從火雞棚出生的ARM,憑什麼讓賈伯斯和其他大廠都買單,還成半導體史上最大收購?
從火雞棚出生的ARM,憑什麼讓賈伯斯和其他大廠都買單,還成半導體史上最大收購?

9月14日,AI運算公司輝達(Nvidia),以400億美元的驚人價格,與軟銀集團(SoftBank)達成協議,併購軟銀旗下的ARM公司。

消息一出立刻炸鍋,由於長久以來,ARM都是以獨特的中立性為經營方針,堅守不與客戶競爭為原則,將核心技術授權給「任何公司」。原為日皮英骨的ARM,在被美國公司Nvidia併購後,能否還能保持中立,備受矚目。

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本月14日,Nvidia宣布收購Arm。
圖/ Nvidia

延伸閱讀:半導體史上最大收購案!Nvidia砸1.1兆從軟銀手中買下Arm,背後打什麼算盤?

時間回到1980年代,由於當時的英特爾(Intel),拒絕替英國的橡果電腦(Acron Computers)研發16位元處理器,橡果只好自行成立研發部門,此部門即為ARM成為獨立公司的前身。

1990年,橡果電腦、蘋果(Apple)和晶片製造商VLSI共同合資,將橡果的研發部門獨立出來,於英國劍橋設立另一個子公司,ARM Holdings正式成立。英特爾大概想不到,當初所做的決定,竟促使如今最強勁的對手誕生。

1997年,賈伯斯回歸蘋果後,曾使用ARM的技術,推出掌上型電腦Newton,但銷售成績不佳而停產。幸好,賈伯斯也因此開始使用基於ARM的晶片,作為最初iPod、iPad和iPhone的基礎。初嚐成果的ARM,也因為其低耗能的技術特色,陸續吸引更多合作夥伴,例如 索尼(Sony)、惠普(HP)、國際商業機器公司(IBM)、和飛利浦(Philips)等。

ARM現任執行長西蒙.賽加斯(Simon Segars)原為STC(Society of Technical Communication)員工,但是在報紙上讀到有關於ARM的文章後感到嚮往,因而寫信至ARM尋求一份職位。賽加斯說,即使ARM當時只是一間新創公司,為降低成本,辦公室甚至是設在養火雞的穀倉內,他仍對於該公司文化,以及微型處理器的晶片設計深深著迷。

賽加斯曾提到:「在STC明亮的辦公室內,你每天打卡上下班,周末計算著上工的時數,但是來到ARM,一切都不同!每個人都全心投注於工作之上,並願意做任何能幫助公司往成功邁進的必要之事。最後一個離開辦公室的人,只需鎖上門並開啟警報器即可。」可見得他被ARM的向心力深深吸引。

2013年,賽加斯接任ARM第三位執行長,加速推動智慧產品晶片的研發。不過在他上任之前,就已經領導團隊開發ARM7和ARM9處理器,幫助世界上第一台智慧手機誕生。

2016年,軟銀集團以320億美元的價格,收購ARM。賽加斯表示,會同意軟銀的收購,一方面是認為在軟銀的幫助下,公司會有更進一步的發展,同時提到,軟銀大多數的客戶,都與ARM主要的客戶沒有重疊,這也表示,ARM可以持續奉行中立主義的策略,將智慧財產權同時販售給蘋果、三星(Samsung)或華為等互相競爭的公司。

ARM的業務日益擴大,從一開始的電腦和手機,到智能家電、智慧汽車、智能城市和穿戴式裝置等,在AI的領域被廣泛應用。它的商業模式並非生產晶片,而是設計,並將核心技術授權予他人。大多數的製造商主要取得項目為「指令集」的授權,即處理器如何處理命令的技術以及晶片的配置藍圖。

除此之外,ARM的技術有著低功耗能、設計與生產分離的特點,使製造商有更大的客製化空間來製造晶片,對比它的主要競爭對手英特爾(Intel),雖然對生產線絕對的掌控權,但同時也限縮了製造商的發展空間。這也是為什麼ARM能夠以小搏大,與英特爾互相競爭的原因。

如今,市面上約有85%的可攜式裝置內,都能找到ARM的設計,在2017年以前,一度取得全球半導體IP市場過半的市占率。然而截至2019年三月底的財報顯示,在半導體IP市場的整體佔有率下降至44.7%,同比下降12.7%;技術授權費的收入也同比下降8%。

ARM解釋,由於近年國際貿易情勢緊張,致使一些製造商自2018年起,開始囤積相當數量的晶片零件;以及科技的日趨成熟,手機的週期壽命也逐漸拉長,這些都是市占率不如以往的原因。不過隨著ARM逐漸打入IoT產業,若以中長期來預估,其技術授權費仍有上升的趨勢。2019年,ARM整體營業額為18.98億美元。

賽加斯認為,ARM與Nvidia看見的是被AI定義的未來世界,而技術上的結合,將能推動更好的AI服務和產品製造,並研發最適合AI應用的晶片。不難理解此次的併購,雙方都在AI軟體以及晶片製造上,看見廣大的商機和願景。

責任編輯:蕭閔云

參考資料:ZDNET、BBC

關鍵字: #Nvidia #ARM
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

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