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評(píng):賽靈思收購(gòu)中國(guó)AI企業(yè)深鑒科技

一、從商業(yè)角度看

首先,在當(dāng)下的商業(yè)環(huán)境下,并購(gòu)已是一種被廣泛接受的外延型發(fā)展工具,行業(yè)的迅速整合、企業(yè)的迅速擴(kuò)張都離不開并購(gòu)工具的使用。賽靈思收購(gòu)深鑒科技,不過(guò)是在企業(yè)戰(zhàn)略指導(dǎo)下,進(jìn)行產(chǎn)業(yè)鏈延伸和區(qū)域市場(chǎng)拓展的一招妙棋。

其次,在人工智能領(lǐng)域,投資和并購(gòu)均十分活躍?疵绹(guó)市場(chǎng)發(fā)展,初期,以互聯(lián)網(wǎng)巨頭和領(lǐng)先投資機(jī)構(gòu)的早中期投資為主,迅速催化了眾多項(xiàng)目,經(jīng)過(guò)一段時(shí)間成長(zhǎng)和探索,明確了行業(yè)發(fā)展的一些關(guān)鍵要素,之后開始頻繁并購(gòu),集中資源催熟細(xì)分市場(chǎng)培育領(lǐng)先企業(yè),迅速確定了人工智能領(lǐng)域的底層和中間層的基本格局,之后,才有了應(yīng)用層百花齊放的繁榮局面。國(guó)內(nèi)的發(fā)展模式與美國(guó)不同,因?yàn)檐浻布袌?chǎng)的歷史沉淀和互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用現(xiàn)狀不同,雖然也期望能夠彎道超車,但難度很大。

最后,并購(gòu)相關(guān)審查。我國(guó)沒(méi)有完善的外資并購(gòu)安全審查制度和反壟斷審查制度,商務(wù)部依照《中華人民共和國(guó)反壟斷法》進(jìn)行反壟斷相關(guān)審查,需要注意的是我國(guó)的反壟斷審查范圍包括收購(gòu)、被收購(gòu)雙方均在境外的M&A,如2018年6月,商務(wù)部就批準(zhǔn)高通(Qualcomm)對(duì)恩智浦(NXP)總額440億美元的收購(gòu)計(jì)劃;另,國(guó)務(wù)院領(lǐng)導(dǎo)下,由發(fā)展改革委、商務(wù)部牽頭,可根據(jù)我國(guó)外資管理相關(guān)法律。以及國(guó)辦發(fā)〔2011〕6號(hào)《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于建立外國(guó)投資者并購(gòu)境內(nèi)企業(yè)安全審查制度的通知》,2018年3月的國(guó)辦發(fā)〔2018〕19號(hào)《知識(shí)產(chǎn)權(quán)對(duì)外轉(zhuǎn)讓有關(guān)工作辦法(試行)》等文件進(jìn)行外資并購(gòu)安全審查。

從目前的新聞來(lái)看,賽靈思已經(jīng)完成對(duì)深鑒科技的 收購(gòu),是否經(jīng)過(guò)外資并購(gòu)安全審查未見(jiàn)公布。

綜上,從商業(yè)角度看,賽靈思收購(gòu)深鑒科技并無(wú)太大討論價(jià)值。但商務(wù)部等主管部門,其實(shí)需要思考,隨著國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)的崛起及優(yōu)秀企業(yè)的涌現(xiàn),海外企業(yè)并購(gòu)國(guó)內(nèi)企業(yè)的案例會(huì)越來(lái)越多,商務(wù)部等監(jiān)管部門需要盡快完善外資并購(gòu)安全審查制度和原則,并完善反壟斷相關(guān)制度、法律建設(shè)。

二、從行業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)的角度看

1、發(fā)展背景

隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶的快速增長(zhǎng),數(shù)據(jù)體量的急劇膨脹,數(shù)據(jù)中心對(duì)計(jì)算的需求也在迅猛上漲,諸如深度學(xué)習(xí)、在線預(yù)測(cè)、直播中的視頻轉(zhuǎn)碼、圖片壓縮解壓縮以及HTTPS加密等各類應(yīng)用對(duì)計(jì)算的需求,已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)X86架構(gòu)下CPU處理器的計(jì)算能力提升速度,時(shí)代呼喚新一代的計(jì)算芯片平臺(tái)。在此背景下,業(yè)界才開始討論GPU、FPGA、ASIC的潛力。

人工智能芯片主要應(yīng)用在訓(xùn)練(training)和推理(inference)兩個(gè)環(huán)節(jié)。訓(xùn)練環(huán)節(jié)的作用是指利用海量數(shù)據(jù),選擇合適的訓(xùn)練方法,訓(xùn)練出一個(gè)人工智能模型。訓(xùn)練環(huán)節(jié)最關(guān)心的指標(biāo)是速度快,GPU具有明顯優(yōu)勢(shì)。但,我們需清楚:人工智能尚處于早期,主戰(zhàn)場(chǎng)"推理環(huán)節(jié)"遠(yuǎn)沒(méi)有爆發(fā)。

其實(shí),GPU、FPGA 和ASIC各有擅場(chǎng)。而且,尤其是隨著制程工藝不斷提高,芯片NRE費(fèi)用指數(shù)級(jí)上升,越來(lái)越多的ASIC芯片將由于達(dá)不到規(guī)模經(jīng)濟(jì)而被迫放棄,從而轉(zhuǎn)向直接基于FPGA開發(fā)設(shè)計(jì)。筆者認(rèn)為,F(xiàn)PGA的市場(chǎng)潛力仍大。

按照處理器芯片的效率排序,從低到高依次是CPU、DSP、GPU、FPGA和ASIC。而按照晶體管易用性排序是相反的。從ASIC 到CPU,芯片的易用性越來(lái)越強(qiáng)。

CPU 作為通用處理器,兼顧計(jì)算和控制。

GPU 的設(shè)計(jì)出發(fā)點(diǎn)就是用于計(jì)算強(qiáng)度高、多并行的計(jì)算。

ASIC 是一種專用芯片,為了某種特定的需求而專門定制。

四大芯片類型的基本信息:

四大芯片類型的“通用性和功耗的平衡”:

風(fēng)證券-TPU能取代GPU嗎?谷歌云計(jì)算MLaaS脫穎而出的差異化

FPGA(Field-Programmable Gate Array),即現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列,它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展的產(chǎn)物,本質(zhì)上也是一種ASIC,也是定制型的。

FPGA的編程要使用硬件描述語(yǔ)言,故而開發(fā)門檻較高,但不采用指令和軟件,所以是軟硬件合一的器件,優(yōu)點(diǎn)是動(dòng)態(tài)可重配、性能功耗比高。

FPGA本質(zhì)也是一種ASIC,但ASIC上市速度慢,需要大量時(shí)間開發(fā),而且一次性成本(光刻掩模制作成本)遠(yuǎn)高于FPGA,但是性能高于FPGA 且量產(chǎn)后平均成本低于FPGA。在同一時(shí)間點(diǎn)上用最好的工藝實(shí)現(xiàn)的ASIC的加速器的速度會(huì)比用同樣工藝FPGA做的加速器速度快5-10倍,而且一旦量產(chǎn)后ASIC的成本會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于FPGA方案。因此,在成熟的大規(guī)模市場(chǎng),ASIC產(chǎn)品更具優(yōu)勢(shì),但在人工智能的發(fā)展過(guò)程中,以及一些中等規(guī)模下的細(xì)分市場(chǎng),F(xiàn)PGA顯然更具優(yōu)勢(shì),如數(shù)據(jù)中心。

近兩年,全球七大超級(jí)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心包括IBM、Facebook、微軟、AWS 以及BAT都采用了FPGA 服務(wù)器。

2、行業(yè)概況

在全球市場(chǎng)中,賽靈思(Xilinx)、阿爾特拉(Altera)兩大公司對(duì)FPGA的技術(shù)與市場(chǎng)占據(jù)絕對(duì)壟斷地位,大約占有90%的市場(chǎng)份額,美高森美(Microsemi)、萊迪思(Lattice)、快輯(QuickLogic)三家則基本瓜分了剩余10%的市場(chǎng)份額。這五大公司都是美國(guó)企業(yè)。

賽靈思(Xilinx)于1985 年公司推出的全球第一款FPGA產(chǎn)品XC2064,目前是業(yè)內(nèi)當(dāng)初無(wú)愧的老大,市場(chǎng)份額49%(2016年全球全年數(shù)據(jù))。值得關(guān)注的是,其最大客戶是最近占近頭條的“中興通訊”,

阿爾特拉(Altera)于1983 發(fā)明世界上第一款可編程邏輯器件(FPGA),目前仍穩(wěn)居行業(yè)第二(39%),2015年6月,英特爾(Intel)以167億美元現(xiàn)金收購(gòu)了阿爾特拉(Altera),借此,英特爾(Intel)不僅完善了芯片領(lǐng)域的產(chǎn)品線、布局FPGA,同時(shí)借FPGA產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)鞏固包括數(shù)據(jù)中心和IoT物聯(lián)網(wǎng)的市場(chǎng),以與英偉達(dá)(NVIDIA)和AMD兩大巨頭在人工智能的基礎(chǔ)硬件市場(chǎng)中與GPU相抗衡。

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