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？|數位時代 BusinessNext

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？

一間從穀倉誕生的晶片公司ARM，如何一步步成為蘋果等科技大廠的愛用品牌，並在2020年登上最受矚目併購案主角？

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。

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

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。