AMD宣布与赛灵思达成最终协议后，英国开始进行调查

美国AMD半导体公司专门为计算机、通信和消费电子行业设计和制造各种创新的微处理器(CPU、GPU、主板芯片组、电视卡芯片等)，以及提供闪存和低功率处理器解决方案，公司成立于1969年。AMD致力为技术用户——从企业、政府机构到个人消费者——提供基于标准的、以客户为中心的解决方案。2006年7月24日，AMD宣布收购ATI，从此ATI成为了AMD的显卡部门。AMD提出3A平台的新标志，在笔记本领域有“AMD VISION”标志的就表示该电脑采用3A构建方案(CPU、GPU、主板芯片组均由AMD制造提供)。2018年12月，世界品牌实验室发布《2018世界品牌500强》榜单，amd排名第485。

2020年10月27日，AMD宣布与FPGA大厂Xilinx(赛灵思)达成了最终协议，AMD将斥资350亿美元(约合2250亿元)收购赛灵思。今年4月，该交易已得到双方股东批准，得以顺利推进。接下来只需获得各国反垄断部门的批准之后，该并购案即可成功。

“竞争和市场管理局(CMA)正在考虑，根据《2002年企业法》的合并规定，这项交易一旦生效，是否会导致相关合并情况的发生，以及因此，是否会导致这种情况的产生，从而大大削弱英国任何一个或多个市场内商品或服务的竞争，” CMA声明说。

去年10月，AMD同意以350亿美元收购竞争对手芯片制造商赛灵思，该交易于4月7日得到双方股东的批准。而受此消息影响，AMD股价跌2.2%，赛灵思股价跌2.5%。

从我们之前的文章可以看到，AMD收购Xilinx之后，可能会引起一系列的连锁反应。

当然，并购是一件非常复杂的事情，难度较大，且存在风险。对此，拓墣产业研究院指出，AMD与赛灵思合并后不论是产品的定位、研发资源分配、开发工具与库的整合，需要通过既有人员的沟通与讨论才能发挥作用。其中，开发工具与库等软件资源的整合相当困难，必须兼顾CPU、GPU与FPGA三者的特色，因此，要达成此目标，AMD将面临不小的挑战。

不过，总体来看，与英伟达收购Arm的情势不同，AMD并购赛灵思不存在明显的行业垄断风险，在各大市场监管机构那里获得通过的概率很大。一旦通过，将有望改变过去多年固有的IC设计厂商排名格局。

据媒体最新报道，英国竞争和市场管理局(Competition and Markets Authority)已经对该起收购案开始征集各方意见，以考虑是否会导致“竞争大幅减弱”，截至时间5月21日。

AMD需要FPGA的领先开发商Xilinx，才能更好地与拥有Altera的英特尔公司竞争，AMD和Xilinx都可以独立生存和繁荣，但是，如果双方合并的话，则会产生一加一大于二的效果。

通过收购Xilinx，AMD将能够提供数据中心中使用的三种类型的计算设备，包括CPU，GPU和FPGA。此外，它将能够开发结合通用处理器内核，计算GPU功能和现场可编程晶体管的混合产品。但是，该交易最终达成，还需要得到多个政府部门的核准。

目前，审查工作仍然在进行中，第一阶段调查的截止日期是2021年7月6日。

不同于NVIDIA收购Arm，AMD收购赛灵思并未遭到同行们的反对，情况似乎好很多。资料显示，赛灵思目前是全球第一大FPGA厂商，在全世界有7500多家客户。曾经的第二大FPGA厂商Altera已经被Intel在2015年167亿美元收购。

对于AMD收购赛灵思，业界认为，AMD将提供业界最强大的高性能处理器技术产品组合，结合CPU，GPU，FPGA，自适应SoC和深厚的软件专业知识，为云、边缘和终端设备提供领先的计算平台。合并后的公司将共同利用从数据中心到游戏、PC、通信、汽车、工业、航空航天和国防等行业最重要的增长领域的机会。根据之前AMD的预计，双方将在2021年底前完成交易，在此期间，两家公司仍将保持各自独立运营。

赛灵思是一家可编程逻辑器件(FPGA芯片等)生产商，也是全球最大的FPGA厂商，总部位于美国加利福尼亚州圣何塞。而赛灵思发明研制的FPGA芯片用于无线通信、数据中心以及汽车和航空航天等行业。提到为什么AMD选择赛灵思，首先赛灵思目前是FPGA界的老大，排在第二的Altera在2015年12月就被Intel以167亿美元的价格收购了。

The Register 报道称，AMD 希望将 Xilinx 的 FPGA 技术与 x86 CPU 和 RDNA SIMD 结合起来，以打造高度可定制的高性能计算(HPC)加速器。

AMD对赛灵思的收购不仅可以推动数据中心业务的增长，亦有助于AMD在边缘计算、通信、自动驾驶和工业方面的发挥，两者产品互补，将会形成良性的协同效应。不过在新的增长策略实施之前，AMD对赛灵思的交易也将迎来不少困难。AMD 总裁苏姿丰博士表示：“通过结合世界一流的工程团队和深厚的专业知识，我们将凭借远见、才华和规模，成长为可引领定制高性能计算行业发展的未来领导者”。

现在随着人工智能、高性能数据分析等计算密集型领域对计算性能需求越来越高，传统通用的计算方式已经满足不了大家。

「 CPU + 协作处理器( GPU 、 FPGA ) 」的异构计算成为了大家发力的方向，而 FPGA 也因为前述特性，成为了不可或缺的一块拼图。所有大厂都在探索 FPGA 发展潜力，微软、亚马逊、腾讯都在发力 FPGA 驱动的云服务。再加上 FPGA 成本一降再降，编程语言也在向类高级语言发展， FPGA 的前景确实不可小觑。