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在AI大模型技术高速迭代过程中，作为关键“养料”提供者的国际芯片厂商们，也开始了密集的收并购动作，以持续完善生态体系能力。
近日，Arm和AMD先后官宣收购动作，此前高通也在筹措收购，以加码在数据中心等多个市场的能力积累。
21世纪经济报道记者综合观察发现，仅在今年，国际头部AI芯片厂商都在积极开展外部兼并整合，标的公司有的强于数据传输能力，有的强于AI推理能力，当然软件生态类公司也没有被忽视。
这显示出，面对AI时代庞大的市场机遇，这些原本优势主要在手机或PC市场的厂商，都在加速进入更广泛的战局。
频繁整合
本轮AI大模型驱动的市场机会十分多样，覆盖从云端数据中心到边缘端AI推理等多个维度。其中涉及的技术能力也日益复杂，除了计算效率本身之外，还不能忽视数据传输效率和开发效率等方面，这成为当前AI芯片厂商积极“向外拓展”的核心逻辑。
仅从近期看，11月10日，AMD宣布完成对MK1的收购。根据AMD的说法，“这标志着我们在提升全栈人工智能性能和效率战略中又一个关键里程碑。”
据悉，MK1总部位于美国加利福尼亚州，已组建了一支专注于高速AI推理的专家团队，其核心技术是针对大规模部署进行了优化。尤其是MK1的Flywheel技术针对AMD硬件进行了优化，目前每天处理超1万亿tokens。
MK1的团队将加入AMD人工智能集团（Artificial Intelligence Group），由此，将对AMD推进高速推理和企业级人工智能软件栈方面发挥关键作用。
如果说AMD的最新动态是为了强化的AI推理方面的能力，另外两家AI芯片公司则是在强化“数据传输”环节的效率。
在11月5日披露的最新一期业绩公告中，Arm额外提到了一笔收购计划。
据悉在2025年10月，Arm与DreamBig Semiconductor签署最终协议，拟以约2.65亿美元现金收购后者全部已发行股权，收购价格可能会有调整。该交易预计在截至2026年3月末的2026财年第四财季末完成，具体取决于惯例成交条件，包括获得监管部门的批准。
官网显示，DreamBig总部位于美国加利福尼亚州，是一家基于芯粒（chiplet）技术的网络公司，致力于为人工智能、数据中心、边缘计算和汽车市场提供高吞吐量的解决方案。
在业绩交流会上，Arm首席执行官Rene Haas进一步阐释道，DreamBig公司在以太网领域和RDMA（远程直接内存访问）控制器方面积累了大量专利，这对于横向扩展和纵向扩展的网络而言非常关键。
简单来说，以太网是数据中心内部设备之间数据传输的基础协议；RDMA是一种高性能网络技术，能让数据直接在不同服务器的内存间传输。因此目前来看，收购DreamBig公司对于Arm来说，可以帮助其完善数据中心内外部的综合传输能力。
在数据中心运行过程中，数据间的传输通常会伴随损耗，提升传输效率是当前AI芯片厂商不可忽视的能力之一。类比来看，英伟达是通过其NVLink连接协议来完善这一难题，这也是该公司的护城河之一。
这就不难理解高通有类似动作。今年6月，其宣布已与Alphawave IP Group plc(伦交所：AWE)达成协议，高通旗下间接全资子公司Aqua Acquisition Sub LLC计划收购后者全部已发行和将要发行的普通股本，交易隐含企业价值约24亿美元。此次收购预计将于2026年第一季度完成。
高通方面称，收购Alphawave旨在进一步加速其向数据中心领域扩张，并为其提供关键资产。这种需求是由AI推理的快速增长以及数据中心向定制化CPU的转变所推动。
IPnest CEO Eric Esteve告诉21世纪经济报道记者，Alphawave公司在高端接口IP领域处于领先地位，由于SerDes（串行器/解串器）对于构建基于以太网、PCIe、CXL或UCIe等协议构建顶级的互连能力至关重要，其可以满足构建高性能计算应用（如AI系统）的需求。
头豹研究院TMT行业分析师张俊雅则对记者表示，高通收购Alphawave，提升了其Oryon CPU与Hexagon NPU在AI训练和推理场景中的数据传输效率。
强化生态
前面的收并购动作多是基于AI计算芯片方面的能力强化，但AI芯片大厂的野心还不止于此，更为全栈的生态体系能力也不容忽视。
高通在今年还有多笔收购动作，涉及软件、汽车、物联网等多个领域。这也与高通公司自身的定位正从以手机终端为核心，持续向数据中心和更多泛智能终端市场蔓延的逻辑有关。
同样在6月，高通还宣布收购Autotalks以推动车联网（V2X）部署、增强道路安全并提升自动驾驶效率。通过具备量产能力、符合车规级标准的V2X通信解决方案，将增强骁龙数字底盘的产品组合，该解决方案适用于全球部署。
10月，高通还宣布将收购开源硬件和软件公司Arduino，以此助力开发者更便捷地使用其边缘计算和AI技术。据称，此次收购是在高通近期整合Edge Impulse和Foundries.io基础上进行的，旨在提供涵盖硬件、软件和云服务的全栈边缘平台。
对于平台化，Arm也有更大野心。
在上一个财季的股东会上，Rene Haas提到了Arm公司目前的整体定位和规划，其中指出，公司正持续探索超越现有平台能力的可能性，涵盖更多计算子系统、芯粒甚至是完整终端解决方案的可能性。当然，公司并没有提及更进一步的细节。
虽然Arm方面并未回应市场对于其进入自研芯片市场的传言，但至少从目前公开信息来看，其在持续完善综合性能力，而不仅仅是提供一套IP授权架构和方案，已经是显性答案。
AMD也不例外。今年5月，其收购了硅光网络芯片创企Enosemi，旨在强化CPO共封装光学能力。
公司顺带回顾了其近些年的收购历程：整合赛灵思（Xilinx）的人工智能引擎和自适应片上系统（SoC）技术，通过收购Pensando增添先进的数据传输和网络能力，借助吸纳Silo AI和Mipsology组建前沿的软件团队，收购ZT Systems来拓展全机架级系统设计——其目的同样是提供涵盖从基础芯片到系统级集成的完整产品组合。
综合来看，围绕AI大模型，AI芯片厂商打造的能力已不仅限于聚焦单颗芯片能效的提升，而是涵盖从底层芯片架构到上层软件生态，系统性地构建起覆盖计算、传输、内存、推理、边缘乃至全栈系统的综合能力。
从卖算力到卖系统，从拼工艺到拼生态，它们把离散的技术碎片熔铸成密切咬合的“共同体”。AI芯片的竞争也正演变成“谁能在最短时间把世界算成模型、把模型变成服务”的生态竞赛。
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