2017-04-10 16:45:16

昨日,資本市場又出現了一條新的傳聞——德州儀器將收購AMD,給出的每股18美元的收購價,交易總價可能達到164億美元。目前AMD市值約為137億美元,如果以傳言中的收購價計算,德州儀器將會溢價到超過170億美元,看上去也不算誇張。德州儀器自己的市值大概是800億美元,相距Intel、三星等差距也不算太遠。

估計不論此次收購到底是傳聞還是最終能夠達成,但是從收購給TI帶來的收益來看,這樁交易就不是那麼可信。現在的AMD到底有什麼技術和產品值得TI收購的呢?

AMD近年來發展情況

AMD是業界唯一擁有GPU與x86處理器技術的公司,除能滿足數據中心廣泛需求,還能推動智能機器的多元發展,未來可在GPU和CPU之間實現有效率連接,滿足AI應用的技術需求。蘇姿豐表示,對AMD而言,重點在於將雲端連接到用戶,並為其帶來新的可視化體驗。

AMD前幾年日子過得並不好,股價一度跌至2美元內,市值最低的時候不過是20億美元。考慮到AMD在X86處理器及GPU上的技術、專利及資產還是很有價值的,所以每年都有傳聞說AMD要被收購,但實際上並沒有一家公司真的去抄底。

今年,AMD陸續推出Ryzen係列處理器、Naples服務器芯片、Vega高性能GPU,為AMD未來一年的發展奠定了良好的基礎。若一切能順利按照計劃進行,AMD有望能在2018年再振聲勢。

在GPU市場,據調研機構Jon Peddie Research數據顯示,2016年第4季AMDGPU出貨季增10.49%,市占率達到14.4%,其中DT用獨立型GPU成長4.3%,NB用獨立型GPU成長3.2%。

AMD通過VegaGPU架構的推出,對Radeon產品線做出更新,希望借此搶下更多市占。即使未來AMD無法奪下高端市場,不少虛擬實境(VR)應用也可用於499美元以下的產品。

在CPU市場,AMD與英特爾公司簽訂了長期的x86交叉授權協議。據AMD描述,x86技術是公司的核心專長,因此也是非常重要的利潤來源。AMD有70%的收入來自使用英特爾的x86和其他IP的產品。

TI收購AMD意在自動駕駛?

表麵上看雙方的業務幾乎沒有多少重疊的——TI現在專注於車載電子、物聯網等電子市場,雖然也有處理器業務,但早就退出消費級處理器市場,而AMD重心還是PC市場,包括CPU及GPU兩大方向。

也曾有媒體表示,TI收購AMD意在自動駕駛市場。目前,NVIDIA已經投身其中,Intel也對車載電子市場無比重視,前不久更是斥資153億美元收購Mobileye公司,看重的也是自動駕駛這些前景無限的新興市場。作為老牌車載電子係統廠商,TI顯然也不會缺席。

但是值得注意的是,汽車電子是TI一直以來深耕的市場之一,但是AMD則不是。

眾所周知,TI有兩大類重要產品——模擬和嵌入式處理產品,這兩類產品也非常適用於汽車電子市場。例如傳感、信號鏈環節中有很多模擬的創新性方案,之後要對這些模擬係統提取出來的信息有好的處理,也就是嵌入式處理部分。之後經過嵌入式的處理,輸出的信號又通過信號鏈傳導到各個相應的係統,諸如電子控製、信息娛樂係統、空調等。

但是AMD的產品則基本與汽車電子市場無關。無論是AMD推出的Ryzen係列處理器、Naples服務器芯片還是Vega高性能GPU,主要針對的還是PC和服務器市場,最多也就是跟VR市場有點關聯,與汽車電子市場則是八竿子打不著,沒有半分關係。因此在小編看來,即便這項交易最終能夠達成,TI也並不是想要通過收購AMD加強自動駕駛市場的優勢。

也許有人會說,AMD的產品可以用在自動駕駛上,其競爭對手英偉達就是一個很好的例子。但是需要明白的是,無論是英偉達推出的芯片還是自動駕駛係統都是針對汽車進行過重新設計的,將PC端或者移動端的芯片直接照搬到汽車市場並不現實。如果AMD想要涉足自動駕駛市場還需要很長時間的鋪墊,英偉達也是經過了很多年才推出自動駕駛產品的!

姑且不論這兩年AMD的市場狀況如何,TI和AMD在技術和產品方麵就完全是兩個市場。一個以DLP為根本,一個主攻PC市場,這兩者在汽車市場幾乎沒有結合的可能,那麼TI如果收購AMD到底有什麼用呢?

劍指人工智能市場

在小編看來,雖然TI與AMD在汽車電子市場幾乎沒有交集,但是在人工智能市場卻是有著無限的可能。

人工智能是當前科技領域最火爆的話題,機器視覺作為人工智能的重要分支,是工業向智能化轉型的重要元素之一,DLP技術緊跟潮流,可以在3D機器視覺(也稱為3D測量)領域中擔任結構光生成器的角色。

當前流行的包括X86和ARM在內的傳統CPU處理器架構往往需要數百甚至上千條指令才能完成一個神經元的處理,但對於並不需要太多的程序指令,卻需要海量數據運算的深度學習的計算需求,這種結構就顯得非常笨拙。

在人工智能的領域裏,最重要的是數據和運算。誰的數據更多,誰的運算更快,誰就會占據優勢。因此,在處理器的選擇上,可以用於通用基礎計算且運算速率更快的GPU迅速成為人工智能計算的主流芯片。可以說,在過去的幾年,尤其是2015年以來,人工智能大爆發就是由於英偉達的GPU得到廣泛應用,使得並行計算變得更快、更便宜、更有效。

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http://www.autooo.net/autooo/elec/news/2017-04-10/171612.html