据报道，英国芯片设计商 Arm Holdings 已经挖来了 亚马逊云服务（AWS） 的一位顶尖芯片工程师。

Rami Sinno曾在加入亚马逊之前领导Arm的工程团队。2019年，他加入亚马逊旗下的Annapurna Labs，负责推动该云计算巨头的Trainium和Inferentia芯片的研发。

据路透社援引知情人士的消息称，Sinno将重返Arm，帮助公司从传统的IP授权设计商向芯片制造商转型。

Sinno在实体芯片和机器学习基础设施方面都有丰富经验，但目前尚不清楚他在Arm的工作是否会涉及类似Trainium和Inferentia这样的专用AI加速器，还是主要专注于Arm的核心业务——CPU。

Arm拒绝对此发表评论。El Reg也联系了Sinno，但截至发稿时尚未收到回复。

从历史上看，Arm一直没有自己生产芯片，而是通过授权处理器架构的方式，让苹果、Qualcomm、联发科、亚马逊、谷歌、微软、英伟达等公司基于Arm设计的核心来打造自己的芯片。

除了CPU内核，Arm还设计GPU和NPU，主要用于边缘计算和智能手机应用。虽然Arm还没有在数据中心GPU市场正面挑战AMD和英伟达，但在AI基础设施领域，它并不陌生。

例如，Arm的Neoverse V2架构就是目前所有英伟达GB200和GB300 NVL72机架系统的核心，而英伟达即将推出的Vera CPU也将基于Arm技术。

不过，Arm的雄心似乎并不仅限于架构授权或CPU内核。上个月，Arm CEO Rene Haas表示，公司正在探索将其设计直接落地为硅片的可能性，可能的形式包括芯粒（chiplet）或完整的CPU封装。

他在公司Q1财报电话会议上表示：“我们正在探索超越当前平台的可能性，包括更多的计算子系统、芯粒，甚至完整的端到端解决方案。”

与此同时，亚马逊也在大举押注AI。比如其为Anthropic打造的超级计算集群Project Rainier，以及新一代Trainium2芯片，都显示了AWS对AI硅片的战略重视。事实上，亚马逊目前在全球范围内部署了超过一半的Arm服务器CPU。

近年来，Arm一直在推动更完整的芯片设计方案，例如计算子系统（CSS），其中包含了将芯片推向市场所需的一切，公司可以选择直接使用或在此基础上进行定制。比如，微软的Cobalt CPU就被认为是基于这一“现成方案”打造的。

考虑到Arm的客户早已习惯直接采用其Cortex和Neoverse内核，芯粒化被视为一个自然演进方向，这既能提供标准化模块，也能在I/O、内存和封装等方面留出定制空间。

不过，如果Arm推出更完整的CPU或SoC封装产品，就可能会与其最大的客户直接竞争，这一举动或许会适得其反，迫使部分客户转向RISC-V等替代计算架构。