獨立的芯片公司未來該如何更好地發展？

11月16日凌晨，微軟發布了兩款自研芯片：AI加速芯片Maia 100和CPU芯片Azure Cobalt 100。

互聯網公司自研芯片，已經不是什么新鮮事。之前蘋果、亞馬遜、谷歌、華為、阿里等公司就已經這么做了，微軟已經算是晚的了。

（說明一下，這里的互聯網公司指的是互聯網底層技術的公司，也即云計算公司，或者支撐互聯網公司業務的底層技術部門。）

今天這篇文章，我們仔細分析一下，在主流大客戶紛紛自研芯片的當下，獨立的芯片公司未來該如何更好地發展？

算力芯片面臨的技術挑戰

關于算力芯片面臨的挑戰，之前就詳細介紹過，這里不展開了。簡單總結如下：

算力需求數量級提升。例如，AI算力每2個月翻一倍。典型的大算力場景：AI大模型、高階自動駕駛、元宇宙等。

性能和靈活性難以兼顧。CPU靈活但性能不夠，ASIC性能極致但靈活性不夠。越復雜的系統，對通用靈活性的追求越高于對性能的追求。

業務的橫向和縱向差異性。橫向差異，指的是不同客戶的業務差異；縱向差異，指的是單個客戶的業務迭代差異。如果針對場景定制芯片會導致架構碎片化，并且芯片的迭代完全跟不上軟件的迭代節奏。

大芯片研發成本越來越高。數以億計，甚至十億計，的研發成本，需要芯片的大規模落地來攤薄。

芯片大規模落地困境。宏觀算力需要規模化的計算集群，高昂的研發成本需要規模化來攤薄研發成本。但各種性能優化的專用定制方案通用性低，覆蓋場景少，難以實現大規模部署。

生態建設的門檻。大芯片需要框架和生態，門檻高且需要長期積累，小公司難以長期大量投入。即使構建了芯片生態，但生態私有，如何獲得客戶的廣泛認可，也是非常大的挑戰。

從客戶視角看，不對特定廠家的硬件平臺產生依賴。需要開放標準化的硬件和系統堆棧。

從客戶視角看，存在宏觀計算平臺融合的挑戰。云網邊端融合，軟件可以跨大范圍的硬件遷移；需要不同廠家硬件的開放標準化，構建統一的硬件平臺和系統堆棧。

互聯網公司自研芯片分析

云計算進入下半段，行業從粗獷式發展向精細化發展轉型。需要深入到底層的軟硬件，通過深層次的技術創新來驅動云計算變革。

傳統的芯片公司，雖然有一些先進的底層技術，但距離客戶場景較遠。閉門造車，技術難以轉換成“給客戶帶來更大價值”的產品；反而在一些方面，約束了客戶的價值創新。

這使得互聯網公司不得不“自己動手，豐衣足食”。

互聯網公司做芯片，具有如下一些優勢：

首先，是距離最終客戶近。更能把握客戶的需求，更貼近客戶的場景。

其次，是互聯網公司做的事情更宏觀更系統。云計算、人工智能、大數據、物聯網、元宇宙等熱點方向，都是互聯網公司主導的技術發展潮流，互聯網公司站在宏觀層次，更能深刻體會到自身對底層軟硬件的各種“特殊”要求。

最后，則是資源優勢。互聯網公司具有資源整合的優勢，并且在整合客戶需求、市場開發方面遠比芯片公司有優勢。

互聯網公司做芯片的劣勢，體現在：

首先，是技術積累不足。互聯網公司自研芯片還在早期階段，很多方面的優化還比較淺層；要想深入到技術底層，全面而系統地重構整個數據中心技術棧，挑戰巨大。

其次，芯片不是互聯網公司的主業。一旦遇到“風吹草動”，很可能最先被砍掉的就是芯片這種“只出不進”的部門。或者說，互聯網公司對芯片難以長期堅守，難以積累芯片方面的核心競爭力。

再次，規模劣勢。雖然互聯網巨頭每年的芯片消耗量非常大，但畢竟是單個客戶。大芯片整個鏈條資金消耗量巨大，需要更多客戶的更大的銷售量來攤薄成本。單個客戶的芯片消耗量，仍不足以讓算力芯片進入高質量良性發展狀態。

最后，供應商綁定風險。自研芯片供給自己，幾乎是絕對的供應商綁定。自成一套體系的技術演進，會約束自身技術的發展。如果出現技術選型偏差，或芯片質量問題，會拖累上層業務，引起連鎖問題。

術業有專攻，喝牛奶一定要自己養牛嗎？

互聯網公司的本質訴求

前面我們就分析過：互聯網公司本質上并不是想大包大攬，“吃獨食”；反而是芯片公司的產品無法滿足這些客戶的需要，逼迫著客戶不得不自研。

這里，我們對互聯網公司自研芯片的本質訴求進行分析，希望獨立芯片公司能夠重視這些訴求，做出讓客戶真正滿意的產品。

這里簡單分析一下互聯網公司的一些，隱藏在許多表面訴求背后的，更加真實的本質訴求（拋磚引玉）：

首先，最核心的必然是更高的性能/成本比。性價比是永恒的話題，都希望最低廉的成本下提供最高的性能價值。

其次是，差異化。互聯網公司需要有足夠理想的硬件平臺，支撐差異化的功能和價值，給到自己的客戶。

再次，硬件可迭代。軟件迭代很快，為了增加硬件設備的生命周期（也是一種降成本的手段），則需要硬件能夠支持軟件服務的長期迭代。

再再次，快速業務創新。互聯網公司自己的產品和服務是自身的核心競爭力，互聯網公司需要的是能夠自己“掌控一切”的開發平臺，來實現業務創新，來增強自身的核心競爭力。

最后則是，無平臺依賴。平臺依賴某種程度上是一種“壟斷”。互聯網公司，通常也是“巨頭”，有非常大的產業鏈“話語權”，肯定不希望被綁定在某個特定的平臺上。這樣不僅會降低自己的“話語權”，還存在巨大的技術風險。

這里我們假設一個理想情況：如果存在通用的芯片方案，能夠滿足上述這些需求，客戶不會產生平臺依賴，不對客戶自身業務的核心競爭力構成威脅，并且功能更加強大，性能更加強勁，價格更具有顯著優勢。

那么請問，互聯網公司還需要芯片自研嗎？

或者更直白的說，互聯網公司，愿意吃力不討好，通過自研芯片增加自己的成本、降低自己的競爭力嗎？

反過來說，芯片公司需要更多的本質創新。

芯片研發模式分析

芯片研發通常有三種模式：

模式一，傳統模式，硬件定義軟件：

問題一，芯片公司私有的架構和平臺，構建生態門檻很高，客戶存在平臺依賴。

問題二，定制的解決方案，難以覆蓋所有客戶的要求。

問題三，客戶需要修改自身的業務邏輯，遷移的成本和風險很高。

硬件定義軟件，是架構孤島、生態孤島、算力孤島；并且因為供應商依賴的原因，對客戶不友好。

模式二，客戶友好模式，軟件定義硬件：

芯片公司提供設計服務，為客戶定制。客戶自研也屬于客戶定制的范疇，因為內部客戶也是客戶。

優勢在于：能夠拿到詳細的客戶需求，了解場景痛點；還有就是早期種子客戶的支持，是產品成功的關鍵。

問題一，客戶的需求，不一定是“真正”的需求，真正的需求需要自己深度洞察。

問題二，需求的橫向和縱向差異問題并未解決。首先，即使大客戶內部，不同的團隊之間的需求也存在較大差異；其次，需求的快速迭代如何滿足？

模式三：開放模式，軟硬件相互定義。開放標準的平臺架構/接口：

通過通用標準化的平臺，實現業務和平臺解耦。

通用的設計，實現客戶軟件定義一切，平臺硬件加速一切。

通過本質的系統架構創新，實現：數量級性能提升；覆蓋更多場景及迭代；不改變業務邏輯，實現業務平滑遷移；兼容已有生態；沒有平臺依賴；學習和使用的低門檻。

哪種模式更好？仁者見仁，智者見智。

芯片公司需要進化成互聯網公司

量變會引起質變。

但與此同時，很難發現質變從何時開始，很難把握質變發展的整個過程。

芯片公司的組織和研發模式，在逐漸地進入新的質變，如表格所示：

小規模芯片階段。最重要的是芯片的研發。這一時期，芯片公司就是純粹的芯片公司，通常硬件和軟件開發人員比例在1:1左右。

大規模芯片階段。量變引起了質變，各類處理器芯片越做越大，則進入軟件型芯片公司的時代。2008年，黃仁勛率先喊出NVIDIA是一家軟件公司。然后把更多的資源給了CUDA框架，而不是GPU芯片。所以才成就了現在NVIDIA的偉大。這一時期，硬件和軟件人員的比例在1:5左右。

超大規模芯片階段。現在的發展趨勢，單機計算越來越少，分布式集群計算成為主流，甚至走向跨集群計算。芯片很重要，開發框架更重要。但即使開發框架重要，也僅僅解決的是單機計算的問題，要想解決集群/跨集群計算的問題，計算平臺解決方案則更更重要。我們認為，這一時期的芯片公司，需要做到比客戶更懂客戶，將成為典型的互聯網型的芯片公司，其硬件軟件人員比例將達到1:10左右。

計算規模的量變，需要架構創新的質變：

只懂軟件，難以駕馭復雜的芯片設計，無法深入，難以整合；

只懂硬件，堆疊的性能再好，客戶難以駕馭，場景覆蓋小，生命周期短，芯片無法大規模落地，成本高昂，風險極高；

唯有軟硬件深度融合，比客戶更懂客戶，才是正確的發展道路。

更深層次的開放合作

行業和技術都在巨變：云計算、邊緣計算出現后，系統的規模數量級膨脹。也因此，互聯網公司的業務場景非常復雜，具有很多超出個體硬件的高級特征。能深刻理解這些系統需求的莫過于互聯網公司，而芯片公司對系統的把握，有些不足。

雖然如此，但這個視角仍然是局部的、相對微觀的。

人類發展，從“男耕女織”到“手工作坊”，再到流水線的“工業化大生產”，再到現在的“全球化大分工”。從更宏觀、更長期以及發展的視角看，全球產業是國際化大分工的，每個地區每個公司每個人，都在做自己最擅長的事情。

（企業的能力邊界：一個公司之所以只做自己擅長的事情，不是不愿意拓展到其他相關甚至不相關的領域，而是能力有邊界，“鞭長莫及”。）

隨著時間推移，很多技術會沉淀，云計算底層技術也不例外。

開放合作，更加科學精細的分工，才能構建健康而宏大的行業生態。

底層的芯片公司，也需要不斷地自我革新，才能真正幫助客戶，成就客戶，同時也成就自己。

審核編輯：劉清