半导体行业观察 08-21
一家芯片“新”巨头,横空出世
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在全球科技史上,很少有人能像孙正义一样,凭一己之力搅动资本与产业的棋局。从个人电脑软件分销起步,互联网时代创立雅虎日本、移动时代将 iPhone 引入日本,收购 Sprint 并于 T-Mobile 合并成为全球市值最大的电信公司、投资阿里巴巴、拿下 Arm ——这些关键节点共同勾勒出一家 " 不断追逐下一波浪潮 " 的公司。

截至 2025 年 6 月 26 日,软硬的净资产价值约为 31 万亿日元,市值约为 14 万亿日元,大致是其资产价值的一半。(图源:软银 2025 财年财报,下同)

如今,当 AI 与半导体成为全球科技最核心的战场,这位 " 千亿赌徒 " 再次把筹码推到桌上——只不过这一次,他押注的不再是单点企业,而是一整条 AI 算力产业链。

过去一年多时间里,软银连续出手:收购濒临破产的英国 AI 芯片公司 Graphcore、领投 OpenAI 高达 400 亿美元的融资、斥资 65 亿美元收购 Arm 服务器 CPU 厂商 Ampere、向 Intel 投资 20 亿美元、推动 Stargate 超级数据中心计划……从 AI 上层应用到底层算力架构,几乎每一步都是在补齐一个战略拼图。

那么,软银究竟想要构建怎样的半导体与 AI 版图?这盘棋的逻辑在哪里?

从一张芯片照片到 AI 梦想:

孙正义的 50 年执念

在 2025 财年的软银年度报告中,孙正义讲述了一个跨越 50 年的故事。

1975 年,17 岁的孙正义在旧金山读书时,偶然在一本杂志上看到一张微型计算机芯片的照片。那一刻,他的手指颤抖,眼泪夺眶而出——因为他意识到人类正在创造一种比自己更聪明的东西。这张照片被他剪下,随身携带,甚至夹在枕头下入睡,成为他人生最初的信念。

让软银成为全球第一的 ASI(人工超级智能)平台提供者(图源:同上)

在那个年代,计算机依然是庞大昂贵的机器,而这枚小小芯片却似乎预示着计算能力会被 " 微缩 " 到指尖。孙正义当时便下定决心,要在这个领域中找到属于自己的角色。受这张照片启发,他沉浸于计算机学习、编程、展会和研究,逐渐走上创业和技术投资的道路。这是他人生方向的重要转折点。

如今,50 年过去,67 岁的孙正义在报告中直言:当年的承诺,正在逐步实现。他提出了一个新的战略目标——让软银成为全球第一的 ASI(人工超级智能)平台提供者。

孙正义指出,"ASI ——人工超级智能——指的是一种能够超越人类大脑的人工智能。从我第一次看到那张微型计算机芯片的照片起,我就坚信人类总有一天会看到超越自身智能的出现。这个信念从未动摇,并且一直是软银的基础。在我们所有的目标中,没有一个比实现 ASI 更能闪耀。这就是为什么我感到有必要再次分享这个信念。我坚信,认真讨论未来的时刻终于到来了。"

在 ASI 领域,孙正义也提到了重点关注的四个大方向:AI 芯片、AI 机器人、AI 数据中心、能源。围绕着这些,软银开始了真金白银大规模的布局。

信息革命核心的转变(图源:同上)

频频出手,软银 All in ASI

入股 Intel:20 亿美元

2025 年 8 月 19 日,软银和英特尔宣布签署最终证券购买协议,根据该协议,软银将向英特尔普通股投资 20 亿美元。此举也使得软银一跃成为其前十大股东。对于这家正经历转型、并亟需外部信任的美国芯片巨头而言,这无疑是一针强心剂。

软银集团董事长兼首席执行官孙正义表示:" 半导体是所有行业的基础。50 多年来,英特尔一直是值得信赖的创新领导者。这项战略投资体现了我们的信念:先进的半导体制造和供应将在美国进一步扩张,而英特尔将发挥关键作用。"

软银此举不仅被视为对新任 CEO 陈立武 " 系统代工(Intel Foundry)+ AI" 战略的背书,也与其在 " 美国本土制造 + 算力自主化 " 的押注方向呼应。值得注意的是,早前市场传出软银甚至与 Intel 探讨过收购其代工业务,显示出软银在半导体制造环节的野心。

Stargate:把数据中心当 " 工业品 " 来造

2025 年 1 月,软银与 OpenAI、Oracle 一起宣布 "Stargate 项目 ",旨在为 OpenAI 构建下一代 AI 基础设施。该项目预计将分阶段在美国多个地区建设并运营大规模数据中心,以提供 AI 算力。

2025 年 8 月 18 日,富士康宣布将在俄亥俄州与软银合作,把一座前电动车工厂改造成 Stargate 超级数据中心设备产线。这一项目由软银、OpenAI、Oracle 联合推动,规划投资规模高达 5000 亿美元。不同于传统 " 定制化 " 的数据中心模式,Stargate 意在将 AI 服务器标准化、流水线化生产:从结构件、机柜、电源系统到液冷模块,尽量在美国本地完成制造与配套,形成真正意义上的 " 算力产线化 "。

OpenAI:应用层的收口

2025 年 3 月,OpenAI 宣布新一轮融资,总额最高达 400 亿美元,软银是主导投资方。资金分批到位:先投 100 亿美元,年底追加 300 亿,前提是公司治理结构理顺。作为大模型应用层的龙头,OpenAI 是 " 算力栈 " 的最顶端一环。这笔融资与 Stargate 的基础设施建设几乎同步推进,意味着软银不仅投 " 工具 ",还要投 " 工厂 ",最后在 " 应用层 " 收口。

软银承诺向 OpenAI 投资 400 亿美元

(图源:同上)

收购 Ampere ——补齐 CPU 短板

2025 年 3 月,软银以 65 亿美元宣布收购 Arm 服务器 CPU 厂商 Ampere(交易仍待监管批准)。Ampere 由前英特尔高管 Renee James 于 2018 年创立,是 Arm 在服务器 CPU 领域的重要突破者。其 Ampere Altra 与 AmpereOne 系列处理器广泛应用于云计算和 AI 推理场景,亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云均是其客户。Ampere 的快速成长,部分得益于全球云厂商追求 " 去英特尔化 " 和 " 多元化架构 " 的战略。对于软银来说,这笔收购补齐了其在 "CPU 自主可控 " 领域的缺口,与旗下 Arm 的 IP 业务形成上下游联动,也为未来构建完整的算力生态奠定了基础。

收购 Graphcore ——捡起 GPU 之外的可能性

2024 年 7 月,软银出手收购了濒临破产的 Graphcore,这进一步巩固了 Arm 在半导体 IP 领域的领导地位。

Graphcore 曾是英国最受瞩目的 AI 芯片新星,在 2016 年成立后迅速崛起,凭借 IPU(智能处理单元,Intelligence Processing Unit) 的独特架构吸引了包括微软、宝马在内的客户和投资者。IPU 主打稀疏计算和大规模并行推理,走的是一条不同于英伟达 GPU 的差异化路线,一度被视为可能挑战英伟达的 " 颠覆者 "。然而,受限于生态成熟度和资金压力,Graphcore 在竞争中逐渐失势。软银的收购不仅拯救了这家濒临倒闭的企业,也让其掌握了另一条 AI 加速器的技术路径,形成对 GPU 的补充。

一张 " 算力栈 " 资本地图

如果把这些动作串联起来,就会发现孙正义正在打造一张纵深资本地图:从 IP(Arm)→ CPU(Ampere)→ AI 加速(Graphcore/NVIDIA 持仓)→ 制造(Intel Foundry 等)→ 超大数据中心(Stargate)→ 应用层(OpenAI),形成一种独特的 " 软银式系统集成 ",试图在 AI 时代攫取新的话语权。

软银的 AI 愿景(图源:同上)

上游 IP(Arm):软银仍是 Arm 的控股股东,Arm IPO 后软银仍持有大约 90% 左右的股票。IP 是移动、PC 与云端 Arm 生态的 " 抽税口 ",决定了后续 CPU/GPU/ 加速器的许可与版税体系。

通用算力(Ampere):面向云和 AI 推理的服务器 CPU,为 Arm 在数据中心的份额扩张提供突破口。

AI 芯片(Graphcore + NVIDIA 持仓):Graphcore 代表差异化 IPU 路线;同时软银重建对英伟达的持仓,等于在主流 GPU 生态上保留金融与产业双重 " 期权 "。

制造与封装(Intel Foundry 等):通过入股 Intel,软银获得在先进制程、先进封装与美国 / 欧洲产能上的战略锚点。早在 2023 年起,Intel Foundry 与 Arm 宣布多代合作,帮助设计者在 Intel 18A 上实现面向移动到数据中心的 SoC。对于 Arm 生态客户,这是美欧产能的可选路径。

如果 Stargate 对本地化、供应链安全有更强诉求,那么 "Arm IP + Ampere CPU + IFS 产能 " 的组合具有战略吸引力。

数据中心(Stargate + 富士康):让算力设施具备真正的 " 规模化制造 " 与本地化配套能力。俄亥俄基地由富士康与软银联合生产 Stargate 相关设备,意在 " 把 AI 服务器当成工业品来规模化造 ",从结构件、机柜、供配电到液冷,尽可能在美国本地形成供应链闭环。

AI 大模型(OpenAI):在大模型平台与应用层收口,强化 " 上游—下游的闭环 "。

Arm 自研芯片:棋局的隐性变量

孙正义将 Arm 和 OpenAI 视为两个必不可少的引擎——它们共同构成了软银成为 ASI 时代第一平台提供商的雄心的基石。足见 Arm 在软银 AI 版图中强大地位。

2016 年软银收购 Arm 时,Arm 主要专注于手机芯片。今天,其设计被用于个人电脑、汽车、物联网设备和云计算。截至 2025 年 6 月底,全球已出货超过 3250 亿个基于 Arm 的芯片。特别引人注目的是云计算芯片出货量的增长。预计 2025 年,领先的超大规模提供商采用的新服务器芯片中,多达 50% 将是基于 Arm 的。

Arm 的商业模式有一个显著特征:一次授权,长期受益。客户在拿到 Arm 架构后,往往需要 2 – 3 年时间开发出成熟的芯片产品,而一旦成功,这些芯片会在市场上持续出货多年甚至数十年。因此,Arm 的授权收入不仅短期见效,更具备强大的 " 长尾效应 "。截至 2024 财年,约 50% 的专利收入依然来自于 10 年前推出的产品。这种稳定的现金流,使 Arm 能够在智能手机、消费电子、汽车以及云计算等新兴市场持续扩张,同时投资 AI、机器学习和下一代技术。

2024 财年,Arm 实现了 40.07 亿美元的创纪录收入,同比增长 25.3%;其中专利收入增长 22.7%,达到 21.68 亿美元,主要受益于 Armv9 架构在高端智能手机的采用、汽车芯片需求上升以及云服务器应用增加。

换句话说,Arm 的收入不仅依赖于当下的新品爆发,还依托于历史产品的长期变现能力。这种 " 前期投入 + 长期回报 " 的模式,不仅保证了现金流的稳定性,也为未来在 AI 时代的进一步扩张奠定了坚实基础。

如果说 IP 生意是一种 " 稳扎稳打 " 的长跑,那么 Arm 自研芯片则像是一颗重磅棋子。今年 7 月底在 Arm 的财报会上,Arm CEO Ren é Haas 明确表示,Arm 将用部分利润投入自研芯片与芯粒,把 Compute Subsystems(CSS)从 " 设计平台 " 推向实体化。Arm 自研芯片成为软银棋局中一个隐形变量。

至于具体要做什么类型的芯片没有明说,但是也可以寻得一些蛛丝马迹。Arm 从亚马逊挖来负责 Trainium/Inferentia 的 AI 芯片负责人 Rami Sinno。年初《FT》报道称,Arm 计划在今年推出自家芯片,且 Meta 被点名为早期客户之一,所以极有可能是面向数据中心 / 服务器的 " 整芯片 "。

此举也将巩固 Arm 的数据中心版图。在 x86、GPU 生态强势的当下,以自有 " 整芯片 / 芯粒 " 提升 Arm 在 DC 侧的话语权,对标超大云自研芯片的趋势。但是,Arm 下场做整芯片,仍然挑战和风险并存:首先,与部分大客户潜在竞合(例如服务器 CPU 与 AI 加速),需要通过差异化定位、定制化 /OEM 合作来 " 避让 " 核心客户的赛道;其次,从 IP 到 " 整芯片 " 意味着更高的前期投入与执行复杂度(流片成本、封装 / 供应、软件栈适配、客户设计赢单),这也是市场对财报口径反应偏谨慎的原因。

与巨头的异同:

英伟达闭环、云厂垂直,软银的第三条路

在 AI 时代,英伟达是无可争议的霸主,它依靠 GPU + CUDA + 网络 + 软件 打造了一个紧密闭环的平台,凭借自研能力建立起 " 垂直一体化 " 的护城河。软银则采取完全不同的策略。它并不执着于单点自研,而是通过资本运作聚合各个环节的 " 最小可控单元 " ——从 IP、到算力、再到制造,在多个生态同时 " 入座 "。这种模式本质上是用资本换控制,用布局换影响。

AI 时代,英伟达是当之无愧的王者,英伟达通过 GPU + CUDA + 网络 + 软件打造闭环平台;软银则用资本聚合各环节的 " 最小可控单元 ",在多个生态(Arm/NVIDIA/Intel Foundry)同时 " 入座 ",以 " 多点影响 " 替代 " 单点自研 "。

与微软 / 谷歌 / 亚马逊这样的超大云科技厂商的差异是,云厂更多是自研芯片 + 自有云基建,垂直一体;软银像是把 "IP —芯片—制造—设备— DC —应用 " 的社会化生产要素再组织,最后在 OpenAI 这类应用层 " 收口 ",是另一种 " 系统集成权 " 的争夺。

英伟达代表的是 " 技术闭环权 " ——靠自研技术闭环。云巨头代表的是 " 垂直整合权 " ——靠自有云和生态绑定。软银则代表一种新的 " 跨资产集成权 " ——它通过资本、股权和战略投资,把不同环节最优的拼在一起,从而在整个生态系统中形成不可替代的影响力。

结语

在全球 AI 产业加速演进的当下,软银选择以资本为杠杆,切入从 Arm 到 OpenAI,再到 Ampere、Graphcore 等多个环节,试图在 IP — CPU —加速—代工—设备—数据中心—应用 的纵深链条中占据关键节点,把行业的 " 开关 " 握在手中。

然而,这盘棋能否走通,仍取决于三大考验:制造兑现力(18A、先进封装、本地化)、资本组织力(资金调度与融资工具)、以及生态协调力(Arm 客户关系、Ampere 整合、与英伟达等伙伴的竞合)。软银能否盘活庞大的布局,将直接决定其 " 全球第一 ASI 平台提供者 " 的愿望能否实现。

* 免责声明:本文由作者原创。文章内容系作者个人观点,半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点,不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持,如果有任何异议,欢迎联系半导体行业观察。

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