【專訪】Rene Haas：CPU未輸加速器，供應鏈緊缺再撐五年

這場訪談有幾個值得認真看的點。第一，ARM 從賣藍圖跨進賣實體晶片，背後的邏輯比表面看起來更具侵略性。第二，AI 工具已經讓 ARM 工程師回不去了——Haas 用的比喻是把 1990 年代的網路限速到每天兩小時。第三，他對晶片供應鏈緊缺的預測是至少再撐三到五年，下一個瓶頸不是記憶體而是資料中心蓋不夠快。第四，他對機器人市場的判斷是「都會有」，但商業模式還沒跑通。第五，他對出口管制和科技保護主義有一套很直接的立場。合起來，這是一個站在晶片業最中心的人，告訴你他看到的格局。

◎ARM 賣藍圖不夠，開始賣晶片本身

ARM 原本的生意極度優雅：設計 CPU 架構，授權給別人，收權利金，毛利率將近 98.5%，不碰庫存不碰工廠。但 Haas 說，這條路走到一個關口——晶片開發週期越來越長，客戶要的上市速度越來越快，光賣零件不夠，要賣「組合好的模組」。ARM 從單一 IP 授權，走到提供整合好的運算子系統，再走到現在的實體晶片產品。第一個案例是 Meta 找上門：他們要一顆通用型的 AI 代理 CPU，市場上找不到，就來問 ARM 能不能一起做。Haas 說這個方向推出去，Nvidia，Amazon，Microsoft，Google 這些同樣用 ARM 架構做伺服器晶片的大客戶，反彈比預期小很多——因為生態系裡軟體越多，對大家都有好處。Jensen Huang 和幾位大廠高層在發表會上公開道賀，算是背書。這步棋的代價是 ARM 要從零建立供應鏈能力：採購晶圓，記憶體，基板，養一批做後端佈局和驗證的工程師。從幾乎零庫存的生意，變成要跟台積電，三星，美光搶產能的公司。

◎AI 工具讓晶片工程師回不去了，但最硬的部分還沒解

ARM 內部有八到九成的工程師每天用 AI 工具。Haas 說，一顆晶片從設計到完成要花 24 到 36 個月，但最耗時的不是架構設計本身，而是驗證，測試，除錯，文件這些後段工作——AI 在這裡效果最明顯。他說如果現在把工具關掉，就像 1990 年代有了網路卻規定每天只能用兩個小時，剩下時間去走廊找書看。但他也說得很清楚：AI 在 RTL 生成（把架構轉成可製造的電路描述）和物理設計這兩塊還沒到位，原因是模型訓練資料都是公開資訊，但晶片設計最關鍵的資料是各家私有的。ARM 的優勢在這裡浮現：它有業界最完整的 IP 文件庫和測試基準，這些是可以用來訓練模型的材料。他的預測是五到十年內，對於結構相對簡單的晶片，從概念到送廠的完整設計流程，有機會幾乎全部由 AI 完成。

◎供應鏈緊缺至少三到五年，下一個瓶頸是資料中心本身

過去兩年，大家先說封裝是瓶頸，後來說記憶體是瓶頸。Haas 的看法是：只要 transformer 架構（現在所有主流 AI 模型背後的運算方式，天生就是計算密集，記憶體密集）還是主流，這個緊缺狀態就不會解除。他預估至少再持續三到五年。但下一個真正的瓶頸，他指向資料中心的實體建設：現有的建設計畫幾乎沒有一個超前進度，還要面對美國各地對資料中心開發的阻力。他對這股阻力的解釋是：民眾把對 AI 搶走工作的恐懼，轉移到資料中心這個看得見的目標上。他的判斷是這個恐懼沒有根據——電工工會自己出來說請不要禁止資料中心，因為他們需要這些工作。他認為在這個時間點，美國需要更多本土晶片廠，更多本土資料中心，這是國家安全問題，不只是產業政策。

◎CPU 沒有被加速器取代，它是 token 的調度中心

ChatGPT 爆紅之後，市場目光全部集中在 GPU 這類加速器晶片上，CPU 一度像是配角。Haas 對這個判斷直接說不對。他的論點是：加速器負責產生大量的 token(AI 模型的輸出單位），但 token 產生之後要送到哪裡，怎麼分配，由誰協調，這件事還是要 CPU 來做。他用卡車的比喻：token 工廠開足馬力生產，但要有卡車把貨送到使用者手上。CPU 就是那批卡車。這個邏輯在資料中心成立，在汽車，機器人，手機，穿戴裝置上同樣成立。而且越往邊緣裝置走，功耗限制越嚴格，ARM 架構在低功耗這件事上的優勢就越明顯——你不可能在頭戴裝置上放一顆 50 瓦的 GPU。

◎機器人市場，形態兩種都會有，但商業模式還沒跑通

Haas 對機器人的看法是：人形和專用形態都會存在，因為有太多工作環境和工具是圍繞人的身形設計的，直接放人形機器人進去最省事；但特定任務還是會有更適合的專用形態。ARM 在這裡的位置很自然：現在 Nvidia 和 Qualcomm 給人形機器人做的大腦，幾乎全部跑在 ARM 架構上；感測和即時運算的邊緣晶片也是。他認為最快被自動化的是倉儲物流和配送，廣義上自動駕駛卡車也算機器人的一種。但他說得很誠實：現在機器人的成本還太高，商業模式還沒有真正驗證。讓企業直接買一批機器人放進去，這筆帳還不容易算清楚，要等成本繼續下來才會加速。

看完這場訪談，有一件事我覺得值得記住：ARM 的毛利率曾經接近 98.5%，因為它從不碰實體。現在它主動跳進供應鏈的泥巴裡，這不是被逼的，是它判斷這個時間點值得。一家公司願意放棄最舒服的位置去搶更核心的位置，通常代表它看到別人還沒看清楚的東西。至於 Haas 說 CPU 不會消失，AI 的需求遠沒有過剩，供應鏈緊缺還有三到五年——這些判斷對不對，答案就在接下來幾年的資本支出數字裡。