電子發燒友網報道（文/莫婷婷）近年來，AI芯片市場成為科技巨頭和半導體企業的必爭之地。隨著人工智能技術的快速發展，AI芯片作為算力的核心載體，需求呈現爆發式增長。企業通過收購AI芯片公司，可以快速獲取核心技術、優化供應鏈、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，有業內消息指出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芯片初創公司FuriosaAI，還在進行收購談判階段。

此前，NXP已經于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勢，已經廣泛應用在工業和汽車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的智能邊緣產品組合中，為新型 AI 驅動的系統創建了一個可擴展的平臺。

NXP 安全互聯邊緣執行副總裁兼總經理Rafael Sotomayor認為工業市場正在經歷一場轉型，生成式 AI 等新的創新有助于在效率、可持續性、安全性和可預測性方面實現重大改進，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市場的領導者之一，尤其在汽車處理器、車載雷達和車聯網領域具有顯著優勢。隨著汽車市場和工業市場的需求AI化，AI芯片將在這兩個重要市場發揮出關鍵作用。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之外的市場。

韓國AI芯片初創公司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，發布了AI芯片Warboy、AI加速器Rade等產品，Rade具備512 TOPS的INT8算力和1.5TB/s的片外內存帶寬，功耗僅為150W，該產品適用于部署Meta Llama 3等生成式AI模型。

2023年，AI技術在全球范圍內快速發展，Meta開始布局自研AI芯片，并相繼發布開源大模型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“AI霸業”，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。


數據顯示，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，參數量不斷增加，對計算能力的需求也呈現出爆炸式增長。這意味著未來的AI研究和發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，FuriosaAI透露公司已經與美國、日本、印度潛在客戶接洽，這在一定程度上說明FuriosaAI具備全球化擴展潛力，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技術的快速發展，算力需求持續爆發。市場調研機構IDC的數據顯示，2024年中國智能算力規模為725.3EFLOPS，2025年/2026年將分別達到1,037.3 EFLOPS、1,460.3 EFLOPS，2026年的算力規模將是2024年的兩倍。

目前來看，AI芯片需求呈現多樣化，而GPU（圖形處理單元）依舊是AI訓練的主力產品。
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開始重視推理應用，這促使除了高性能的訓練芯片外，企業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，隨著物聯網、智能家居、智能城市和工業制造等領域需要在本地設備上快速處理數據并作出實時決策，邊緣AI在這個過程發揮著關鍵作用，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展。

Meta、NXP的兩個收購案例，正好說明了兩家企業在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據處理的應用。

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神經網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（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對AI技術的重視，也顯示了全球半導體企業在AI芯片領域的激烈競爭和戰略布局。通過這些收購，企業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新的格局。