一、從商業(yè)角度看

首先，在當下的商業(yè)環(huán)境下，并購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)的迅速擴張都離不開并購工具的使用。賽靈思收購深鑒科技，不過是在企業(yè)戰(zhàn)略指導下，進行產(chǎn)業(yè)鏈延伸和區(qū)域市場拓展的一招妙棋。

其次，在人工智能領域，投資和并購均十分活躍。看美國市場發(fā)展，初期，以互聯(lián)網(wǎng)巨頭和領先投資機構(gòu)的早中期投資為主，迅速催化了眾多項目，經(jīng)過一段時間成長和探索，明確了行業(yè)發(fā)展的一些關鍵要素，之后開始頻繁并購，集中資源催熟細分市場培育領先企業(yè)，迅速確定了人工智能領域的底層和中間層的基本格局，之后，才有了應用層百花齊放的繁榮局面。國內(nèi)的發(fā)展模式與美國不同，因為軟硬件市場的歷史沉淀和互聯(lián)網(wǎng)的應用現(xiàn)狀不同，雖然也期望能夠彎道超車，但難度很大。

最后，并購相關審查。我國沒有完善的外資并購安全審查制度和反壟斷審查制度，商務部依照《中華人民共和國反壟斷法》進行反壟斷相關審查，需要注意的是我國的反壟斷審查范圍包括收購、被收購雙方均在境外的M＆A，如2018年6月，商務部就批準高通（Qualcomm）對恩智浦（NXP）總額440億美元的收購計劃；另，國務院領導下，由發(fā)展改革委、商務部牽頭，可根據(jù)我國外資管理相關法律。以及國辦發(fā)〔2011〕6號《國務院辦公廳關于建立外國投資者并購境內(nèi)企業(yè)安全審查制度的通知》，2018年3月的國辦發(fā)〔2018〕19號《知識產(chǎn)權(quán)對外轉(zhuǎn)讓有關工作辦法（試行）》等文件進行外資并購安全審查。

從目前的新聞來看，賽靈思已經(jīng)完成對深鑒科技的 收購，是否經(jīng)過外資并購安全審查未見公布。

綜上，從商業(yè)角度看，賽靈思收購深鑒科技并無太大討論價值。但商務部等主管部門，其實需要思考，隨著國內(nèi)產(chǎn)業(yè)的崛起及優(yōu)秀企業(yè)的涌現(xiàn)，海外企業(yè)并購國內(nèi)企業(yè)的案例會越來越多，商務部等監(jiān)管部門需要盡快完善外資并購安全審查制度和原則，并完善反壟斷相關制度、法律建設。

二、從行業(yè)和競爭的角度看

1、發(fā)展背景

隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶的快速增長，數(shù)據(jù)體量的急劇膨脹，數(shù)據(jù)中心對計算的需求也在迅猛上漲，諸如深度學習、在線預測、直播中的視頻轉(zhuǎn)碼、圖片壓縮解壓縮以及HTTPS加密等各類應用對計算的需求，已遠遠超出了傳統(tǒng)X86架構(gòu)下CPU處理器的計算能力提升速度，時代呼喚新一代的計算芯片平臺。在此背景下，業(yè)界才開始討論GPU、FPGA、ASIC的潛力。

人工智能芯片主要應用在訓練（training）和推理（inference）兩個環(huán)節(jié)。訓練環(huán)節(jié)的作用是指利用海量數(shù)據(jù)，選擇合適的訓練方法，訓練出一個人工智能模型。訓練環(huán)節(jié)最關心的指標是速度快，GPU具有明顯優(yōu)勢。但，我們需清楚：人工智能尚處于早期，主戰(zhàn)場＂推理環(huán)節(jié)＂遠沒有爆發(fā)。

其實，GPU、FPGA 和ASIC各有擅場。而且，尤其是隨著制程工藝不斷提高，芯片NRE費用指數(shù)級上升，越來越多的ASIC芯片將由于達不到規(guī)模經(jīng)濟而被迫放棄，從而轉(zhuǎn)向直接基于FPGA開發(fā)設計。筆者認為，F(xiàn)PGA的市場潛力仍大。

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，芯片的易用性越來越強。

CPU 作為通用處理器，兼顧計算和控制。

GPU 的設計出發(fā)點就是用于計算強度高、多并行的計算。

ASIC 是一種專用芯片，為了某種特定的需求而專門定制。

四大芯片類型的基本信息：

四大芯片類型的“通用性和功耗的平衡”：

風證券－TPU能取代GPU嗎？谷歌云計算MLaaS脫穎而出的差異化

FPGA（Field－Programmable Gate Array），即現(xiàn)場可編程門陣列，它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發(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言，故而開發(fā)門檻較高，但不采用指令和軟件，所以是軟硬件合一的器件，優(yōu)點是動態(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，需要大量時間開發(fā)，而且一次性成本（光刻掩模制作成本）遠高于FPGA，但是性能高于FPGA 且量產(chǎn)后平均成本低于FPGA。在同一時間點上用最好的工藝實現(xiàn)的ASIC的加速器的速度會比用同樣工藝FPGA做的加速器速度快5－10倍，而且一旦量產(chǎn)后ASIC的成本會遠遠低于FPGA方案。因此，在成熟的大規(guī)模市場，ASIC產(chǎn)品更具優(yōu)勢，但在人工智能的發(fā)展過程中，以及一些中等規(guī)模下的細分市場，F(xiàn)PGA顯然更具優(yōu)勢，如數(shù)據(jù)中心。

近兩年，全球七大超級云計算數(shù)據(jù)中心包括IBM、Facebook、微軟、AWS 以及BAT都采用了FPGA 服務器。

2、行業(yè)概況

在全球市場中，賽靈思（Xilinx）、阿爾特拉（Altera）兩大公司對FPGA的技術與市場占據(jù)絕對壟斷地位，大約占有90％的市場份額，美高森美（Microsemi）、萊迪思（Lattice）、快輯（QuickLogic）三家則基本瓜分了剩余10％的市場份額。這五大公司都是美國企業(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)當初無愧的老大，市場份額49％（2016年全球全年數(shù)據(jù)）。值得關注的是，其最大客戶是最近占近頭條的“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)金收購了阿爾特拉（Altera），借此，英特爾（Intel）不僅完善了芯片領域的產(chǎn)品線、布局FPGA，同時借FPGA產(chǎn)品的優(yōu)勢鞏固包括數(shù)據(jù)中心和IoT物聯(lián)網(wǎng)的市場，以與英偉達（NVIDIA）和AMD兩大巨頭在人工智能的基礎硬件市場中與GPU相抗衡。