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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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