Arm如何从AI这场技术爆发中获得再次长久增长的动力呢？

Arm的IPO可能是投资于AI爆炸式增长的一个机会。或者，无论AI是否腾飞，投资者都可能完全误解了Arm及其业务。

SoftBank计划在NASDAQ发行约10%的Arm的股份，这一计划在最近的科技公司IPO中引起了广泛的讨论。尽管SoftBank已经悄悄地放弃了他们最初提出的价格建议，但这些数字仍然意味着接近Nvidia的盈利增长。也就是说，这是一个天文数字。

一些Arm的拥趸认为这是非常合理的。他们认为，Arm广泛涉足AI领域的爆炸性兴趣。没错，从云端CPU到GPU，再到边缘计算和IoT的SoC，Arm毫无疑问参与了支持AI的关键硬件技术。乍一看，这些都毋庸置疑。

但是，我们先抛开地缘政治问题不谈，先要搞清Arm究竟是如何参与这些技术的？对投资者来说，更重要的是，假设AI真的爆发了，而不是再次陷入绝望的泥潭，Arm的定位在哪里，如何从这场技术爆发中获得再次长久增长的动力呢？

这些问题需要对Arm及其产品进行更深入的研究。

AI的发展创造了对一系列硬件的需求：云CPU、GPU、专用AI加速器（如谷歌的Tensor处理器），以及用于边缘计算SoC（从智能手机到智能安全摄像头再到可穿戴健康监测器）的小型AI加速器IP模块。在这些领域，Arm都有着悠久的历史。

此外，近年来，Arm还在不断开拓新的机遇。从初创公司到AMD和Apple等巨头，许多公司已开始构建功能强大的高端Arm CPU内核的大型阵列，为云数据中心和PC制造完全基于Arm的巨型CPU。

要评估传统机遇和新机遇，我们必须提出两个问题。首先，Arm如何从其产品中获取收入？其次，Arm在这些领域的价值链中的参与度如何？

不是芯片公司

了解Arm最重要的一点是它的商业模式。Arm不像Intel、Samsung和TSMC那样生产芯片。除了极少数用于工程的演示芯片外，Arm也不向客户销售芯片。因此，从任何意义上讲，它都不是像AMD或Nvidia那样的fabless芯片公司。相反，Arm负责设计内部电路（即IP），芯片公司将这些电路集成到自己的设计中。Arm的收入不是基于芯片销售。它是IP的初始许可费和版税、IP工具使用费和工程服务费的组合。

这就出现了一个历史问题。Arm的根基是用于嵌入式计算的微小、高能效CPU内核。在这一市场中，收入受制于终端产品的低价和廉价替代品，如内部设计、低于一美元的微控制器芯片或免费的开源小型CPU IP内核。

随着Arm向高端市场发展，推出功能更强大的CPU内核设计和自己的Mali GPU，他们一直在努力摆脱低成本的传统。许多客户对IP的重视是基于他们期望节省庞大的开发费，而不是IP对成品芯片或终端系统的价值贡献。这可能让人觉得的一次性许可费很有吸引力，但对于售价数十美元或数百美元的芯片来说，每单位的版税仅为几十美分。要想对Arm收入产生重大影响，必须在设计上取得巨大成功。

寻找增长点

Arm的商业模式不仅不同于fabless公司，而且Arm IP的使用方式也因应用不同而大相径庭。我们可以看三种不同的情况。

在Arm创立之初，以及在今天的许多嵌入式、边缘和移动应用中，一个或多个Arm CPU内核是芯片的主要计算资源。Arm内核运行所有代码，Arm总线连接所有内存和外设。Arm为芯片带来的价值是巨大的，而用另一套IP取而代之、学习新工具和重写代码的难度也是巨大的。这一障碍保护了Arm不受内部处理器设计、旧微控制器内核IP以及最近的RISC-V IP的影响。不幸的是，对于Arm的盈利增长潜力而言，这些芯片的价格普遍偏低。而且，Arm已经在这一领域占据了绝对份额，限制了其增长速度超过市场的可能性。

智能手机中的AP SoC就是一个特例。这些都是高价值的尖端芯片，使用量巨大。可以说，Arm在这一市场的主导地位使其成为IP领域独一无二的巨头。但同样，这种主导地位在成熟市场中几乎没有增长空间。

但是，你会问，那些小型的边缘芯片和IoT芯片，甚至是应用SoC，难道不会为AI添加新的硬件吗？是的，但对Arm来说可能机会不多。

当这些芯片设计者为AI添加加速器硬件时，他们通常会使用自己的专有设计。这些设计可能会、也可能不会使用额外的Arm IP内核，但如果使用了，也只是少量的内核，而不是用于计算的大规模阵列。一个值得关注的机会是Mali GPU IP。原则上，Mali可用于小规模推理加速，类似于Nvidia GPU用于云数据中心加速的方式。事实上，Mathworks等公司已经展示了这方面的实例。这种用途可以增加Mali IP的收入。

Arm在AI领域的机会

然而，随着AI的普及，云端对更多服务器CPU、巨型GPU和AI加速芯片的需求也会随之增长。是的，在这些巨大、极其昂贵的设备中，通常都有Arm内核。但是，如果你看一下内部，Arm CPU内核并没有在核心工作负载中。会有一两个小型内核执行系统管理功能，而计算则由供应商的大型专有计算内核阵列完成。没有多少附加值，也没有很高的替代门槛。

快速增长的潜力来自第三个领域：基于Arm的云CPU。许多初创公司和一些大公司正在开发数据中心级CPU，使用的是最强大的新型Arm CPU内核的大型阵列。例如，Amazon已经开始部署其Graviton CPU。Ampere Computing开发了基于Arm的CPU。而Nvidia已宣布，其首款CPU芯片Grace的内核是大规模并行Arm阵列。虽然由高端Arm内核组成的阵列还无法像AMD或Intel最新CPU那样快速执行单个指令线程，但如果有足够大的阵列，再加上足够丰富的线程组合，原则上可以比传统X86架构更快、功耗更低。虽然在理论上引起了激烈的争论，但在实践中，Apple的MAC产品线M2 CPU设计的成功似乎为其提供了佐证。如果个人PC负载的情况确实如此，那么对于AI训练和模型执行中线程丰富的工作负载来说，情况应该会更加显著。

如果这些服务器设计取得成功，那么我们就能看到AI的增长会导致云用例的激增，这些云用例将基于Arm的CPU与面向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的谈判顺利，这将带来一笔版税收入。

GPU方面又如何呢？来自低功耗移动图形处理器领域的Arm Mali架构在云计算领域似乎完全没有吸引力，因为它根本无法与庞大的Nvidia GPU匹敌。这并不是说，Arm嗅到了在云CPU领域大显身手的机会，就忽视这个机会了。但是，如果说在CPU领域与AMD和Intel的竞争是一场艰难的跋涉，那么与Nvidia的竞争就是在攀登悬崖峭壁。

最后要考虑的是RISC-V。这种开源CPU内核很受欢迎，可扩展，而且免费（特定的RISC-V IP及其支持工具并非免费）。RISC-V深受自由主义工程师的喜爱。在中国，它也受到高度重视，被视为抵御西方技术封锁的对冲工具。但是，RISC-V能否成为Arm争夺云CPU战场的有力挑战？类似的开源、可扩展和流行的GPU设计能否最终挑战Nvidia？也许会吧。

与此同时，Arm在AI驱动增长的各个领域都占有一席之地。但是，Arm的商业模式、遗留合同、市场饱和度以及Arm内核在当今高价值芯片中的使用方式，都将限制AI爆炸式增长带来的盈利增长。可能导致Arm盈利的不可预知的因素是基于Arm的云CPU芯片的成功，这并非天方夜谭，但也远非板上钉钉的事。







审核编辑：刘清