Arm又不是輝達,520億美元估值是否太高?孫正義超樂觀,但分析師可不這麼想
Arm又不是輝達,520億美元估值是否太高?孫正義超樂觀,但分析師可不這麼想

軟銀旗下晶片設計公司Arm(安謀)提交IPO申請,每股美國存託憑證(ADS)定價在47-51美元之間,總計發行9550萬股ADS。據此估計,公司估值大約為520億美元。

軟銀向持懷疑態度的分析師和投資者傳達了一個明確資訊:在將專利授權費用提高約40%後,未來幾年Arm的營收將會飆升。

軟銀最近還從願景基金收購了間接持有的Arm公司股份,自己對Arm估值為640億美元。儘管520億美元的上市估值,沒有達到軟銀執行長孫正義的預期,但Arm仍將是半導體行業的熱門股票。作為今年迄今為止全球規模最大的IPO,這一目標估值表明,Arm的市場前景相當樂觀。

Arm安謀520億美元的估值過高,怎麼說?

但也有許多分析師並不認同軟銀的樂觀預期。他們認為,520億美元的估值過高。雖然Arm不是Nvidia(輝達),但從某些角度來看,幾乎和輝達一樣貴。問題是,公司業務增長速度、規模、營收和本益比都很難撐起孫正義的願景,也無法證明520億美元估值的合理性。

若以IPO指導價區間的中點定價,Arm的市銷率為18倍左右,而在費城半導體指數成分股中只有輝達的市銷率高於這一水準。

分析師們認為,蘋果、Google、輝達、三星、英特爾和台積電等公司之所以同意成為此次發行的戰略投資者,主要是為了避免Arm被其他戰略投資者收購。這樣做也是為了保護Arm的行業中立地位,可能會導致上市後各個股東僵持不下,難以決定最終控制權在誰手中。

Arm
作為今年迄今為止全球規模最大的IPO,這一目標估值表明,Arm的市場前景相當樂觀。
圖/ 邱品蓉攝影

Arm將「寶」押在蓬勃發展的人工智慧市場「算力競賽」上。但一些分析師認為,ARM在人工智慧領域較為邊緣化,或許無法成為核心參與者。加上Arm的投資回報週期,還掌握在行內其他公司手中,在原本就長期沉寂的IPO市場上,這可能會讓缺乏耐心的投資者望而卻步。

Arm憑什麼樂觀?

消息人士告訴媒體,上個月Arm告訴投資銀行的分析師們,在採用新版晶片技術架構後,公司計劃向智慧型手機廠商收取的專利授權費用提高約40%,這會讓未來幾年Arm收入加速增長。

Arm高階主管告訴分析師們,隨著技術的進步,公司現在可以收取更高的專利授權費,從2.3%左右提高到3.2%。業內人士表示,Arm已經敲定了八成以上延續到2026財年的專利授權收入,這會進一步推動利潤增長。

延伸閱讀:蘋果、Nvidia成Arm IPO戰略投資者!為何亞馬遜、英特爾都想投資?台積電也「參一腳」?

投資銀行高盛和傑富瑞都預計,到2026財年,Arm營收將超過40億美元,比2023財年增長56%以上。專利授權費用的增長,將幫助Arm營收增幅恢復到與2022財年同等水平,當年營收同比增長33%。

然而,許多投資者似乎對Arm樂觀的營收預期持懷疑態度。

據軟銀集團發布的財報顯示,受智慧型手機需求放緩等因素影響,Arm在截至今年6月30日的一個季度營收同比下降2.5%至6.75億美元,淨利潤同比下降逾50%,至1.05億美元。

在截至今年6月份的上一財年中,Arm營收略低於27億美元。按照這一指標,Arm營收在費城半導體指數成份股公司中排名墊底。

一些分析師認為,如果按IPO指導區間的中值定發行價,Arm溢價要高於美滿電子、格芯和安森美等公司,這些公司的營收都遠高於Arm。

Arm能否成為核心玩家?

分析師指出,自從被軟銀收購以來,Arm「錯失了許多機會」,可能仍處於人工智慧領域的邊緣地帶,無法成為核心玩家。

Arm將上市後的增長動力押在蓬勃發展的人工智慧市場「算力競賽」上,認為自動駕駛汽車等人工智慧技術的發展可能會增加對Arm所設計晶片的需求。去年成為公司執行長的雷內·哈斯(Rene Haas)將注意力放在了高級計算領域,特別是用於數據中心和人工智慧應用的晶片。

然而,Arm也承認自家的CPU晶片架構並不適合最新的人工智慧算法。Arm晶片設計優先考慮處理速度和簡化計算,而不是原始處理能力。正是Arm對低成本、低功耗和高效率的關注,才使得公司在移動晶片市場迅速占據了主導地位。

英國著名科技投資者詹姆斯·安德森(James Anderson)認為,Arm錯過了雲端計算等不少領域。他不確定Arm能否在不斷發展的人工智慧時代發揮關鍵作用,也不認為Arm在開發人工智慧方面擁有獨特優勢。

本文授權轉載自:網易科技

責任編輯:林美欣

關鍵字: #ARM 安謀
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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