從穀倉誕生的 ARM，為何能吸引 Nvidia 砸 400 億美元收購？

Nvidia 併購軟銀旗下的 ARM 公司引起大眾譁然，一起來看這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。

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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。（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？)

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。（輝達出手買Arm！電電公會李詩欽：合作正向，預料英國、中國會比較憂慮）

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。

參考資料：ZDNET、BBC

本文轉載自《數位時代》