【科技．未来】收购ARM震撼业界 NVIDIA挑战Intel龙头地位
上月中，半导体行业录得史上最大交易案：美国半导体公司英伟达（NVIDIA）以400亿美元，从日本软银集团（SoftBank）手中收购被喻为“半导体行业的瑞士”的英国芯片设计商ARM（安谋）。这宗震惊全球的交易不但会为整个半导体业格局带来翻天覆地般的改变，背后更可见到英伟达的雄心壮志，以及其如何布局下一波人工智能（AI）的发展重心—脱离云端的“边缘”（edge）AI。
当英伟达藉其图像处理器（GPU）晋身为AI下一波发展要角，收购ARM将如何有助它建立AI芯片王国，并一举挑战芯片业龙头英特尔（Intel）的地位？与此同时，其他竞争对手自然不会坐以待毙，加上芯片成为中美角力重要战场下，英伟达又可否打响如意算盘？
英伟达共同创办人及行政总裁黄仁勋（Jensen Huang）素来喜欢以招牌黑色皮褛“独步”于各大电子产品发布会，但在疫情之下，他把“舞台”移师家中厨房，间中更会弃皮褛穿上羽绒背心，举行网上演说、开视像会议或发布新产品。而这个厨房的最新“出品”，就是以400亿美元从软银手中收购手机芯片设计龙头ARM。
是次收购案是芯片产业史上最大笔交易。英伟达将向软银支付价值215亿美元股票及120亿美元现金，其中20亿美元将在签约时支付。若ARM能满足一定财政目标，软银可额外获得50亿美元现金或股票；另有价值15亿美元英伟达股票将给予ARM员工。ARM和英伟达都是以芯片为重心的公司，但专长领域不同，黄仁勋说两间公司能“互补”，更形容这笔交易是“一生人一次的机会”：“这家公司的影响力有别于科技史上任何一间公司。我们将英伟达领先的AI运算与ARM广阔的生态系统结合。”
要理解黄仁勋这番评价及这宗交易的重要性，或需从英伟达如何起家说起。1993年，黄仁勋与两位志同道合的工程师创立了英伟达，他们押注于一个未来：消费者需要更好的电脑图像，因此需要一种当时还未有的专用、高性能硬件。他们赌赢了，公司第一波的成功就是研发GPU，满足了电子游戏产业中的玩家、构建游戏系统的公司、3D图形设计者等。
黄氏取代摩尔？
AI近年的科研进展和卷土重来，意外造就了英伟达的第二波崛起。AI演算法，尤其是“机器学习”（machine learning）在训练阶段对运算的要求非常苛刻。比起顺序处理运算程序的中央处理器（CPU），能够把数据拆开并行高速处理的GPU更适合AI运算。大约自十年前起，英伟达将其GPU架构调整为更为通用的并行处理引擎。
并行运算不是什么新概念，已存在于电脑科学几十年，最初它只限于执行高度专业化的工作，例如用超级电脑模拟核弹或预测天气，难以应用于一般使用之上。直至英伟达在十三年前推出软件平台CUDA，至今已是第11代，令开发人员可利用GPU的并行架构完成各种工作。这也促成了AI发展的重大转变—从过去以知识为基础（knowledge-base），即强调逻辑、约束和规则，变成以数据为基础，就如我们见到愈来愈多的AI应用。例如英伟达正为自动驾驶汽车和机械人制造芯片和软件；其GPU也在由比特币（Bitcoin）带起的加密货币热潮中被用来“挖矿”。
对很多公司或机构来说，自行购买AI所需运算基础设施并不划算，云端因而成为它们的出路。除了可较弹性地按需使用之外，专用硬件也可以更好地执行AI工作，英伟达因此成为了数据中心里AI运算的霸主。云端数据个体（instance）是一个用来衡量电脑运算架构使用率的不俗指标，个体的数量可反映应用程式在亚马逊（Amazon）旗下的AWS、Google云端平台、微软（Microsoft）Azure或阿里云等主要云端服务供应商中的使用需求。截至今年6月的云端数据实例中，英伟达的专用加速器占了87%；据研究公司Liftr Cloud Insights去年一份报告，大型云端服务供应商专门用作AI运算的设施，超过97%都是使用英伟达的GPU。
半导体行业曾经有一金科玉律：摩尔定律（Moore's Law）。这是英特尔共同创办人George Moore的预测：芯片上电晶体数量及其代表的芯片性能，大约每两年翻一倍。但随着芯片制造商在原子级电路趋向物理极限，摩尔定律下的进展已经放缓，甚至有人说已死。
与此同时，英伟达首席科学家兼研究高级副总裁Bill Dally表示，从2012年11月到今年5月，英伟达的芯片性能在一个重要的AI运算级别中提高了317倍，亦即平均每年提升超过一倍，速度令摩尔定律相形见绌。《华尔街日报》科技专栏作家Christopher Mims甚至形容“黄氏定律”已取代了摩尔定律。
难怪在最近的财政年度，虽然英伟达的销售额为109.2亿美元，远不及英特尔的719.7亿美元，但英伟达的市值已飙升至超过3,000亿美元，远超约2,000亿的英特尔。数据中心销售额是英伟达业务快速增长之处，收入从2016年的8.3亿美元增加至去年的30亿美元；加上在新冠肺炎疫情下，社交隔离和遥距工作成为新常态，愈来愈多企业转型为自动化，对数据中心服务和AI运算的需求大增。今年第二季度，英伟达的数据中心收入为17.5亿美元，比去年同期增长了167%，约占总销售额45%，首次超越游戏业务。
合力挑战芯片霸主
然而，英伟达只主宰了数据中心里AI加速器的部份，其想进军的数据中心伺服器和个人电脑市场这两个领域，一直长期由英特尔的CPU主导，目前英特尔的x86架构CPU所占据市场份额超过95%。
英伟达认为，要挑战英特尔，就需要制造更高性能、同时更经济的CPU，而ARM的CPU正是英伟达欠缺的绝佳武器，其省电的优点或可成为数据中心的吸引选项。例如相比英特尔，ARM的芯片在数据中心内较不需要主动冷却系统。黄仁勋坦言：“能源效率是未来运算中最重要的事情。ARM以这种极其节能的架构所创造的生态之巨大和广阔，是我们永远无法达到的。”科技研究公司Forrester Research副总裁兼首席分析师J.P. Gownder同意黄仁勋的看法：“能源效率是半导体领域一种新的‘超能力’。电力成本和气候变化是重要影响，特别是对数据中心这种大规模的部署。”
总部位于英国剑桥的ARM，是苹果（Apple）于1990年有份合资创立的公司，苹果当时希望在其名为Newton的掌上电脑中使用ARM的低功耗技术，但ARM在十五年后才借着智能手机蓬勃而真正崛起。其芯片运算能力或许不及英特尔用于手提电脑和桌上电脑的x86架构芯片，但耗电较少的特性较适合智能手机的使用场景。首代iPhone所用的处理器，就是三星（Samsung）建基于ARM架构的出品。
ARM本身不出芯片产品，只出售芯片知识产权（IP）。它主要提供一套低功耗芯片的基本设计架构—“指令集架构”（ISA），可用于智能手机、平板电脑、虚拟现实眼罩、智能喇叭等。有些客户如苹果，就是向ARM购买这架构授权来设计自己的芯片。ARM也有称为“核心”（core）的现成芯片设计，例如高通（Qualcomm）或三星等业者就是购买这种授权。ARM的芯片已成为智能手机的标准，高达九成都是使用其芯片设计或架构授权。去年约有220亿块芯片用上ARM技术，这些设计授权费及按每块售出芯片的权利费，为ARM带来逾17亿美元收入。
黄仁勋向行业分析师Patrick Moorhead表示，收购ARM将有助英伟达出售更多ARM芯片予数据中心：“将会改变我们路线图的速度。可以肯定的是，数据中心和云端正渴求ARM的CPU。”
投行Jefferies分析师Mark Lipacis指出，是次交易可以令英伟达利用其GPU及ARM的CPU，创造伺服器芯片和软件的生态，增强其数据中心业务；英伟达也可以更紧密地将ARM处理器整合到自身产品中，以提高性能。半导体咨询公司Linley Group分析师Mike Demler预期，英伟达可以整合其AI专用芯片与ARM的通用CPU架构，“产生一种新的运算模型”。
此外，ARM也有志走出行动装置芯片，已开始成为数据中心和个人电脑芯片的新贵。最近一些数据中心例如AWS已开始采用ARM的设计，制造更高效能的新型数据中心芯片；苹果亦在6月宣布，其Mac手提电脑和桌上电脑会弃用英特尔芯片，改以ARM的技术自行研发。微软也花了很多时间和金钱令作业系统视窗（Windows）能适应ARM芯片运行。ARM也证明了自己在性能上未必一定落后，富士通（Fujitsu）使用ARM的超级电脑“富岳”，在6月名列500大超级电脑首位。黄仁勋说，去年英伟达为支援富岳时，已经完成了最艰苦的工作，重写公司所有软件编码，以便在ARM处理器上运行。
此外，英伟达还在4月以69亿美元收购了以色列硬件公司Mellanox，其技术可用于数据中心内部传送大量资讯。黄仁勋在8月向分析师解释，愈来愈多云端服务不再在单一伺服器上运行，应用程式的各部份分布在数据中心的各种芯片和系统中，需要机器之间更紧密的通讯。在这些收购和生态部署下，英伟达现在更容易推出自己的伺服器芯片，直接挑战英特尔在数据中心的霸权。
继续阅读︰【科技．未来】乘AI“边缘化”而起 NVIDIA欲成AI芯片霸主
上文节录自第234期《香港01》周报（2020年10月5日）《NVIDIA创半导体史上最大并购案 芯片霸主之位仍待确认》。如欲阅读全文请按此试阅周报电子刊，浏览更多深度报道。