP內核，但如果使用了，也只是少量的內核，而不是用于計算的大規模陣列。一個值得關注的機會是Mali GPU IP。原則上，Mali可用于小規模推理加速，類似于Nvidia GPU用于云數據中心加速的方式。事實上，Mathworks等公司已經展示了這方面的實例。這種用途可以增加Mali IP的收入。

Arm在AI領域的機會

然而，隨著AI的普及，云端對更多服務器CPU、巨型GPU和AI加速芯片的需求也會隨之增長。是的，在這些巨大、極其昂貴的設備中，通常都有Arm內核。但是，如果你看一下內部，Arm CPU內核并沒有在核心工作負載中。會有一兩個小型內核執行系統管理功能，而計算則由供應商的大型專有計算內核陣列完成。沒有多少附加值，也沒有很高的替代門檻。

快速增長的潛力來自第三個領域：基于Arm的云CPU。許多初創公司和一些大公司正在開發數據中心級CPU，使用的是最強大的新型Arm CPU內核的大型陣列。例如，Amazon已經開始部署其Graviton CPU。Ampere Computing開發了基于Arm的CPU。而Nvidia已宣布，其首款CPU芯片Grace的內核是大規模并行Arm陣列。雖然由高端Arm內核組成的陣列還無法像AMD或Intel最新CPU那樣快速執行單個指令線程，但如果有足夠大的陣列，再加上足夠豐富的線程組合，原則上可以比傳統X86架構更快、功耗更低。雖然在理論上引起了激烈的爭論，但在實踐中，Apple的MAC產品線M2 CPU設計的成功似乎為其提供了佐證。如果個人PC負載的情況確實如此，那么對于AI訓練和模型執行中線程豐富的工作負載來說，情況應該會更加顯著。

如果這些服務器設計取得成功，那么我們就能看到AI的增長會導致云用例的激增，這些云用例將基于Arm的CPU與面向AI的GPU或其他AI加速器搭配使用：例如，Nvidia的Grace CPU和Hopper H100 GPU。如果Arm的談判順利，這將帶來一筆版稅收入。

GPU方面又如何呢？來自低功耗移動圖形處理器領域的Arm Mali架構在云計算領域似乎完全沒有吸引力，因為它根本無法與龐大的Nvidia GPU匹敵。這并不是說，Arm嗅到了在云CPU領域大顯身手的機會，就忽視這個機會了。但是，如果說在CPU領域與AMD和Intel的競爭是一場艱難的跋涉，那么與Nvidia的競爭就是在攀登懸崖峭壁。

最后要考慮的是RISC-V。這種開源CPU內核很受歡迎，可擴展，而且免費（特定的RISC-V IP及其支持工具并非免費）。RISC-V深受自由主義工程師的喜愛。在中國，它也受到高度重視，被視為抵御西方技術封鎖的對沖工具。但是，RISC-V能否成為Arm爭奪云CPU戰場的有力挑戰？類似的開源、可擴展和流行的GPU設計能否最終挑戰Nvidia？也許會吧。

與此同時，Arm在AI驅動增長的各個領域都占有一席之地。但是，Arm的商業模式、遺留合同、市場飽和度以及Arm內核在當今高價值芯片中的使用方式，都將限制AI爆炸式增長帶來的盈利增長。可能導致Arm盈利的不可預知的因素是基于Arm的云CPU芯片的成功，這并非天方夜譚，但也遠非板上釘釘的事。







審核編輯：劉清