IPO解读丨Arm破解市场质疑的答案,仍在AI中?

时隔7年,移动设备芯片领域霸主Arm重回二级市场。IPO进程的推进,让这家全球芯片行业的基石公司,不得不面对来自市场的全方位的密集审视。

而从股价来看,投资者对于Arm的态度始终处于摇摆中,从上市首日股价大涨25%,到截至发稿前的三个交易日股价累计下跌12.5%,可以看出,Arm在二级市场面临一定质疑。

但不可否认Arm在半导体赛道的重要地位,其庞大的估值即是证明。回溯Arm的估值变化,呈现一路高涨之势,从7年前软银将其私有化时的320亿美元,两年前英伟达意图收购时的出价400亿美元,到贴着招股价区间上限价540亿美元实现IPO,再到上市首日的高峰679亿美元,虽然如今回落至570亿美元左右,但仍可以说Arm体量之庞大,在二级市场不可忽视。

不过,对于Arm来说,当下最为重要的还是坚定投资者的信心,这不仅关乎投资大佬孙正义的成败得失,也将为AI浪潮之下移动互联网的发展走向提供有力的注脚。

下游挑战显著,Arm仍有逆风前行的底气?

与英特尔、英伟达等芯片同行不同,Arm本质上是一家芯片IP公司,其收入主要来自于针对芯片“设计蓝图”的一次性授权,以及下游客户基于其蓝图生产芯片时的版税提成。另外,也区别于同样采用“收税”模式的高通基带芯片,Arm并非基于终端产品的价值(比如智能手机的售价)收税,而是基于芯片价值收税。

可以说,Arm充当了芯片领域基础设施的角色,尤其是在智能手机领域占据着绝对的垄断地位,每年销售的约14亿部智能手机中,99%使用Arm指令集架构,智能手机和消费电子产品贡献了Arm大部分的营收,招股书显示,2023财年,智能手机和消费电子产品的专利费收入占到Arm总专利费收入的50%以上。但也正是因为通过提供芯片架构许可获得收益的商业模式,Arm收入规模和回报周期受到下游制造商影响较大。

近年来,受制于需求端持续波动,全球半导体行业的寒冬仍未结束,美国半导体工业协会数据显示,2023年第二季度全球半导体销售额总计1245亿美元,环比增长4.7%,但同比下降17.3%。其中手机芯片首当其冲,比如Arm的下游大客户同样也是手机芯片巨头的高通,二季度营收同比下滑22.7%、净利下滑51.7%。

相比下游大客户,Arm的业绩表现虽然有所下滑,但整体较为平稳。招股书显示,截至2023年3月31日,Arm营收和利润分别实现26.79 亿美元、5.24 亿美元,2022年同期则分别为27.03 亿美元、5.49 亿美元。

不过,基于下游情况,市场对Arm未来盈利能力的担忧始终存在。这种情况下,Arm的应对措施是通过提高技术授权费用,以提升盈利能力,但Arm主要客户也有所准备。据了解,高通等行业巨头正在出手扶持Arm的替代技术——RISC-V芯片架构,以此来打破Arm的垄断地位。

显然,Arm当下正面临多重挑战,但这并不代表其已失去投资价值。

首先,多元业务布局有利于抵御市场风险。目前,挑战者RISC-V芯片架构主要应用在物联网和微控制器(MCU)领域,而Arm作为深耕轻量型CPU产品的霸主,除了牢牢占据智能手机领域之外,在电脑、汽车、智能手表、无人机、工业机器人领域同样具备先发优势。

招股书显示,截至2022年,Arm物联网和嵌入式芯片市场份额已达到64.5%,仅次于消费电子,其汽车业务市场份额也达到40.8%。同时在老对手英特尔的传统主场PC领域,Arm也凭借苹果的青睐成功打开局面,今年苹果进一步将所有的Mac产品都改为了Arm架构,并于近日与Arm签署了一个新的长期合作协议持续到2040年。

其次,尽管下游客户表现出明显的“去Arm化”姿态,但作为移动终端芯片基础设施的Arm,现阶段较难被取代。进行芯片设计需要巨额资金及时间投入,Arm毛利率常年维持在90%以上但利润偏低,其原因就是投入了大量的研发费用,2020-2021年,Arm研发费用占总收入比例分别为37%和40%,远高于英伟达、AMD等同行。

长期持续的研发投入,让Arm在具体的芯片架构领域积累了大量的专利技术,这构成了Arm稳固的护城河。

此外,值得一提的是,下游玩家扶持Arm的竞争对手,也有着明显的增加谈判筹码的意图,因此,其实无需对Arm当前面临的竞争过分悲观。

不过,AI大潮席卷下没有旁观者,对于Arm而言,如何把握好AI趋势,挖掘出新的机遇,从而促进盈利增长,进一步增强资本市场的信心,是必须正视的关键问题。

Arm的未来:如何把握AI的力量?

去年年底以来,以ChatGPT为代表的生成式AI的突破性进展,掀起了全球范围内一轮新的AI军备竞赛,对芯片行业形成了非常强劲的拉动力。但截至目前,生成式AI的爆发仍然主要集中在大模型的训练端,因此芯片行业最大的受益者,主要是能够提供底层算力的英伟达,其A100芯片成为AI大模型“入场券”,这家AI基础设施公司也赚得盆满钵满——二季度数据中心芯片收入同比增长171%,整体净利润增长843%。

此外,受市场端对英伟达GPU强劲需求的带动,为GPU提供高带宽内存(HBM)的韩国储存芯片巨头——SK海力士和三星,也颇受资本看好,比如作为目前唯一一家批量出货HBM3的供应商,SK海力士股价自今年年初以来上涨了近60%。

相比之下,目前主打轻量型CPU技术的Arm,显然不在本轮AI浪潮的风暴中心。由此也不乏市场声音认为,在即将到来的AI时代,Arm面临日益边缘化的命运。

事实上,对AI技术的探索,Arm正处于厚积薄发的时期。在生成式AI爆发的初期阶段,焦点聚集在大模型端,但可以预见的是,随着大模型技术的不断成熟,其必然要向消费者所在的本地端延伸,无论是大模型的训练还是推理,最终都是为了终端用户服务的,也只有借助于终端才能最终完成变现。

而这恰好是Arm的强项。目前可以看到,基于Arm架构的手机处理器产品已能够有效执行 AI推理应用任务,如语音识别、AI 影像等。因此,当生成式AI的发展重心转向边缘侧设备时,Arm凭借已有的技术优势,仍然有望成为其中主要的参与者。

而且今年以来,Arm明显加快了在AI技术方面的推进节奏。5月份,Arm宣布推出2023全面计算解决方案(TCS23),TCS23包含了基于全新第五代GPU架构,可以支持全新的Armv9 CPU集群在下一代人工智能领域保持性能领先。

另外,Arm的生态优势,也是其在AI时代抢占先机的关键筹码,因为当AI向轻量型的终端大规模渗透时,借助于已有的生态相比另起炉灶,显然在成本及速度方面都要占优。

正如前文所述,Arm技术驱动着智能手机、电脑、智能手表、无人机、工业机器人等设备中的嵌入式操作系统,已经形成了一个庞大的难以替代的生态系统。比如,研发实力如苹果,其内部团队早已能够自主设计芯片,而且其芯片与Arm原始蓝图的关系并不密切,但仍然选择向Arm购买专利,目的主要是兼容Arm指令集生态,从而减少软件开发者为苹果开发软件的阻力。

而在其他业务方面,新一轮AI大潮之下,物联网、自动驾驶等领域也将迎来新的发展契机。

2016年,孙正义私有化Arm时,曾对人工智能推动物联网大爆发寄予厚望,认为到2035年将有一万亿台物联网设备。现在,随着ChatGPT横空出世,AI技术获得突破性进展,孙正义当年的设想或许终于要走进现实。因此,Arm后续在物联网、汽车芯片等方面,继续加大研发力度,推出更多的产品,或能探寻到更大增量空间,同时进一步扩展其生态覆盖面。

基于更加完善的生态,当本轮生成式AI的重心转向边缘侧设备时,Arm也有望凭借其更加稳固的轻量端芯片霸主地位,逐渐走到AI牌桌中心。

值得一提的是,9月初,Arm高级管理层对未来的发展前景进行了乐观的预测,预计随着AI技术的快速发展,Arm的长期营业利润率将在未来达到60%,明年的销售额有望增长超过20%。这一定程度上赋予了投资者信心,由此仍可以期待Arm的价值迸发。

作者:坚白

来源:美股研究社

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/137102.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

黑马JVM总结(七)

(1)StringTable_编译器优化 “a”“b”对应#4:是去常量池中找ab的这个符号 astore 5:是把这个存入编号为5的局部变量 “ab”对应的指令 #4,跟“a”“b”对应#4下面弄是一样的 在执行s3“ab”这行个代码时&#xf…

全网最详细的自动化测试(Jenkins 篇)

学习 Jenkins 自动化测试的系列文章 Robot Framework 概念Robot Framework 安装Pycharm Robot Framework 环境搭建Robot Framework 介绍Jenkins 自动化测试 1. Robot Framework 概念 Robot Framework是一个基于Python的,可扩展的关键字驱动的自动化测试框架。 …

Shiro 框架基本使用

文章目录 Shiro框架介绍Shiro 基本使用SimpleAccountRealmIniRealmJdbcRealmCustomRealm(自定义Realm) Shiro框架介绍 Apache Shiro是一个强大且易用的Java安全框架,它执行身份验证、授权、密码和会话管理。Shiro框架通过其三个核心组件&…

微服务是个坏主意吗?

曾几何时,我记得我的手指疯狂地敲打键盘,与庞大而杂乱的代码库搏斗。那是巨石的时代,代码就像古老的城堡一样,由一块块石头砌成一个令人印象深刻的庞然大物。 几年过去了,时代变了。开发人员口中的流行语变成了“微服…

Eclipse如何打开debug变量窗口

今天笔者在使用Eclipse调试的时候,发现没有变量(Variables)监视窗口,真是头痛得很,最后摸索出一套显示变量窗口的操作如下: 点击other,找到Variables并点击 最后调试代码,调试后如图…

【小知识送书2】从不了解用户画像,到用画像数据赋能业务看这一本书就够了丨《用户画像:平台构建与业务实践》

⭐简单说两句⭐ 作者:后端小知识 CSDN个人主页:后端小知识 🔎GZH:后端小知识 🎉欢迎关注🔎点赞👍收藏⭐️留言📝 简单说两句 🎁本次送书1~3本取决于阅读量,阅…

springboot整合aop,实现日志操作

前言: 整合之前,我们要明白aop是什么,为什么要用aop,aop能帮我们做什么。 答:AOP是面向切面编程(Aspect-Oriented Programming)的简称,它是一种编程思想,旨在在面向对象…

虹科方案 | LIN/CAN总线汽车零部件测试方案

文章目录 摘要一、汽车零部件测试的重要性?二、虹科的测试仿真工具如何在汽车零部件测试展露头角?三、应用场景**应用场景1:方向盘开关的功能测试****应用场景2:各类型电机的控制测试****应用场景3:RGB氛围灯的功能测试…

win系统环境搭建(六)——Windows安装nginx

windows环境搭建专栏🔗点击跳转 win系统环境搭建(六)——Windows安装nginx 本系列windows环境搭建开始讲解如何给win系统搭建环境,本人所用系统是腾讯云服务器的Windows Server 2022,你可以理解成就是你用的windows10…

建立表使用约束

1.建立表 二、使用约束 1.NOT NULL 非空约束,规定某个字段不能为空,NOT NULL 约束强制列不接受 NULL 值。 NOT NULL 约束强制字段始终包含值。这意味着,如果不向字段添加值,就无法插入新记录或者更新记录。下面的 SQL 强制表&qu…

最小二乘法的实现与线性回归的应用

1. 简介 简单线性回归中,您有一个因变量y和一个自变量X。该模型可以表示为: y m x b ymxb ymxb 其中 x x x: 自变量 y y y: 因变量 m m m: 斜率 b b b: 截距 最小二乘法是回归分析中用于估计线性回归模型参数的标准方法。它可以最小化误差的平方和&…

LVS+Haproxy

LVSHaproxy 一、Haproxy简介1.1、Haproxy应用分析1.2、Haproxy的特性1.3、常见负载均衡策略1.4、LVS、Haproxy、Nginx区别1.5、 Haproxy的优点1.6、常见的Web集群调度器 二、Haproxy部署实例四、日志定义优化 一、Haproxy简介 Haproxy 是一个使用C语言编写的自由及开放源代码软…

mysql odbc驱动安装

到官网下载对应版本的驱动包 可以选择对应版本,建议使用最新版本即可 查看powerDesigner对应的位数,位数对应不上的话,会找不到 powerDesigner 可以参考:powerDesigner安装 我这里装的是32位的 下载对应版本的即可 下载完成&a…

深入理解Kubernetes Pod调试

调试运行中的容器和Pod不像直接调试进程那么容易,本文介绍了通过临时容器共享命名空间的方式调试业务容器进程的方法。原文: Debugging Kubernetes Pods: Deep Dive ZanUnsplash 调试pod最简单的方法是在有问题的pod中执行命令,并尝试排除故障。这种方法…

软件定制开发的优势与步骤|APP搭建|小程序

软件定制开发的优势与步骤|APP搭建|小程序 定制开发的优势: 1. 满足特定需求:定制开发可以根据客户的实际需求进行设计和开发,使得软件系统能够更好地满足客户的业务目标。 2. 优化用户体验:通过深入了解客户的需求,定…

视频监控管理平台/视频汇聚/视频云存储EasyCVR安全检查的相关问题及解决方法3.0

智能视频监控系统/视频云存储/集中存储/视频汇聚平台EasyCVR具备视频融合汇聚能力,作为安防视频监控综合管理平台,它支持多协议接入、多格式视频流分发,视频监控综合管理平台EasyCVR支持海量视频汇聚管理,可应用在多样化的场景上&…

若依前端使用

初始化页面时,路由上加参数 1. 多个菜单对应一个页面,默认查询的数据状态不一样 vue 页面上 通过 debugger; 查看所有的参数, 最后取到了 2. Vue warn]: Error in callback for immediate watcher “fileList”: “TypeError: Cannot read p…

双系统ubuntu20.04(neotic版本)从0实现Gazebo仿真slam建图

双系统ubuntu20.04(neotic版本)从0实现Gazebo仿真slam建图 昨晚完成了ROS的多机通讯,还没来得及整理相关操作步骤,在进行实际小车的实验之前,还是先打算在仿真环境中进行测试,熟悉相关的操作步骤,计划通过虚拟机&…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(九):NumPy详解:1、创建数组的n种方式

目录 一、前言 二、实验环境 三、NumPy 0. 多维数组对象(ndarray) a. 多维数组的属性 1. 创建数组 a. 使用numpy.array函数: b. 使用numpy.zeros函数 c. 使用numpy.ones函数 d. 使用numpy.arange函数 e. 使用numpy.linspace函数 …

2023Q2全球可穿戴腕带出货量达 4400 万台

全球可穿戴设备市场在2023年第二季度继续保持增长态势,总出货量达到了4400万台,同比增长了6%。这一增长得益于消费者对于可穿戴设备的需求不断增加,以及不同细分市场的需求反弹。 根据市场研究机构 Canalys 的最新报告,全球可穿戴…