买球平台(股份有限公司)-官方网站

　　高通周三宣布，将以39亿美元的股票收购AI原生软件平台开发商Modular Inc.。高通表示，此次收购将帮助其打造硬件无关的计算层，从而重塑数据中心的竞争格局。

　　高通在声明中表示，此次全股票收购将进一步推动高通技术公司在设备、边缘端和数据中心之间提供一个硬件无关的计算层，提升每瓦性能，增强硬件灵活性，并扩展开放的开发者生态系统，使客户能够在全球各类异构平台上更高效地部署AI。

　　高通认为，企业在数据中心战略上需要更高的灵活性，尤其是在当前AI领域快速变化的背景下。当CIO需要在不确定未来走向的情况下做出数据中心决策时，这一挑战尤为突出。

　　Modular首席执行官克里斯·拉特纳（Chris Lattner）在领英上发文表示，打破数据中心壁垒一直是公司成立之初的核心目标之一。在异构AI硬件层出不穷的时代，始终存在一道鸿沟：现有的碎片化软件技术无法有效扩展至这些硬件之上。这一鸿沟阻碍了创新与选择，也让开发变得举步维艰。

　　他写道：Modular正是在4.5年前为解决这一问题而创立的。我们已经为多家超大规模数据中心芯片厂商提供了集成支持，并将持续推进。我们构建了一个开放平台，并将继续推动其进一步开放。

　　拉特纳补充说，高通的收购将加速我们的进展和路径，覆盖范围从边缘端到云端，涵盖CPU、GPU、NPU以及定制ASIC，乃至更多形态。

　　尽管分析师对能否从英伟达手中夺取可观市场份额持审慎态度，但普遍认为高通精准抓住了企业在数据中心部署方面的痛点。

　　Moor Insights & Strategy副总裁兼首席分析师马特·金博尔（Matt Kimball）表示：Modular能够降低数据中心成本的论断，方向上是正确的。当企业AI真正加速落地时，异构化问题的严峻程度将超乎想象。不同的使用场景、不同的部署情境，需要不同的加速器。

　　他指出，如何在这种环境下管理AI，对各大企业而言一直是一道难题。而当企业AI真正爆买球平台发时，这一挑战将被彻底暴露。

　　金博尔认为，Modular在解决困扰大多数企业的两件事上极具价值：抽象化复杂性与显著提升灵活性。这必然带来总拥有成本（TCO）优势。

　　咨询公司Acceligence的CIO尤里·戈里尤诺夫（Yuri Goryunov）同样对这一收购表示赞赏，但他强调，此次交易的真正价值在于人才，而非技术本身。

　　关键在于高通真正买到了什么：不是芯片，而是软件层——也就是克里斯·拉特纳的团队，加上Mojo语言和MAX引擎。这才是施压的正确位置。英伟达真正的护城河从来不是GPU，而是CUDA，以及将工作负载牢牢绑定在其硬件上的迁移成本。一个可信的一次编写、无需重写即可跨CPU/GPU/NPU/ASIC运行的软件层，正是降低迁移成本、让非英伟达芯片成为更安全选择的关键所在。

　　戈里尤诺夫同时指出，计算民主化的愿景同样极具价值。任何推动计算民主化、将任务更好地路由至最适合算力的举措，都为生态系统带来了真正的灵活性。如果工作负载能够匹配到合适的计算资源，而不是默认依赖单一厂商，那么所有人都能在每瓦性能和TCO上受益，客户也将拥有真正的选择权。这是我认为最具说服力的部分。

　　不过，戈里尤诺夫也坦言，这一切并不会轻而易举。这是否改变了与英伟达的竞争格局？方向上是的。它在英伟达最具粘性的地方打开了一条可信的第二战线。但我不会说这会在一夜之间改变格局。CUDA的护城河深挖了十年，这是一场需要多年执行的持久战。不过，攻击方向对准了正确的墙，而他们买到的团队，对于这场战役来说已是顶尖配置。

　　他还提醒，高通此次收购的战略逻辑，在很大程度上依赖于一个不确定的前提：英伟达不会反击性地向更多方开放其架构，或者至少不会迅速行动。英伟达会专注于巩固自身粘性，这才是线;

　　金博尔补充说，从竞争角度来看，高通面临的障碍不少。此次收购的部分意图，直接指向英伟达挑战，即如何让客户更轻松地部署异构芯片，而不受软件层的拖累。

　　Info-Tech Research Group高级技术顾问约翰·安南德（John Annand）对高通能否对英伟达造成实质性冲击持更为怀疑的态度。

　　英伟达大约占据了AI加速芯片市场85%的份额，他指出，当然，它只能往下走，但这也需要相当长的时间。更重要的是，英伟达与AI、机器学习及计算密集型领域的从业者携手共进了数十年，将他们深度纳入CUDA软件生态。重写这一工具链需要大多数企业在组织层面进行变革，这意味着需要数年乃至数十年才能解绑。

　　他观察到：那些认为自己通过使用PyTorch等高层抽象实现了硬件无关性的企业，已经是做得最好的了。但即便如此，将同样的代码直接迁移到AMD Instinct也可能引发内存和依赖性错误。这就像十年前虚拟机迁移到公有云一样——比以前容易，但仍然可能出错。

　　尽管如此，安南德表示，如果收购顺利完成，对企业而言仍是利好消息。对于企业IT来说，这意味着我们所依赖的AI厂商又多了一块潜在的构建积木。由于企业IT通过API调用来使用AI，Claude运行在英伟达、AMD ROCm还是Modular之上，在操作层面对我们并无差异。他补充说，目前，由于商业和股权协议的约束，OpenAI和Anthropic不会轻易转换阵营。但如果企业正在寻找更具针对性的方案，比如Cohere的产品，或者希望从零构建自己的模型和工具，这无疑是一个令人振奋的消息。

　　高通正在追求某种模型民主，他说，如今，AI部署团队被锁定在最初训练所用的加速器上，将模型迁移到不同硬件意味着重新工程化，而非简单的配置调整。

　　Modular的主张是让这一痛点消失：一次构建，跨CPU、GPU、NPU自由运行，按基础设施需求灵活调度。这是一个可信的目标。但问题在于，民主与可移植性并非同一件事。高通会为自家芯片做最深度的调优——每家硬件公司都是如此。所谓厂商中立的软件基础，一旦被有差异化硬件需求的收购方掌握，往往会逐渐产生硬件偏好。

　　有必要明确一点：Modular是Mojo编程语言背后的团队，该语言为AI模型提供了一个抽象层，使模型能够跨不同硬件架构运行，他说，在传统方式下，如果你在Python或C上针对特定硬件架构（如X86、英伟达GPU、AMD GPU或TPU）编写AI堆栈，若要迁移到不同架构，就需要重写大量代码。而用Mojo，只需编写一次，即可在任何地方运行，包括由不同硬件架构组成的混合系统。

　　他总结道：考虑到高通在CPU和GPU等多种硬件架构上拥有知识产权和制造能力，这次收购可以为其客户带来显著提升。我认为，高通通过此次收购获得了一层抽象能力，使其能够提供多样化的硬件产品，同时确保客户在整个CPU/GPU/TPU/NPU产品组合中实现完整的代码复用。

　　A：高通收购Modular的核心价值在于获得其软件抽象层能力，尤其是Mojo编程语言和MAX引擎。这一软件层能够让AI模型实现一次编写、跨CPU/GPU/NPU/ASIC自由运行，从而降低企业在不同硬件间迁移的成本，打破英伟达CUDA生态的锁定效应，并为高通自身多样化的芯片产品组合提供统一的软件支撑。

　　A：传统方式下，开发者若针对特定硬件架构（如英伟达GPU、AMD GPU或X86）编写AI代码，一旦需要迁移到其他架构，就必须重写大量代码。而Mojo语言提供了一个硬件抽象层，实现一次编写、到处运行，即使是由不同硬件架构组成的混合系统也能兼容，大幅降低了跨硬件部署的工程成本。

　　A：短期内难以根本撼动。英伟达拥有约85%的AI加速芯片市场份额，且其CUDA生态深耕数十年，迁移成本极高。分析师普遍认为，高通此举方向正确，打击了英伟达最具粘性的软件护城河，但CUDA的生态优势需要多年才能逐步瓦解。此外，英伟达可能会通过开放架构等方式进行反制，进一步增加了不确定性。