（原标题：卖掉这项IP业务一点金，Arm酝酿巨变）
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ARM 正在出售其 Artisan 基础 IP 业务，包括其工程团队，这是一个根本性的转变。
这家处理器内核设计公司始终坚信，需要控制底层物理 IP，才能为其芯片设计提供最佳性能。早在 2004 年，该公司就以 9.13 亿美元的巨额资金收购了 Artisan。Artisan 的基础 IP 业务包括标准单元库、内存编译器和通用 I/O (GPIO)，这些产品均针对领先代工厂的先进工艺节点进行了优化。
出售给 Cadence Design Systems 将有助于 Cadence 在 IP 业务（尤其是在芯片领域）与新思科技展开竞争。然而，这笔交易也为 ARM 转向自主芯片制造做好了准备。控制其他合作伙伴所依赖的基础 IP 将加剧授权协议中的利益冲突。
Cadence 一直在扩展其设计 IP 产品线，其核心产品包括领先的协议和接口 IP、存储器接口 IP、最先进节点的 SerDes IP，以及即将收购 Secure-IC 的嵌入式安全 IP。据称，这笔交易对 Cadence 的收入和盈利影响不大，因此看起来这笔交易更多地关乎 ARM 的战略定位。ARM 的母公司软银正在以65 亿美元收购基于 ARM 的数据中心芯片设计公司 Ampere。
收购 Artisan 将扩大 Cadence 在 SoC 设计领域的影响力，该收购协议包含一项资产购买协议和一项并行技术许可协议。作为交易的一部分，Cadence 将获得一支才华横溢、经验丰富的工程团队，该团队在业界享有盛誉，能够帮助加速相关 IP 产品和全新 IP 产品的开发。
Cadence 高级副总裁兼硅片解决方案事业部总经理 Boyd Phelps 表示：“Arm 的 Artisan IP 在其 25 年的发展历程中，已在全球代工厂和 SoC 合作伙伴生态系统中建立了强大的影响力和良好的声誉。随着 Artisan IP 业务和团队的加入，Cadence 将进军基础 IP 市场，从而抓住新的增长机遇。”
通过此举，我们将获得关键技术和专业知识，以增强我们的设计服务和芯片产品，从而使我们能够实施全面的IP战略，并为客户提供更大的价值。通过利用Cadence完整的IP、库、工具和服务堆栈，我们致力于在发展基础IP业务的同时，提高PPA。
ARM 解决方案工程执行副总裁 Kevork Kechichian 表示：“我们致力于确保在所有市场部署 ARM 技术所需的基础物理 IP 持续为整个生态系统所用。Artisan 品牌已建立良好基础，我们相信这项技术未来将继续在半导体行业发挥重要作用，而 Cadence 是推动其发展的理想合作伙伴。”
该交易预计将于 2025 年第三季度完成，但需获得监管部门的批准并满足其他惯例成交条件。
Arm当年买这个业务，花了9.13亿美金
2004年8月，英国半导体设计公司 ARM Holdings Plc 同意以 9.13 亿美元收购美国科技公司 Artisan，以扩大其产品范围，但由于担心出价过高，ARM 股价周一暴跌。
ARM 表示，Artisan Components Inc. 股东将获得每股 9.60 美元现金和相当于 4.41 股 ARM 美国存托股票 (ADS) 的 ARM 股票。根据 2004 年 8 月 20 日 ARM ADS 的收盘价，隐含价值为每股 Artisan 33.89 美元，总计约 9.13 亿美元。以此计算，ARM 的收购价格较 Artisan 周五收盘价 23.88 美元溢价约 42%。
Artisan 提供帮助制造集成软件和电子电路的设计一点金，其客户包括许多半导体制造商。
ARM 董事长罗宾·萨克斯比 (Robin Saxby) 在一份声明中表示：“Artisan 拥有成熟的销售渠道，将与 ARM 销售渠道高度互补。”
他补充道：“合并后的实体将能够通过更广泛的产品组合接触到更多的客户，从而更好地服务于我们的联合用户群体。”
ARM 否认为 Artisan 支付了过高的价格。
时任Arm首席执行官沃伦·伊斯特 (Warren East) 在电话会议上告诉记者：“我们没有支付过高价格的记录。”
伊斯特补充道，此次收购对盈利不会产生影响，ARM 可能还会进行进一步收购。
Arm点名AI关键挑战
Arm最新发布《芯片新思维：奠定AI时代新基础》报告，指AI时代芯片的设计架构将有许多转变，多样AI工具软件与硬件的相容运作，更是边缘运算的挑战，因为许多AI开发者需要面对软件在多种硬件平台上都要运行，平台之间缺乏标准化，将可能使AI效能在某些硬件平台上被拖累。
Arm应用工程总监徐达勇指出，AI系统日益复杂，从大型语言模型（LLMs）到进阶的推论代理（advanced reasoning agents），对运算能力的需求也大幅提升，这些都考验芯片设计者如Arm，AI基础模型工作负载将由CPU跟GPU分工合作，一个全新的基础模型方法论将使AI推论更为复杂，需要更多CPU架构。
报告指出，AI革命正在影响运算架构面临两新趋势：对专用AI 加速的需求，为支援新型工作负载所需的强大主处理器需求。
尤其是先进的AI模型，已经从推论走向进阶推论，甚至于更复杂的「代理」，运算需求大幅提升，带来庞大运算。进阶推论本身就将带来庞大运算力需求，长远而言，企业更将部署能处理复杂任务的「代理（agents）」，大幅度增加对更先进的训练及强大的推论力需求。
愈来愈多AI应用者开发自有AI加速器，以满足自有需求，Arm指出，不只是GPU跟CPU的搭配合作，还是Google自行开发的TPU芯片、Microsoft的加速芯片Maia、或AWS的Tranium与Inferentia客制化芯片，都仍需要主处理器（host CPU）。
但CPU架构与其他芯片的合作关系变得比以往更加复杂，在打造更强大、更高效率的运算系统的过程中，是一种挑战，也是巨大的机会。针对AI带来的机会与挑战。
展望未来，半导体芯片有几大趋势：
1.生态系合作程度提升：IP供应商、晶圆代工厂、封装厂与系统整合商之间必须有更密切的合作。白话地说，IP设计业者，无法在不了解该矽智财实际如何实作于芯片中就开发出IP。
2.系统导向：从系统层面思考，而不仅是个别元件规划设计，从运算、记忆体、供电与热管理等最佳化，
3.标准化需求：业界必须建立新的标准，以支援小芯片的介面、供电与散热管理，实现模组化芯片设计。
4.电源感知设计：芯片设计的每一个环节都以能源效率为核心指标。 5.专业化：不同的工作负载将愈来愈需要专属的架构，促使芯片设计更具多元类型。
展望未来，他表示，半导体产业正处于一个十字路口，过去摩尔定律正让位给一个由权衡与选择所构成的复杂局面，但挑战也将是创新契机。
https://www.eenewseurope.com/en/arm-makes-fundamental-shift-with-artisan-sale/
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