芯片年出货量超300亿颗，Arm求变

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在半导体行业，Arm 无处不在，却又仿佛无处可寻。这家总部位于英国、在美国上市、由日本控股的公司，其设计几乎应用于全球所有智能手机和大多数其他联网设备中。然而，Arm 本身并不销售任何芯片。客户购买其设计授权，根据需要进行修改，然后自行生产（或委托他人代工）芯片。Arm 则收取预付授权费和少量芯片版税。这种模式使其无处不在。基于 Arm 设计制造的芯片出货量已超过 3000 亿颗——仅去年一年就超过 300 亿颗。

然而，普及性并未令投资者感到兴奋。智能手机和消费电子产品需求疲软拖累了Arm的股价：自2025年初以来，其股价下跌了2%，而受人工智能热潮推动的费城半导体指数却上涨了65%（见图表）。即便如此，Arm的首席执行官Rene Haas（如图）仍然保持乐观——这主要归功于人工智能。他表示，人工智能将为公司开启新的增长时代奠定基础，即使目前尚未显现成效。

人工智能的蓬勃发展确实会刺激对Arm芯片的需求。但这同时也给Arm带来了一个棘手的选择。Arm的授权模式虽然使其设计广泛传播，但却将大部分价值留给了客户。为了充分利用人工智能，Arm或许不得不超越单纯出售设计图纸的模式，逐步转向自主研发芯片。这有望带来更高的回报，但代价是会得罪那些长期以来一直信赖Arm、因为Arm不与他们竞争的客户。

Arm 的专长是通用芯片，即中央处理器 ( CPU )。其节能设计在智能手机领域尤其有用。设计一款新的CPU可能需要花费数亿美元，耗时 12 到 18 个月。而现成的蓝图可以为苹果等客户减轻大部分负担。

人工智能热潮的核心是数据中心，这些数据中心围绕图形处理器（GPU ）构建，GPU是驱动人工智能模型的芯片。但它们也需要中央处理器（CPU）。GPU的领先制造商英伟达（Nvidia ）在其CPU中使用Arm架构，亚马逊和谷歌等云巨头也是如此。哈斯先生认为这仅仅是个开始。随着人工智能工作负载从训练转向推理（即模型响应用户查询），对高效通用处理器的需求将会上升。Arm的老板预计，其中许多工作将从数据中心扩展到手机、可穿戴设备和汽车等领域，而这些领域同样需要CPU。

然而，Arm目前的模式仅能获取其创造价值的一小部分。分析师预计，本财年Arm的收入约为50亿美元，其中一半来自专利使用费，另一半来自授权费。这比2025年的预期增长约20%，但与英伟达、博通或英特尔等大型芯片制造商相比仍然相形见绌。据数据提供商Visible Alpha的数据显示，去年Arm每颗移动芯片的专利使用费为0.86美元，约占芯片价格的2.5%至5%。

该公司渴望挖掘更多价值。但该如何实现呢？哈斯先生用一个比喻来说明。在Arm公司的大部分发展历程中，它主要销售单个处理器的设计方案，可以将其比作“乐高积木”。而最近，该公司也开始销售预组装处理器模块（称为“子系统”）的设计方案。彭博资讯（Bloomberg Intelligence）估计，这些子系统为公司带来的单芯片收入是之前的3倍。Arm认为，在未来几年内，子系统的收入可能占到其专利使用费收入的一半以上。

然而，在某种程度上，子系统会演变成完整的玩具。一种选择是为云服务提供商开发定制芯片。事实证明，这对博通公司来说利润丰厚：为谷歌和亚马逊定制芯片帮助其市值突破1.6万亿美元（Arm的市值为1350亿美元）。一些分析师认为，Arm将会更进一步，设计并销售自己的芯片。有传言称，社交媒体巨头Meta将成为其首个客户。哈斯先生对此不愿多谈。

无论选择哪条路，Arm 都能从其设计中获得更高的分成，但也伴随着风险。如果生产成品芯片，或者朝这个方向发展，就会削弱其不与客户竞争的说法。

Arm的股权结构可能会影响其选择。持有Arm超过85%股份的日本软银集团一直在构建自己的芯片产品组合，收购了服务器处理器制造商Ampere和人工智能芯片设计公司Graphcore。今年8月，软银斥资20亿美元收购了英特尔2%的股份。据称，软银首席执行官孙正义渴望打造一家能够与英伟达匹敌的人工智能巨头。身为软银董事会成员的哈斯先生则强调了集团旗下芯片业务的协同效应。但所有这些都可能使Arm偏离中立的设计供应商定位。

另一个风险是人工智能热潮可能会消退。大型数据中心投资的消息层出不穷，尤其是来自软银的举措。哈斯先生表示，目前Arm尚未将这些投资纳入其预测，因为尚不清楚其中有多少项目“最终能够实现”。关键在于，那些在人工智能领域投入巨资的公司，其营收增长速度是否足以支撑这些支出。最终，“收支必须平衡”。

另一个令人担忧的因素来自中国，Arm五分之一的收入都来自中国。中国政府正在推广RISC - V，这是一种开源芯片架构，被宣传为Arm和Intel设计的国产替代方案。但哈斯先生表示，围绕Arm芯片的庞大软件生态系统，数百万开发者基于这些芯片编写应用程序，赋予了Arm巨大的优势。

哈斯先生表示，他最大的担忧是Arm的投资速度是否足够快，能够抓住人工智能带来的机遇。芯片的设计和制造需要数年时间；而人工智能模型的演进只需数月。公司能否快速行动是一个问题。另一个问题是，它能否在不破坏其设计无处不在的既有模式的前提下，充分利用人工智能。

（来源：编译自经济学人）

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