近日《华尔街日报》报道AMD正在就收购Xilinx进行高级商谈,该交易可能最快将于下周达成。《华尔街日报》援引不愿透露姓名人士的消息称,由于此项谈判在重新启动之前已经停滞过,因此不能保证此次一定能够达成交易。
据称,由首席执行官Lisa Su(如上图)领导的AMD有兴趣收购Xilinx,这是由于这家规模较小的公司在快速增长的电信和国防市场上表现出了强大的实力。Xilinx公司的总部位于加利福尼亚州圣何塞,该公司生产一种被称为现场可编程门阵t列(FPGAs)的专用计算机芯片,这些芯片可用于无线通信、数据中心以及汽车和航空航天行业。
与常规计算机芯片不同,FPGAs可以在构建之后重新进行编程。这使它们在诸如快速原型制作和快速新兴技术等任务中更加有用,在这些领域内的企业没有时间浪费在为特定用例开发处理器上。
《华尔街日报》表示,Xilinx的FPGAs是新的5G网络部署的关键要素,尽管等到这项技术成熟之后,它们最终可能会被更标准化的芯片所取代。
AMD更专注于生产用于个人计算机、数据中心和游戏机的标准芯片。最近,该公司的市值突飞猛涨,今年之内的公司股票的价格上涨了89%,这都是拜新冠肺炎大流行所赐——后者的流行导致了市场对其产品的需求大大增加。
《华尔街日报》表示,AMD可能会倾向于利用其不断上涨的股票价格代替货币,收购Xilinx,以便与主要竞争对手英特尔公司更有效地竞争,后者也生产FPGAs。
Moor Insights&Strategy总裁兼首席分析师Patrick Moorhead表示:“鉴于AMD的估值,它需要扩大其市场机会,收购Xilinx可以进入运营商基础架构、汽车和航空航天领域,并扩大其数据中心的业务。”
Xilinx可能会被AMD的提议说服,鉴于它今年的表现不及其他芯片制造商。《华尔街日报》称,尽管其股价在2020年上涨了9%,但是该公司受到了中美贸易紧张局势的影响,特别是对华为技术有限公司的制裁更是对其影响巨大。华为是Xilinx最主要的客户之一,大约贡献了其收入的6%到8%。
《华尔街日报》表示,Xilinx目前的市值大约为2600万美元,但是AMD很可能会支付溢价,因此无论如何交易都会接近3000万美元。
近年来,随着行业内的重量级企业希望扩大其产品线并进入新市场,半导体行业经历了一波并购的浪潮。上个月,英伟达公司(Nvidia Corp.)表示将斥资400亿美元收购英国芯片设计公司Arm Ltd.,而ADI公司则在7月份表示,将斥资超过200亿美元收购Maxim Integrated Products Inc.。
去年,出现了两笔数十亿美元级别的半导体收购,德国的英飞凌科技公司(Infineon Technologies AG)以94亿美元的价格收购了Cypress Semiconductor Corp.,而Marvell Technology Group Ltd.以60亿美元的价格收购了Cavium Ltd.。上个月,英伟达公司宣布计划以400亿美元收购芯片设计商Arm Holdings Ltd.。
Constellation Research Inc.分析师Holger Mueller对SiliconANGLE表示,硅芯片业务正在转型,这个市场中最大的那些参与者们已经从专注于一种架构的芯片转变为出售一整套不同的芯片。他表示,更复杂的计算机体系架构和拥有完整系统的愿望是推动这些并购的主要动力。
Mueller表示:“ AMD收购Xilinx正符合这种情况,而这种做法将大大的扩展其芯片产品线。”
好文章,需要你的鼓励
Akamai的分布式边缘架构从设计之初就以韧性为核心,全球平台通过跨区域负载均衡和智能路由技术,确保即使某些节点出现故障,流量也能无缝切换至可用节点。
商汤科技研究团队开发的InteractiveOmni是一个突破性的全模态AI助手,能够同时处理图像、视频、音频和文字,并具备强大的多轮对话记忆能力。该模型采用端到端架构,实现了从多模态输入到语音输出的统一处理,在多项基准测试中表现优异。特别值得关注的是,4B参数版本就能达到接近7B模型的性能,且已开源供研究使用。
Turner & Townsend发布的2025年数据中心建设成本指数报告显示,AI工作负载激增正推动高密度液冷数据中心需求。四分之三的受访者已在从事AI数据中心项目,47%预计AI数据中心将在两年内占据一半以上工作负载。预计到2027年,AI优化设施可能占全球数据中心市场28%。53%受访者认为液冷技术将主导未来高密度项目。电力可用性成为开发商面临的首要约束,48%的受访者认为电网连接延迟是主要障碍。
腾讯混元团队联合北航、清华推出Honey-Data-15M,这是一个包含1500万高质量图像-问答对的开源数据集,通过创新的双层思考链策略让AI学会深度推理。基于此训练的Bee-8B模型在复杂推理任务上表现卓越,证明了专注数据质量能让开源AI达到商业级水平。