搶灘AI市場！Meta、NXP鎖定目標，2025又一重大并購來襲

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/莫婷婷）近年來，AI芯片市場成為科技巨頭和半導體企業(yè)的必爭之地。隨著人工智能技術的快速發(fā)展，AI芯片作為算力的核心載體，需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。企業(yè)通過收購AI芯片公司，可以快速獲取核心技術、優(yōu)化供應鏈、降低對外部供應商（如英偉達）的依賴，并在AI市場中占據(jù)更有利的競爭位置。


Meta、NXP收購AI芯片公司，各有側重點

近期，有業(yè)內(nèi)消息指出Meta、NXP計劃收購AI芯片公司。NXP的收購案已有確切消息，根據(jù)最新消息，恩智浦將以 3.07 億美元收購美國邊緣 AI 芯片制造商 Kinara。而Meta這邊，將收購韓國AI芯片初創(chuàng)公司FuriosaAI，還在進行收購談判階段。

此前，NXP已經(jīng)于2024年12月和2025年1月分別宣布收購美國專注于汽車SerDes聯(lián)盟（ASA）標準車載連接解決方案供應商Aviva Links，以及奧地利軟件汽車開發(fā)商TTTech Auto。此次收購Kinara，NXP將目標放在AI芯片上。

作為一家邊緣 AI 芯片公司，Kinara 專注于高性能神經(jīng)處理單元 (NPU)。Kinara的NPU包括 Ara-1 和 Ara-2，采用最新架構，具備高性能和高能效的優(yōu)勢，已經(jīng)廣泛應用在工業(yè)和汽車AI應用中。Ara-2在Ara-1的基礎上大幅提升了生成式AI和深度學習推理的能力，能夠實現(xiàn)高達 40 TOPS（每秒萬億次作）的性能，適用于語音交互、手勢交互等其他生成式AI驅動的等新興 AI 應用。Kinara 的 AI 功能融入NXP的智能邊緣產(chǎn)品組合中，為新型 AI 驅動的系統(tǒng)創(chuàng)建了一個可擴展的平臺。

NXP 安全互聯(lián)邊緣執(zhí)行副總裁兼總經(jīng)理Rafael Sotomayor認為工業(yè)市場正在經(jīng)歷一場轉型，生成式 AI 等新的創(chuàng)新有助于在效率、可持續(xù)性、安全性和可預測性方面實現(xiàn)重大改進，并且在許多情況下，可以解鎖新的用例和功能。

NXP是全球汽車半導體市場以及工業(yè)市場的領導者之一，尤其在汽車處理器、車載雷達和車聯(lián)網(wǎng)領域具有顯著優(yōu)勢。隨著汽車市場和工業(yè)市場的需求AI化，AI芯片將在這兩個重要市場發(fā)揮出關鍵作用。而NXP收購Kinara將增強公司的邊緣AI能力，尤其是在高性能、低功耗的邊緣計算方面。與此同時，邊緣AI的應用場景廣泛，NXP也將進一步拓展除了汽車和工業(yè)之外的市場。

韓國AI芯片初創(chuàng)公司FuriosaAI估值約6800億韓元（約5.1億美元），該公司專注于AI推理芯片，發(fā)布了AI芯片Warboy、AI加速器Rade等產(chǎn)品，Rade具備512 TOPS的INT8算力和1.5TB/s的片外內(nèi)存帶寬，功耗僅為150W，該產(chǎn)品適用于部署Meta Llama 3等生成式AI模型。

2023年，AI技術在全球范圍內(nèi)快速發(fā)展，Meta開始布局自研AI芯片，并相繼發(fā)布開源大模型Llama 1、Llama 2、Llama 3。在扎克伯格的計劃中，Meta AI將在今年成為領先的AI助手，Llama 4將是最先進的AI模型。為了實現(xiàn)“AI霸業(yè)”，Meta計劃在今年上線約1GW的計算能力，并在年底前擁有超過130萬塊GPU。


數(shù)據(jù)顯示，為了訓練Llama 4 AI模型，Meta需要用到超過10萬個Nvidia H100 GPU的集群。2024年，Meta有55萬-65萬塊等效H100，預計2025年達到190萬-250萬。

可以預見的是，AI模型隨著技術迭代變得越來越復雜，參數(shù)量不斷增加，對計算能力的需求也呈現(xiàn)出爆炸式增長。這意味著未來的AI研究和發(fā)展將更加依賴于強大的硬件支持。而Meta收購FuriosaAI有一部分的原因是為了減少對英偉達GPU的依賴，增強自研AI芯片的能力。同時，F(xiàn)uriosaAI透露公司已經(jīng)與美國、日本、印度潛在客戶接洽，這在一定程度上說明FuriosaAI具備全球化擴展?jié)摿?，有望為Meta打開更大的市場。


AI芯片市場格局將在多起收購案后迎來變化

當前，AI市場對AI芯片和算力的需求正經(jīng)歷從單一到多樣化、從集中到分布式的轉變。隨著GPT、Llama等AI大模型和生成式AI技術的快速發(fā)展，算力需求持續(xù)爆發(fā)。市場調研機構IDC的數(shù)據(jù)顯示，2024年中國智能算力規(guī)模為725.3EFLOPS，2025年/2026年將分別達到1,037.3 EFLOPS、1,460.3 EFLOPS，2026年的算力規(guī)模將是2024年的兩倍。

目前來看，AI芯片需求呈現(xiàn)多樣化，而GPU（圖形處理單元）依舊是AI訓練的主力產(chǎn)品。
另外推理芯片、邊緣AI芯片的需求迎來增長。

在推理芯片方面，隨著越來越多的企業(yè)開始重視推理應用，這促使除了高性能的訓練芯片外，企業(yè)也增加了對高效能推理芯片（如ASIC）等專用AI芯片的需求。在邊緣AI芯片方面，隨著物聯(lián)網(wǎng)、智能家居、智能城市和工業(yè)制造等領域需要在本地設備上快速處理數(shù)據(jù)并作出實時決策，邊緣AI在這個過程發(fā)揮著關鍵作用，同時，邊緣設備對低功耗和高性能的要求越來越高，促使邊緣AI芯片的設計朝著更高效的架構發(fā)展。

Meta、NXP的兩個收購案例，正好說明了兩家企業(yè)在AI市場的不同布局。Meta正在大力投資于能夠支持復雜AI模型訓練的硬件基礎設施，為了支持Llama 4等大型AI模型的訓練，需要高性能GPU等具有強大算力的AI芯片支持。NXP收購商Kinara，則更加專注于特定應用場景下的高效能、低功耗解決方案。NXP將通過此次收購進一步增強公司在邊緣計算領域的能力，特別是在自動駕駛、智能家居等需要實時數(shù)據(jù)處理的應用。

除了上述兩家公司，2024年至今半導體領域已有超6起AI領域的收購案例，包括2024年4月Microchip（微芯科技公司）宣布收購專注于生產(chǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡加速架構和算法的Neuronix AI Labs；2024年7月，AMD收購端到端AI解決方案商Silo AI；2024年10月，Nanoveu Limited宣布將收購片上系統(tǒng)（SoC）半導體設計公司EMASS，于今年2月獲得股東批準。



這些收購案例不僅反映了半導體行業(yè)對AI技術的重視，也顯示了全球半導體企業(yè)在AI芯片領域的激烈競爭和戰(zhàn)略布局。通過這些收購，企業(yè)能夠快速獲取核心技術、拓展市場份額，并在AI芯片領域占據(jù)更有利的競爭位置。與此同時，AI市場或將在這些收購案件后出現(xiàn)新的格局。