一、從商業(yè)角度看
首先，在當(dāng)下的商業(yè)環(huán)境下，并購(gòu)已是一種被廣泛接受的外延型發(fā)展工具，行業(yè)的迅速整合、企業(yè)的迅速擴(kuò)張都離不開(kāi)并購(gòu)工具的使用。賽靈思收購(gòu)深鑒科技，不過(guò)是在企業(yè)戰(zhàn)略指導(dǎo)下，進(jìn)行產(chǎn)業(yè)鏈延伸和區(qū)域市場(chǎng)拓展的一招妙棋。
其次，在人工智能領(lǐng)域，投資和并購(gòu)均十分活躍?？疵绹?guó)市場(chǎng)發(fā)展，初期，以互聯(lián)網(wǎng)巨頭和領(lǐng)先投資機(jī)構(gòu)的早中期投資為主，迅速催化了眾多項(xiàng)目，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間成長(zhǎng)和探索，明確了行業(yè)發(fā)展的一些關(guān)鍵要素，之后開(kāi)始頻繁并購(gòu)，集中資源催熟細(xì)分市場(chǎng)培育領(lǐng)先企業(yè)，迅速確定了人工智能領(lǐng)域的底層和中間層的基本格局，之后，才有了應(yīng)用層百花齊放的繁榮局面。國(guó)內(nèi)的發(fā)展模式與美國(guó)不同，因?yàn)檐浻布袌?chǎng)的歷史沉淀和互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用現(xiàn)狀不同，雖然也期望能夠彎道超車(chē)，但難度很大。
最后，并購(gòu)相關(guān)審查。我國(guó)沒(méi)有完善的外資并購(gòu)安全審查制度和反壟斷審查制度，商務(wù)部依照《中華人民共和國(guó)反壟斷法》進(jìn)行反壟斷相關(guān)審查，需要注意的是我國(guó)的反壟斷審查范圍包括收購(gòu)、被收購(gòu)雙方均在境外的M＆A，如2018年6月，商務(wù)部就批準(zhǔn)高通（Qualcomm）對(duì)恩智浦（NXP）總額440億美元的收購(gòu)計(jì)劃；另，國(guó)務(wù)院領(lǐng)導(dǎo)下，由發(fā)展改革委、商務(wù)部牽頭，可根據(jù)我國(guó)外資管理相關(guān)法律。以及國(guó)辦發(fā)〔2011〕6號(hào)《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于建立外國(guó)投資者并購(gòu)境內(nèi)企業(yè)安全審查制度的通知》，2018年3月的國(guó)辦發(fā)〔2018〕19號(hào)《知識(shí)產(chǎn)權(quán)對(duì)外轉(zhuǎn)讓有關(guān)工作辦法（試行）》等文件進(jìn)行外資并購(gòu)安全審查。
從目前的新聞來(lái)看，賽靈思已經(jīng)完成對(duì)深鑒科技的 收購(gòu)，是否經(jīng)過(guò)外資并購(gòu)安全審查未見(jiàn)公布。
綜上，從商業(yè)角度看，賽靈思收購(gòu)深鑒科技并無(wú)太大討論價(jià)值。但商務(wù)部等主管部門(mén)，其實(shí)需要思考，隨著國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)的崛起及優(yōu)秀企業(yè)的涌現(xiàn)，海外企業(yè)并購(gòu)國(guó)內(nèi)企業(yè)的案例會(huì)越來(lái)越多，商務(wù)部等監(jiān)管部門(mén)需要盡快完善外資并購(gòu)安全審查制度和原則，并完善反壟斷相關(guān)制度、法律建設(shè)。
二、從行業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)的角度看
1、發(fā)展背景
隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)的快速增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)體量的急劇膨脹，數(shù)據(jù)中心對(duì)計(jì)算的需求也在迅猛上漲，諸如深度學(xué)習(xí)、在線(xiàn)預(yù)測(cè)、直播中的視頻轉(zhuǎn)碼、圖片壓縮解壓縮以及HTTPS加密等各類(lèi)應(yīng)用對(duì)計(jì)算的需求，已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)X86架構(gòu)下CPU處理器的計(jì)算能力提升速度，時(shí)代呼喚新一代的計(jì)算芯片平臺(tái)。在此背景下，業(yè)界才開(kāi)始討論GPU、FPGA、ASIC的潛力。
人工智能芯片主要應(yīng)用在訓(xùn)練（training）和推理（inference）兩個(gè)環(huán)節(jié)。訓(xùn)練環(huán)節(jié)的作用是指利用海量數(shù)據(jù)，選擇合適的訓(xùn)練方法，訓(xùn)練出一個(gè)人工智能模型。訓(xùn)練環(huán)節(jié)最關(guān)心的指標(biāo)是速度快，GPU具有明顯優(yōu)勢(shì)。但，我們需清楚：人工智能尚處于早期，主戰(zhàn)場(chǎng)＂推理環(huán)節(jié)＂遠(yuǎn)沒(méi)有爆發(fā)。
其實(shí)，GPU、FPGA 和ASIC各有擅場(chǎng)。而且，尤其是隨著制程工藝不斷提高，芯片NRE費(fèi)用指數(shù)級(jí)上升，越來(lái)越多的ASIC芯片將由于達(dá)不到規(guī)模經(jīng)濟(jì)而被迫放棄，從而轉(zhuǎn)向直接基于FPGA開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)。筆者認(rèn)為，F(xiàn)PGA的市場(chǎng)潛力仍大。
按照處理器芯片的效率排序，從低到高依次是CPU、DSP、GPU、FPGA和ASIC。而按照晶體管易用性排序是相反的。從ASIC 到CPU，芯片的易用性越來(lái)越強(qiáng)。
CPU 作為通用處理器，兼顧計(jì)算和控制。
GPU 的設(shè)計(jì)出發(fā)點(diǎn)就是用于計(jì)算強(qiáng)度高、多并行的計(jì)算。
ASIC 是一種專(zhuān)用芯片，為了某種特定的需求而專(zhuān)門(mén)定制。
四大芯片類(lèi)型的基本信息：
四大芯片類(lèi)型的“通用性和功耗的平衡”：
風(fēng)證券－TPU能取代GPU嗎？谷歌云計(jì)算MLaaS脫穎而出的差異化
FPGA（Field－Programmable Gate Array），即現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列，它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展的產(chǎn)物，本質(zhì)上也是一種ASIC，也是定制型的。
FPGA的編程要使用硬件描述語(yǔ)言，故而開(kāi)發(fā)門(mén)檻較高，但不采用指令和軟件，所以是軟硬件合一的器件，優(yōu)點(diǎn)是動(dòng)態(tài)可重配、性能功耗比高。
FPGA本質(zhì)也是一種ASIC，但ASIC上市速度慢，需要大量時(shí)間開(kāi)發(fā)，而且一次性成本（光刻掩模制作成本）遠(yuǎn)高于FPGA，但是性能高于FPGA 且量產(chǎn)后平均成本低于FPGA。在同一時(shí)間點(diǎn)上用最好的工藝實(shí)現(xiàn)的ASIC的加速器的速度會(huì)比用同樣工藝FPGA做的加速器速度快5－10倍，而且一旦量產(chǎn)后ASIC的成本會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于FPGA方案。因此，在成熟的大規(guī)模市場(chǎng)，ASIC產(chǎn)品更具優(yōu)勢(shì)，但在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，以及一些中等規(guī)模下的細(xì)分市場(chǎng)，F(xiàn)PGA顯然更具優(yōu)勢(shì)，如數(shù)據(jù)中心。
近兩年，全球七大超級(jí)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心包括IBM、Facebook、微軟、AWS 以及BAT都采用了FPGA 服務(wù)器。
2、行業(yè)概況
在全球市場(chǎng)中，賽靈思（Xilinx）、阿爾特拉（Altera）兩大公司對(duì)FPGA的技術(shù)與市場(chǎng)占據(jù)絕對(duì)壟斷地位，大約占有90％的市場(chǎng)份額，美高森美（Microsemi）、萊迪思（Lattice）、快輯（QuickLogic）三家則基本瓜分了剩余10％的市場(chǎng)份額。這五大公司都是美國(guó)企業(yè)。
賽靈思（Xilinx）于1985 年公司推出的全球第一款FPGA產(chǎn)品XC2064，目前是業(yè)內(nèi)當(dāng)初無(wú)愧的老大，市場(chǎng)份額49％（2016年全球全年數(shù)據(jù)）。值得關(guān)注的是，其最大客戶(hù)是最近占近頭條的“中興通訊”，
阿爾特拉（Altera）于1983 發(fā)明世界上第一款可編程邏輯器件（FPGA），目前仍穩(wěn)居行業(yè)第二（39％），2015年6月，英特爾（Intel）以167億美元現(xiàn)金收購(gòu)了阿爾特拉（Altera），借此，英特爾（Intel）不僅完善了芯片領(lǐng)域的產(chǎn)品線(xiàn)、布局FPGA，同時(shí)借FPGA產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)鞏固包括數(shù)據(jù)中心和IoT物聯(lián)網(wǎng)的市場(chǎng)，以與英偉達(dá)（NVIDIA）和AMD兩大巨頭在人工智能的基礎(chǔ)硬件市場(chǎng)中與GPU相抗衡。
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