英特尔153亿元买下Classiq,是翻盘还是下一个Habana?

资讯 腾讯网 作者:腾讯网 全文 4083 字 · 约 11 分钟读完 分类英特尔并购合作金融 AI

10月26日,英特尔宣布已签署最终协议,收购以色列量子软件公司Classiq。官方没有披露具体交易金额,但据知情人士透露,交易价格约为23亿美元,折合人民币约153亿元,支付方式需在交易完成时确定。本次交易预计在2027年上半年完成。 如果这个数字属实,它将超越IonQ在2026年以18亿美元收购SkyWater Te

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10月26日,英特尔宣布已签署最终协议,收购以色列量子软件公司Classiq。官方没有披露具体交易金额,但据知情人士透露,交易价格约为23亿美元,折合人民币约153亿元,支付方式需在交易完成时确定。本次交易预计在2027年上半年完成。

如果这个数字属实,它将超越IonQ在2026年以18亿美元收购SkyWater Technology的纪录,成为量子计算领域迄今为止规模最大的一笔并购。

当然,在量子硬件领域,英特尔已经押注硅自旋量子比特超十年,是少数能用传统硅晶制造设备量产量子比特芯片和低温控制电子器件的公司。但它的软件发展稍显逊色,Classiq补的恰好就是这个缺口。

更微妙的是,英特尔CEO陈立武本人就是Classiq的早期投资人,B轮融资和C轮融资都参与了,因此,收购谈判期间他选择了回避。

不过,放眼整个科技创投界,英特尔的收并购履历可以说是毁誉参半。

2017年150亿美元收购Mobileye,分拆再上市后如今市值缩水至50多亿美元;2019年花费20亿美元买下AI芯片独角兽Habana Labs,在也没有激起多少浪花;至于54亿美元Tower半导体收购案,更是直接在反垄断审查败下阵来。

这次换到了量子计算,英特尔究竟会表现如何?

英特尔不缺硬件

自2015年确立量子研发战略以来,英特尔主攻硅自旋量子比特。相较于超导、离子阱、中性原子、光量子等技术路线,硅自旋的差异化优势很明确:利用300毫米晶圆厂和EUV光刻设备来制造量子比特芯片,理论上可以复制经典半导体产业的规模效应。

英特尔目前已经能够利用与传统硅基半导体制造相同设备和流程、大规模生产量子比特芯片和复杂低温控制电子器件。

今年APS三月会议上,英特尔展示了基于18A制程的定制化工艺设计套件,用这套PDK做出了数百量子比特规模的二维自旋量子比特阵列。Tunnel Falls芯片上四量子比特交换型处理器的演示也包含了多轮d=2重复码的错误检测。

但量子计算要真正跑起来,只有芯片是远远不够的。从算法设计到电路合成,从错误缓解到硬件执行,中间还有一整套软件栈。

然而,英特尔量子部门内部的核心研发人员长期维持在70人左右,团队重心高度偏向凝聚态物理与芯片制程工艺,软件层面的建设相对滞后。

此前英特尔主推的Intel Quantum SDK,在底层技术思路上仍然高度依赖经典微电子时代的汇编控制逻辑,即通过LLVM编译器插件实现量子指令与经典C++环境的混合调用。这种工具链的局限在于,其抽象层级依然停留在离散的量子逻辑门(Gate-level)操控阶段。

在面对真实物理系统中的退相干效应、环境噪声干扰以及非理想门保真度时,开发者必须在极低层级上对每一个逻辑门的执行时序和脉冲序列进行手工优化与布局布线。当系统的物理比特数仅有数十个时,这种工程模式尚可维系,但随着系统向数百甚至数千个物理比特规模演进,依赖手工拼接电路的设计方式不仅在算力验证上遭遇组合爆炸,在系统可扩展性层面同样走向死胡同。

这也正是英特尔收购Classiq的底层逻辑之一。用陈立武的话来说就是,收购Classiq之后,可以把英特尔的量子计算事业群转型为全栈量子计算业务,在CPU、GPU、ASIC之外加上QPU。

就在不久前,在Splunk .conf26大会的主题演讲中,陈立武也给出一个明确判断:“在我看来,GPU、CPU和量子计算都是计算形式,因此它们在某些应用领域会协同运行,你将能够更高效地使用量子计算。”

Classiq做的是什么

Classiq成立于2020年,三位创始人分别是Nir Minerbi、Amir Naveh和Yehuda Naveh,总部在特拉维夫,累计融资超过2亿美元,员工规模约130人。Classiq之所以能够在成立短短几年内引起全球硬科技资本的高度注视,核心在于其在量子软件架构中开辟了一条类比经典芯片设计自动化(EDA)的全新范式。

四十多年前EDA和CAD软件把芯片设计从底层硬件复杂性中抽象出来,才让硅芯片设计变成一个能规模化的大产业。英特尔认为Classiq在量子计算里扮演的是同一个角色。

在超大规模集成电路发展史中,早期工程师依赖手工绘制几何光刻掩模,设计复杂度受制于人类生理极限,直到20世纪80年代逻辑综合工具与计算机辅助设计系统的诞生,硬件设计的物理复杂性才被成功抽象至Verilog等硬件描述语言层面。

Classiq的核心技术突破在于,它将这一思想平移到了量子计算领域,构建了一套软硬件中立的量子算法合成引擎。这也是英特尔把Classiq与EDA和CAD软件进行类比的根本原因。

它的核心产品是一个统一的量子算法合成平台,开发者不需要懂如何手工搭建量子电路,只要用Classiq的高层建模语言把问题描述清楚,平台就能自动完成电路合成和优化。

正是这种高层次抽象能力,重塑了量子应用的开发流程。它不仅大幅降低了企业利用量子算力攻克材料科学、计算化学、复杂运筹学等领域实际问题的技术准入门槛,还支持跨硬件执行,包括离子阱、中性原子、超导电路和硅自旋量子比特。

基于此,Classiq与BMW、AT&T、汇丰、德勤、花旗签署合作协议,日本的东芝数字解决方案也在2023年跟它签署了技术合作协议。

同时,Classiq去年的年化收入达数百万美元,同比增长了5倍多,虽然绝对值不大,但在量子软件这个普遍还在烧钱的赛道里,有收入本身就是个不错的信号。

此外,陈立武早在2022年就个人参与过Classiq的B轮,2025又在其C轮融资中继续出资。陈立武曾长期执掌芯片设计软件公司Cadence,在此前的播客采访里直接把Classiq称为“量子时代的下一个Cadence”。所以,这次收购不算是临时起意,是延续了四五年的判断。

英特尔能否摆脱历史惯性

从技术整合和商业执行的现实维度考虑,英特尔这笔高达153亿元的收购,需要面对的是在以色列科技生态并购中的惨痛教训。

以色列可以说是英特尔前瞻技术研发与资本运作的重要国家,但在过去的周期中,英特尔并没有展现出优秀的系统吸收和生态孵化能力。

2019年底,英特尔以20亿美元高溢价收购以色列AI芯片企业Habana Labs,原本是想要打破英伟达在数据中心训练与推理市场的统治地位,甚至为此关停了此前耗费数亿美元自研的Nervana项目。

然而,在随后的实际产品迭代中,Habana的软件生态构建十分滞后,底层编译器的易用性一直没有跨越开发者门槛,其Gaudi系列产品在产业爆发期被边缘化,团队运营体系最终近乎被整体压缩。

2022年,英特尔又斥资约6.5亿美元收购企业级云优化初创公司Granulate,在整合进英特尔企业级软件产品线后同样发展不佳。

即使是英特尔历来规模最大的一笔并购——2017年耗资150亿美元拿下的自动驾驶先锋Mobileye,在经历了拆分再上市后,如今市值已经缩水至约57亿美元,英特尔持有的80%股权价值也大幅缩水。

Classiq能够逃脱这种被巨头消化不良甚至边缘化的宿命吗?

首先是估值溢价与产业兑现周期的错配。Classiq在2025年C轮融资时的估值尚在6亿至7亿美元左右,短短一年半时间内,交易价格被推升至23亿美元。尽管其年化收入同比实现5倍以上的增长,但整个量子产业是处于实现容错量子计算的过渡期,整个软件市场的实际规模依然受限于前瞻性PoC项目与学术研究预算,缺乏真正能带来爆发性现金流的杀手级工业应用。

即使按照最乐观的行业测算,具备经济学优越性的量子商业系统出现仍需数年乃至更久。英特尔不仅需要向Classiq的原股东支付巨额对价,还必须在此后长期的商业化真空期里,持续以高价供养这支软件团队。

其次是“中立承诺”在现实商业竞争中的信任裂痕。这项收购预计在2027年上半年才能完成跨国监管审批与交割程序。在此期间,Classiq与其他硬件巨头的合作生态可能会遭遇现实考验。

以IBM为代表的全栈量子计算公司,长期把底层的Qiskit软件生态作为自身的护城河;IonQ、Quantinuum等上市公司同样在打造自有的底层脉冲编译套件。一旦Classiq被正式贴上英特尔的产权标签,竞争对手是否会毫无保留地向其开放最底层的微代码控制接口和物理标定数据,还是一个问题。

如果Classiq逐渐被异构硬件生态边缘化,其跨平台合成引擎的价值也将大幅降低,甚至退化为一个仅仅服务于英特尔自研硅自旋芯片的专用前端编译器。

当然,无论最终的走向如何,英特尔对Classiq的这笔并购,已经在全球量子计算与先进半导体产业的发展史上留下了浓墨重彩的一笔。


参考链接

[1]https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/corporate/intel-classiq-accelerate-scalable-quantum-computing.html

[2]https://www.calcalistech.com/ctechnews/article/mwkpst9li

[3]https://finance.biggo.com.tw/news/c01ed547-c2f3-47f4-a96a-3d76e40fe138

[4]https://wallstreetcn.com/articles/3784512

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