据路透社报道，英国芯片设计巨头 Arm Holdings 最近挖来了一位重量级人物，亚马逊 AWS 的AI 芯片总监 拉米·辛诺（Rami Sinno）。
辛诺曾在 Arm 担任工程副总裁，2019 年跳槽至亚马逊的 Annapurna Labs，主导了 Trainium 和 Inferentia AI 芯片的研发。
在亚马逊任职期间，他从零带队设计了亚马逊自研 AI 芯片，目标就是用更低的成本、更高的能效来对标英伟达 GPU。
除了辛诺，Arm 最近还吸引了来自HPE的大规模系统设计专家Nicolas Dube，以及曾在英特尔和高通任职的工程师 Steve Halter。
显然，Arm 正在组建一个芯片核心团队。
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Arm 一直是全球最重要的 CPU 架构提供商，但它的商业模式是授权+专利费，并不直接造芯片。
苹果、英伟达、高通、联发科、亚马逊等巨头的芯片里，都用到了 Arm 的 IP 内核。
但这种模式的天花板也很明显，利润主要来自授权，难以直接在下游市场发力。
近两年，Arm 的管理层已经多次暗示，要从单纯的 IP 授权，逐步走向更完整的 计算子系统（CSS） 和 自主芯片封装。
目前，AI 训练和推理需求的爆炸式增长，正在改变半导体市场格局。
Arm的Neoverse 架构，已经是英伟达 GB200、GB300 系统的底层 CPU 核心，但如果 Arm仅仅停留在卖IP的角色，就无法分享更多利润。
更完整的芯片方案，比如Chiplet级别的CPU模块、甚至整合的AI加速SoC，将帮助Arm拓展到更高价值链条。
Arm CEO Rene Haas 就在今年的财报会议上明确表示，公司正在探索 Chiplet 封装以及完整 CPU 的可能性，希望到 2025 年能拿下 数据中心 CPU 市场 50% 的份额。
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如果 Arm 真正切入整机芯片领域，就可能与它的客户形成直接竞争。
比如高通、联发科、甚至 AWS 这样的云服务商，可能不愿意看见供应商变对手，从而加速推动 RISC-V 等替代架构的发展。
换句话说，Arm 需要在做芯片赚与维持客户信任之间找到平衡。
它会不会从幕后推手变成正面玩家，这既是 Arm 的机会，也是整个半导体行业新的变量。
消息数据来源：l立创商城—路透社、汤姆硬件
