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《Arm考虑加大对小芯片及解决方案开发的投入》

  • 来源专题：新一代信息技术
  • 编译者： 张嘉璐
  • 发布时间：2025-08-07

  •   Arm首席执行官雷内·哈斯近日透露，公司正加大对小芯片（chiplet）及集成解决方案的潜在开发投入。据路透社报道，虽然哈斯未透露这些投资何时开始盈利，也未公布具体研发产品细节，但他表示公司正在探索小芯片技术的多种可能性，包括"物理芯片、电路板、系统乃至整体解决方案"。

      Arm可能寻求开发可集成至定制芯片的小芯片模块，或尝试自主设计完整芯片。若推进该计划，Arm或将与英伟达等使用其IP的客户形成直接竞争。据报道，Arm正积极招募人才支持小芯片及芯片研发，甚至从其客户处挖角并争夺商业机会。若如推测般开发完整芯片，将显著影响公司利润——仅先进AI芯片的流片成本就高达5亿美元。

      Arm同期公布财报显示，预计2026财年第二季度营收介于10.1亿至11.1亿美元之间。截至2025年6月30日的季度净利润同比下滑42%至1.3亿美元（2024年同期为2.23亿美元）。由于新产品研发投入增加，当期利润未达预期，哈斯称此举旨在提升公司在AI需求爆发中的竞争力。

      据披露，目前超过7万家企业采用Arm Neoverse数据中心芯片运行AI工作负载，同比增长40%，较2021年激增14倍。该系列CPU已应用于英伟达Grace、AWS Graviton、谷歌Axion和微软Cobalt等定制芯片。Arm预计今年发往顶级超大规模厂商的Neoverse芯片市场份额将接近50%。

      本季度Arm还发布了Zena CSS——面向软件定义汽车的新计算子系统，可使车企新车研发周期缩短至少一年。

  • 原文来源：https://www.newelectronics.co.uk/content/news/arm-considers-stepping-up-investment-in-chiplet-and-solution-development
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相关报告

  • 《适合下一代蜂窝网络的优化芯片解决方案》
    • 来源专题：智能制造
    • 编译者：icad
    • 发布时间：2023-04-26
    • 随着 5G 时代的到来，网络正朝着开放化的方向发展演化。移动网络运营商（MNO）和通信服务提供商（CSP）正在寻求能减少成本和加快部署的解决方案，以满足未来几年苛刻的网络覆盖和容量目标。这使得蜂窝设备供应商在提供4G、5G、双模、宏基站以及室内外小基站等设备时在成本和性能的平衡上面临巨大挑战。因此，设备供应商转向 芯片 厂商，寻求具有实现灵活度、低成本、低功耗，并可以支持例如开放式接入网络（RAN）和行业标准接口的芯片解决方案。 　　5G RAN和分布式网络 　　在过去的3-4年里，开放式无线接入网络因能为 蜂窝网络 供应链提供多样化的解决方案，允许新厂商与日趋集中的现有头部厂家展开竞争，从而成为行业组织和政府部门广泛讨论的一个热门话题。运营商的成本压力、对网络安全的需求以及对设备供应商多元化的期望促使设备商去寻求既能满足严格要求又能获得最佳实践的方案。 　　除了3GPP定义的核心网络和RAN设备之间的接口，以及小基站论坛（Small Cell Forum，SCF）定义的MAC和PHY之间的FAPI接口外，O-RAN联盟等运营商领导的组织也一直在为分布式网络的开放式前传接口标准进行开发和集成工作。这种RAN的拆分架构包括中央单元（CU）、分布式单元（DU）和无线单元（RU），使得来自多个供应商的RAN设备能够互联互通，通过引入行业竞争来降低成本。这种架构还提供了额外的网络扩展能力以满足运营商提高容量和覆盖范围的需求。 　　分布式网络（Disaggregated networks）是在LTE（4G）时代提出的一个概念，它使用云化的RAN来作为网络的一种拆分方式，并且现在变得逐渐盛行起来，其中一些RAN处理可以卸载到现成的商用（Commercial off-the-shelf，COTS）服务器或基于X86处理器的服务器上，然后通过标准化接口连接到低成本的无线单元。在超低成本的无线单元和基带单元（BBU）之间会使用CPRI接口；但是CPRI接口存在较多私有内容，需要对这部分进行标准化以实现设备供应商的多样化。 　　采用前传或回传基础设施架构的另一个因素是，在这种架构下企业专网发展和全新的部署网络都可受益于核心网络、基带和无线设备之间的光纤投资。这样可以在DU和RU之间实现高传输带宽和低延迟的前传连接，允许在DU中进行更多的RAN处理，并使RU变得更简单。对于前传基础设施是“非理想”的铜缆情况，较好的部署方式是使用完全集成的RAN，或是赋予无线单元更多的处理能力的拆分形式为split 2或split 6的架构。 　　在不同的应用场景中，与RAN架构和规范一起发挥作用的还有各种部署用例，包括： 　　·提供广域网络覆盖的大型室外基站：往往采用具有多达64根天线的大规模多路输入多路输出（mMIMO）模式，以提供高能效的定向波束。 　　·低频段的室外微蜂窝基站：提供最高可达4T4R或8T8R的覆盖能力，并对能效有较高要求的解决方案。 　　·室内企业级应用的无线单元：发射功率会因为需要以太网供电（PoE），以及安装在墙壁或天花板使用时仅能用散热器来散热而受到严格限制。 　　·中立网络服务提供商的无线单元：采用多载波解决方案，带宽需要比100MHz FR1宽2-3倍。 　　·服务于多样化频谱的解决方案：由于全球5G NR的频谱多样性比LTE更显著，因此对信道频段、带宽和载波聚合有非常多的挑战，这导致众多客户特制的射频前端设计和灵活的基带解决方案，并且客户寻求芯片厂商提供支持这类解决方案的芯片设计。 　　·低时迟应用：诸如视频点播等需要边缘服务器来实现最高的性能和效率。 　　·双模5G/LTE无线单元、非独立接入（Non-Standalone Access，NSA）和支持频谱重耕的应用：要求在同一个无线单元内同时支持5G和LTE，或能通过软件升级进行灵活切换，以最大限度降低运营商的物料清单（BOM）成本。 　　5G带来挑战，开放性的RAN提供解决方案 　　全新的5G网络给设备商带来了无数挑战：一，由于环境保护政策的限制和用电成本的经济性考虑，运营商必须确保所部署的5G基础设施是低功耗的、能满足可持续性目标的解决方案，这对5G的实施和成功部署至关重要。此外，无线单元需要在没有主动散热的情况下运行，并且在许多情况下需要在PoE供电功率限制范围内运行。二，由3GPP、O-RAN联盟和SCF定义的下一代开放接口，例如O-RAN联盟的开放前传，正在进一步优化和发展标准过程中。现有成熟且经过优化的系统级芯片（SoC）即使包括了eCPRI等接口，也需要具备扩展性支持实现进一步演进的标准。三，运营商、私有网络服务商和中立第三方网络提供商等不同类型客户的需求，需要灵活的RAN来满足多样化的频谱要求和载波带宽，但现有的第一代解决方案不太理想，根源在于此类方案通常基于昂贵且耗电的服务器、加速卡和现场可编程逻辑门阵列（FPGA）实现。 　　虽然Open RAN等5G标准不是万能的解决方案，但它们可以（也确实）解决了其中一些挑战，并为5G设备商和运营商提供了一条更快、更具成本效益的设备/服务的上市路径。运营商正在以更低的物料（BOM）成本为目标，希望通过优化的芯片解决方案来实现批量部署。在Open RAN等生态系统中，设备商的多元化将促进竞争，从而降低成本。诸如比科奇等芯片供应商已经形成了高性能基带SoC产品和以降低系统功耗的产品路线图。硬化的基带/RFIC中的数字预失真（Digital Pre-Distortion，DPD）算法有助于提高射频功率效率。设备商、运营商以及诸如O-RAN联盟和电信基础设施项目（TIP）等组织都设立了开放性RAN实验室，正在不断测试开放性RAN接口的互操作性。 　　结论 　　未来的网络必须以开放、灵活、优化和可互操作的芯片为基础，并由业内一流设备商来组成的多样化生态系统。为了竞争，作为挑战者的开放性RAN设备商需要获得支持Open RAN等5G标准的芯片，并且他们可以在公开市场上购买到这些芯片，以便与传统供应商竞争。PC802是业界首款专为5G NR/LTE小基站的分布式和一体化RAN架构而设计的PHY SoC；凭借PC802 SoC，比科奇通过赋能设备制造商中的新加入者和挑战者企业，使其能够在开放性RAN设备市场上竞争，也为Open RAN等新的5G标准的发展做出贡献。 更多精彩内容欢迎点击==>> 电子技术应用-AET << .
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  • 《新思科技创始人：芯片开发的核心在于融合》
    • 来源专题：集成电路
    • 编译者：shenxiang
    • 发布时间：2019-11-19
    • 今天，ASPENCORE第二届“全球CEO峰会”在深圳举办，峰会邀请世界各地行业领袖和创新巨擘一起探讨新一轮技术冲击下最热门的技术话题，搜罗差异化的创新点，准确定义下一代电子产品。新思科技创始人Aart de Geus博士发表了《后摩尔时代，shift left抢占经济先机》的演讲。 以下是Aart de Geus演讲的具体内容： 我们看到硅和软件是两个最重要的因素，打开万物互联的世界，因为它真的改变了我们，就像四五十年前计算改变我们的生活一样，四五十年前我们也很难做到让幻灯片进行演讲的变化。作为演讲者我就要学习不断地适应这个变化。 我们人类的知识对技术的发展也是非常重要的。我们知道，智能的事情其实不是新的东西，我们可以几百年前放到一些聪明智慧的东西，比如在很多年前，几十万年前我们就可以发现，如果回到几千年前我们就出现了这些农用的工具，再回到之前，还有像我们这些农具、马、车轮等等，我们就来到了现在的年代。 我们可以看到，在现代的年代，在后面近一个时代，摩尔定律还有数字电子，还有人工智能，让所有的事情都发生了改变。他们都有着同样的特点，就是他们给我们一种非常惊奇的事物出现，然后就得到我们一个工程学的应用。正如我们所看到的，我想给大家看的幻灯片没有及时放出来，大家看到，这是一个闭环，然后通过这样一种发展，进入了我们的科技经济的反馈，最后经过融合，回到科技行业，然后最终形成一种指数级的影响。 之前我们也可以看到，它能够应用到很多不同的领域，比如说能够应用到我们生活里面的一些实际方面、生物的方面、生态的方面，还有我们的一些智慧知识方面，还有能够应用到我们的社会方面，还有不同方面的中间领域。最重要的在里面我们可以看到，这是我们的印刷机的发展，有了印刷的发展，给我们人类的技术发展有很大影响。我们首先有字母的产生，然后有了金属的活字，墨水、纸张，后来有的螺旋压机，当然在中国很久之前就有印刷技术的出现了。但在欧洲，在公元前六七百年，我们中国就有了雕版印刷，在德国公元后1440年就有了德国的活版印刷。五百年之后，我们也看到了另外一种印刷技术，我们出现了一种印刷的技术，就是布尔字母和逻辑库，然后又出现了平版印刷，电子设计和自动化产生的一种平板的晶体管，所以我们称之为一个数字年代。所有这些集成到一个芯片里面，改变了我们的生活。 我们整个指数级是一个非常特别的，比如说像猛兽般一样发展的情况，因为它发展得非常快，它发展那么快，就代表着我们很难回到之前的一些步骤里面。我从大家其中的一些项目里面看实际情况，在项目里面会不会有延误的情况出现呢，还是经理是不是疯了，他为什么这样说你，但就算他疯了，我们可能还是会有点延误，因为我们知道，一开始的时候我们有很多不确定的东西，然后我们这些步骤逐渐地得到收敛，而我们要不断地去解决中间的一些问题，我们要解决在我们整个过程里面有令人惊奇的东西出现，我们要不断地解决这些让人吃惊的问题。 在这里我们要解决几个问题：第一个就是结果的质量，还有实现者结果的时间，还有整个实现结果的成本。当然我们希望有更好的结果的质量，能够更快地实现这个结果，还有用更低的成本实现这个结果。 非常缓慢的来解决这些问题，然后你把它整个的曲线向左侧推移，就变成这样一个过程，已经在过去的50年的时间里，我们都在这样做了，我们也在不断地验证这些观点。我们之前提到的EDA就是电子设计自动化，在过去50年的时间里，我们在做的事情，我们把它如果输入到电脑中，我们就能够进行一些相关的抓取信息，然后建立模型，然后最后模拟进行分析，进行优化，然后如果你进行优化之后，就能够进行自动化的操作，最后进行不断地重复利用，产生IP。我们看到，很多主要的问题，我们看到有很多的推动力，非常有趣的是，我们可以说在这个领域有非常重大的关注和努力，我们进行设计电脑，我们就是用这样的电脑程序来建立最先进的芯片。 经常来看，可以说成功仅仅是一部分我们努力所取得的成果，而不是全部，可能有的时候经过很多努力也没有得到一个好的结果，比如说0结果，那就是合作的重要性，我们共同的突然，共同协作，你看到这一部分，我们不断地在向前推动，我们看到AI人工智能的发展，我们抓取了数据。你把它在网络中建模，然后学习，然后进行解码，然后最后进行有限的行动，最后把它深化成一个自动的行为，这也就是可以被我们未来所用到这些东西。 你可以看到，经过这样一些模拟建模，我们就通过建模，跟机器学习不断地进行发展，我们就能够了解和预估未来可能造成的失败，来进行我们前面所提到的科技经济的向左迁移的这一部分。就是这样的一个演化，它就是一个复杂的科技经济，我们把技术由原来的规模复杂性转化成系统的复杂性。如果我们看这个系统的复杂，可以说摩尔定律是最重要的，需要我们不断地设计我们最新的半导体和显屏。可以说随着半导体和芯片的不断发展，我们看到很多电子产品不断地进行连通，然后进行协调，最后变成不断地发展。你可以看到供应链，供应链不断地发展，更加独立性，互相之间进行联动，越来越发展。在汽车行业，可以说汽车行车在发生很大的改变。汽车工业不仅仅是一个系统的复杂性，而且还要面对很多的问题挑战，比如说安全性等等。 现在我们在建设越来越多的未来的汽车，不仅仅是越来越方便，越来越快捷，而且是越来越安全，这就是我们未来的一个方向。可以看到这个汽车里面，基本上包含四到五个关键性的电子系统，你可以看到，首先要建立一些汽车的基本东西，然后建立网络，在这所有的过程中，我们都需要有很多的东西，都需要芯片，这都需要花费时间。我们虚拟的模拟是什么呢？不仅仅是要使用这个芯片，而且要建立一个系统跟架构，然后建立一些模型，然后当你在这些方面做了之后，你把它发过去，他们就不断地进行验证，不管软件硬件都要进行验证，然后才能进行应用。因此我们有这样的一个虚拟板和实物板，我们就要在这个过程中不断地确认和了解，是否达到有效性和安全性。这也仅仅是一个例子，来说明一些我们刚才提到的内容，就是原型设计和样机研究。对于人类最重要的就是来预测气侯变化，而且要预测未来气侯变暖对全球的影响。可以说这个问题是非常巨大的，涵盖的内容非常地多，它有很多方面，在很多方面都造成相互的影响。如果我们看到系统的复杂性，你可以看到我们在1970年前，我们之间的模型是非常简单的，而到了1980年代，就有一个发展，然后你可以看到，随着时间的推移，气侯的模型越来越复杂。你可以看到，第四步就是越来越复杂了。 我们在这个预测方面，非常地好，的确让我们非常地奇怪，我们可以看到，很多细节的一些模型，你可以很好地预测出未来的发展趋势，然后我们看到这些结果，我当时看到这些结果的分析并不复杂。你可以看到，这个全球范围内的耦合器或模型，你可以看到在60年代、70年代、80年代、90年代，随着时间的发展，数据的分析越来越复杂，而且越来越精确。你可以看到，2017年的还有最近的情况，气侯预测与测量。你可以看到它可以很好地看到一些相关的指标，来预测一些气侯性的世界性的特殊的事件发展。如果你能够看到这些东西的话，你能够看到这些分析，就能够告诉我们，预测和测量能够让我们很好地了解到气侯变化，还有全球变暖对我们全球气候的问题，如果我们不把这些问题分析清楚的话，我们就没有办法解决这个问题。 我为什么要告诉大家呢？可以说通过分析这些东西，这些分析家是世界上最聪明，在这个行业最聪明的人士，他们在这些分析中能够分析很多数据，能够帮助到我们，不仅仅能够推动我们技术的发展，我们也能够了解到我们现在的产能是怎么样消耗能源的。如果我们进行一些简单的分析，一个相机的能源消耗，你可以可到一个普通的相机，消耗的能量是发电厂的产能，这里面仅仅是一个公式，你可以看到这个研究，你可以看到很多的数据，很多的能源，你可以进行很多的运算，都要涵盖在这里面。 我们可以看到，里面有很多的一些计算，结果就是机器学习，机器学习实际上会消耗很多的能量，因此我们就需要设计更好的东西，就是消耗的能量更低。我们不断地发展我们新的技术，不断地促进这方面的发现，我们可以很好地应用。你可以看到很多东西都是起源于算法的，当我们谈到融合的时候，我们可不可以把我们现有的一些技术能够把它整合到一起，能够把他们整合到同样的算法里面，能够提高它的有效性。 我给大家一个例子，在很多年前，我们努力建立一个计算机，很多计算机涵盖很多处理器和存储器，怎么融合呢，非常简单有效，就是进行架构的创新，这是关键要素所在。 这是至关重要，我们就要把这些进行创新，把他们融合在一起，在设计芯片的时候，我们也要有类似的问题需要回答。我们需要有很多的步骤采取。比如说架构，还有模拟，还有整合，还有测试，还有时间，还有功率，还有进行整合等等的一些内容，最后达成整个的过程。刚才我们提到了缓存。我们可以看到，这是我们1995年以来，在计算机设计方面等等一些方面所取得的很多的进展和融合。 对我们来说，我们能不能在这两方达成融合，就是通过团队合作，答案是对的，我们可以的。我们必须要进行这方面的一些工作，我们必须一步步地来，做重要的合成，然后并且根据它的路径和路由器等等进行整合，最后我们把它整合在一起，并且仔细地看看里面的算法，并且通过前面的一些架构的创新，来达成融合编译器。我们在这些工作做了之后，我们就知道了，我们能够做到哪些东西，我们把它们能够融合起来，能够不断地增加设计步骤的速度，可以说能增加100%，也就是原来的两倍多，并且能够使得它的响应时间更快，它使用的功率更加小，并且占据的产品空间越来越小，就是产品越来越精巧。而且我们也在这方面加进了很多人工智能的步骤，来达成更好的最后结果。 当然，最后就回到了我们经常谈到的一个课题，就是人工智能AI，它在我们人生的方方面面都离不开人工智能，这所有的东西都先要开始谈一下融合，我们实际上最伟大的一个融合机器就是我们的大脑，首先就是逻辑思维，还有进行分析。也还有一种学习的模式，能够让我们不断地学习新的东西，人脑是人类出现最伟大一个合成融合的机器。如果我们进行比较的话，如果我们把人工智能与人的大脑自然智能进行比较的话，我们就能够看到这样一个发展过程，从1997年相关的围棋、象棋，还有2015年的一些游戏等等东西。有一天它发展到一定阶段，可能把你们的母亲都可以替代掉。但我们可以想一下，我们的妈妈是一个只需要使用12W功率非常聪明的一个人。所以我们在人的大脑里，有一个非常非常深入的人工智能，要很多年才可以真的达到那种高的水平。我们可以看到，在其中有多种能力去驱动人工智能的发展，比如包括机器学习，还有通过物联网，让我们得到很多的大数据，我们经济的利益也让我们能够进入到垂直的市场里面，每一个垂直的市场都能让我们的AI有非常迅猛的发展。 这幅图的比例是有一点点不太对的，我跟你说一下，我们对我们的半导体是非常自豪的，但我们看一下我们今天的半导体，其实整个市场量只有5000亿的规模，我们看整个的软件我们还不知道有多少万亿，但我们在之前看整个GDP，有85万亿这么多，所以我们怎样把这个半导体在里面的贡献额更加地提高呢？因为现在只有5000亿这么小。我们可以看到，在整个解决方案里面，市场规模可以达到10万亿那么多。所以通过我们的摩尔法则的拉动，能够让我们整个半导体市场的规模变得更高。所以通过这种拉动，能够让我们的科技和经济有非常大的发展。 我们可以想一下，整个的规模有不断的发展，然后可能成本会越来越高，但整体通过这样一种半导体芯片体积的压缩变小，还有不断的变薄。我们还可以把它们堆叠在一块，拉在一块，我们可以看到，在这样一个小的芯片里面，里面可以包含12000亿个芯片组，晶体管等等。然后在里面有非常多层，可以把这么多的芯片提供到我们不同的运营商他们使用。 我最推荐的就是第三样，我们要让芯片变得更加专业化，用到一些具体的行业和领域里面，然后再从中建立全新的架构。在中国很多公司正在构建下一代AI的架构，他们每个公司都说，我们在做的是最好的，前所未有最好的一些芯片。当然在这里我们也面临一些挑战，我们可以看其中一个就是要用的能耗，比如损耗的能耗，动态的电能，还有大多数的能量，我们所需要的都是热能，还有一些人类所需要用的能量。在里面安全也对我们整体的流程产生一个影响，也对我们的安全还有我们所期待的可靠性也会有影响。当然，最后也会考虑到我们的隐私。 所以这些目前都是在软件领域去解决的，软件其实整个的发展流程跟整个硬件的流程其实是一样的，我们一开始的时候，就想要去完成这个软件，在我们去完成这个软件之后，我们很快就会做完这样一个过程，因为我们有一些开源的代码，我们还需要去检查它的安全性，如果我们找到问题就要解决这个问题，如果我们找到更多的问题，我们要不断地去解决它。我们会用很多的开源，可能会让我们提高更多的效率，但开源也会产生数据泄露的问题，所以未来应该怎样解决这些问题呢？我们应该在整个流程过程的最前端就开始介入。当我们再去开发的时候，我们在不断地开发过程中，要把这些问题都解决掉。有时候通过一些电子的学习，比如可以开发一些软件测试，去发现问题，然后进行直接验证，我们也要验证所有的开源，没有任何问题，然后我们也要得到一些许可，去遵守这些许可。所以这就是我们所说的向左推移的流程。 所以在我的演讲里面说了很多的主题，由于我的控制器不太灵光，让大家觉得有点卡顿，但我希望在我这里在分享的概念，智能互联关系着很多方面，它关系到我们整个指数级的发展，也关系到每个领域里面都要做向左推移的控制和管理。我们也看到了，调整我们有关结果控制的，比如说包括质量、时间和成本的调整。我们也可以看到，我们面临了很多挑战和验证的问题，我们也要打造很多的原型和样本。我们要处理很多我们需要用到的这些能量，还有我们要去处理安全、隐私、可靠性等等问题。对我来说最有趣的一个解决方案就是，这让我们有机会去改变我们过去很多事情的一些架构，为了要能够做到这一点，我们这个图是最重要的，在这个图片里面，它不仅仅是有关我们整个努力的结果，而是有关我们整个产品本来的概念。所以通过我们这样一种协作，协作就是整体的核心。 我们已经来到中国25年了，我们希望能够跟中国很多初创的企业合作。
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