据彭博社报道，软银集团即将完成对芯片设计公司 Ampere Computing LLC（简称 Ampere）的收购，这笔交易对该公司的估值约为 65 亿美元（包含债务在内）。

（来源：彭博社）

彭博社援引知情人士的话报道称，“软银与 Ampere 之间的磋商已进入尾声，这笔交易预计可能会在未来几周内宣布。”然而，这一收购进程仍存在变数，知情人士还指出，“尽管目前谈判进展顺利，但最终完成交易仍有可能被推迟，也不排除交易失败的可能。”

实际上，最早曝出 Ampere 即将被收购的消息是在 2024 年 9 月。彼时，彭博社报道 Ampere 正在与一家财务顾问合作，以帮助寻找合适的潜在买家。这意味着 Ampere 可能正在探索出售的机会（或者至少是对其战略选择进行评估）。而这也暗示着 Ampere 先前计划的 IPO 道路并不如预期中顺利。

随着时间的推移，围绕 Ampere 的收购谈判消息逐渐浮上水面。今年 1 月，彭博社报道称软银集团及其控股的芯片设计公司 Arm 有意收购 Ampere，并正在探讨潜在的交易可能性。

截至目前，软银、Arm 和 Ampere 的发言人均未对这一收购消息发表评论。

（来源：Ampere 公司）

Ampere 成立于 2017 年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉，由前英特尔总裁 Renee James 创立，专注于为云计算和人工智能领域提供高性能且节能的处理器。此外，Ampere 的工程师团队成员大都来自英特尔服务器芯片部门，为公司带来了丰富的经验和技术积淀。

Ampere 的目标市场主要是数据中心和云计算领域，通过其高效能、低能耗的处理器挑战传统 x86 架构的国际巨头（比如英特尔、AMD 等）。

随着 AI 和大数据分析的需求增长，以及数据中心对能源效率的要求日益增加，Ampere 的处理器在这些高计算负载任务中展现出竞争优势。

需要注意的是，Ampere 设计和开发的处理器也是基于 Arm 架构，产品包括 Ampere Altra 和 Ampere One 系列。其中，Ampere Altra 系列处理器主要用于边缘计算和大规模云部署等应用；Ampere One 系列处理器基于 Arm ISA 指令集架构，采用 5nm 制程工艺，搭载自研核心，面向数据中心和人工智能领域，提供高性能、低功耗的解决方案。

成立之初 Ampere 就得到了凯雷投资集团（Carlyle Group）的支持。甲骨文和微软都是 Ampere 的重要客户，并且甲骨文还是其最大股东之一。

据悉，甲骨文 2024 年曾声称其拥有 Ampere 约 29% 的股份，并有权行使未来投资期权以获得公司的控制权。

作为 Ampere 的创始人兼首席执行官，Renee James 曾考虑让公司上市，并向美国证券交易委员会提交了保密的招股说明书，但后来认为 IPO 之路充满挑战，从而转向寻求与大型公司达成交易。

2021 年，软银曾计划对 Ampere 进行少数股权投资，当时对该公司的估值约为 80 亿美元。但自那以后，随着 AI 热度有增无减，多家大型科技公司纷纷加速开发与 Ampere 类似的处理器产品，Ampere 面临愈发激烈的市场竞争。

视角回到此次的收购消息。如果软银成功收购 Ampere，这将显著提升软银在半导体行业的地位，特别是在数据中心和人工智能市场。

具体而言，软银或将能够推出将 Arm 架构和 Ampere 先进芯片设计相结合的“集成解决方案”，在面对诸如英特尔和 AMD 等行业巨头时更具竞争优势。

值得注意的是，软银集团旗下还有一家 Graphcore 公司，这是一家成立于 2016 年、总部位于英国的 AI 芯片独角兽。2024 年 7 月，软银完成对 Graphcore 的收购，使其成为全资子公司。

Graphcore 公司的主打产品是 IPU（Intelligence Processing Unit），这是一种专门为加速机器学习任务而设计的处理器。与传统的 CPU 和 GPU 相比，IPU 能够带来更高的性能和效率，尤其是在深度学习模型训练和推理方面。凭借其独特的 IPU 技术，Graphcore 在 AI 硬件领域也占据了一席之地。

如果软银此次再将 Ampere 收入囊中，它可能会着力推动 Ampere 和 Graphcore 的合作，联合打造“组合技术”，相当于既拥有 Ampere 的强大 CPU，也具备 Graphcore 高效的 AI 处理能力，而这将有助于软银在服务器市场上分一杯羹。

随着 AI 迅猛发展，计算能力的需求呈指数级增长，面对市场上日益激烈的竞争，各家公司都在寻找新的增长点和机会，而单纯依赖硬件提升算力的方式正逐渐走向尽头。这背后不仅是硬件技术瓶颈的问题，更深层次的原因在于软件算法和模型优化的进步，尤其是像 DeepSeek R1 这样的模型正在重新定义计算效率与性能的关系。

上个月，DeepSeek 推出了一款成本低廉的模型，并声称所使用的算力大约是 Meta 的 Llama 3.1 模型的十分之一，消息一出震惊业界。有业内人士指出，“靠硬件堆算力的时代虽然尚未完全结束，但其边际收益已明显递减。”

事实也证明，尽管 AI 发展势头依旧强劲，但硬件市场的增长或许不再像过去那样高歌猛进。本周早些时候，AMD 发布的营收预测之后引发了市场对于蓬勃发展的 AI 硬件市场可能变得不稳定的担忧；本周三，Arm 发布了营收预测：预计在截至 3 月的本财年第四季度收入为 11.8 至 12.8 亿美元，这在很大程度上进一步加剧了业界对 AI 计算领域支出放缓的顾虑。

对此，有业内人士表示，一方面，传统的硬件制造商需要重新审视其产品策略，探索新的业务模式和服务方式；另一方面，软件和算法的进步也为初创公司带来了新的机会，凭借创新的技术和高效的产品迅速在市场上崭露头角，未来将会有更多公司致力于研发更加智能化、高效的算法和模型，满足不断增长的市场需求。

参考资料：

1.https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-02-05/softbank-nears-deal-to-acquire-chip-designer-ampere

2.https://siliconangle.com/2025/02/05/softbank-reportedly-getting-close-acquiring-chipmaker-ampere-6-5b-deal/

3.https://siliconangle.com/2024/09/19/server-chip-startup-ampere-reportedly-exploring-sale/

4.https://amperecomputing.com/

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