對于半導體行業關注者來說，有一系列事件可能會引起關注。英特爾和英偉達這兩家最大的高性能芯片公司正在穩步前進。這意味著競爭，這意味著可能并且很可能會發生一些變化。英偉達正在收購Arm，因此在其資產中增加了世界一流的CPU開發，后者正式英特爾的核心競爭力。這似乎是他們策略上的一種變化，因為到目前為止，英偉達的哲學是開發一個（CUDA）GPU生態系統，該系統將在其GPU上運行盡可能多的工作負載。

例如，使用Tensor Core調整其CPU而不是開發專用的加速器。的確，英偉達（Nvidia）的首席執行官將邊緣和人工智能作為收購背后的關鍵推動力，而這早在幾年前就已經被英特爾首席執行官Brian Krzanich強調。實際上，英特爾也擁有由前Arm副總裁領導的約40億美元的物聯網業務。

此外，Arm和Nvidia也有望擴大其在數據中心的影響力，這同樣也是（也是）英特爾的核心市場和戰略。之前的Mellanox收購和Arm的Neoverse IP（例如Amazon（AMZN）Graviton芯片）就證明了這一點。通過這單收購，Nvidia也可能會成為數據中心的Arm CPU供應商。

同時，英特爾終于接近推出其首個GPU，作為其異構戰略的一部分。英特爾計劃開發各種芯片，而不僅僅是CPU或GPU。英特爾于2017年底宣布將開發全棧GPU軟件和硬件平臺。這些產品將在明年及以后推出。當然，這也標志著英特爾進軍英偉達核心業務的開始。正如英特爾所說，其客戶要求英特爾進入這一市場。

第三，盡管Mobileye的戰略范圍更廣，但英特爾和英偉達也都被視為自動駕駛汽車芯片的領導者。

碰撞過程的結果很難預測。過去，Nvidia和英特爾幾乎不是競爭對手，但展望未來，它們將在獨立GPU，（數據中心）CPU，IoT，AI加速器，網絡硬件和汽車領域競爭。從收入上看，這實際上使英偉達看起來像小型公司。同時，英特爾公牛隊將對Arm在數據中心的工作做出反應，因為這是一個Arm早就嘗試過的市場，但他們失敗了。人工智能實際上可能是兩家公司最匹配的領域（就收入，投資組合而言）。

從長遠來看，結果將取決于產品和銷售執行/競爭。當然，這種競爭可能會發生任何一種變化：英偉達可能會失去（很多）人工智能和GPU市場份額，而英特爾在數據中心的地位不變。

英特爾和英偉達都具有很高的利潤率，尤其是在數據中心，但是這不僅為性能競爭提供了機會，使二者在價格上更具競爭力。

在估值方面，盡管英偉達公司的收入和利潤要小得多，但它在今年的表現超越了英特爾，而后者則因為對其未來競爭力的擔憂而下跌。不過，可以說Nvidia的投資者支付了50％以上的費用，而收入卻減少了80％以上（即使在收購Mellanox之后，數據中心的收入也減少了75％），這聽起來不算是一筆好買賣，盡管Nvidia現在正在將這些收入昂貴的股票來為收購提供資金。

以前發生了什么

很多競爭其實在幾年前就已經開始了，以下是一些關鍵事實： 1、為了應對數據中心中，越來越多的GPU被AI所采用這個事實，英特爾在2016年收購了Nervana和Movidius作為邊緣AI。

2、為了應對Nvidia也參與的自動駕駛汽車領域，英特爾于2016年首次與Mobileye合作，并于2017年對其進行了收購。

3、英特爾在2017年宣布將開發全棧GPU產品組合。

4、英特爾于2018年宣布將開發一個用于異構計算的全棧開放軟件生態系統（2019年發布beta，2020年發布1.0），其中包括CUDA轉換工具。

5、英偉達在2019年收購Mellanox。

6、隨后，英特爾收購了初創公司Barefoot Networks。

7、在2019年末，英特爾收購了Habana，此后不久取消了Nervana路線圖。英特爾還確認其GPU也將通過其自己的Tensor Cores版本針對AI。

現在會發生什么

收購Arm將進一步加劇競爭： 1、Nvidia將在整個Arm生態系統中擴展其GPU IP，這可能是Arm當前Mali GPU IP的1：1替代。

2、在繼續執行Arm許可業務和數據中心路線圖的同時，Nvidia可能會成為數據中心和物聯網的Arm CPU的主要供應商，成為英特爾x86芯片的直接競爭對手。

3、明年，英特爾的首批GPU將在使用GPU的各個市場上發布。但是請記住，如果關于Arm的收購成功進行，那么實際上可能還需要18個月才能完成。因此，近期來看，這一方面不會有太大變化。同樣，考慮到Arm的許可模式，第二個要點已經可以實現。

關于 A rm收購 的思考

評論收購本身。我的主要評論是，這將如何產生協同效應尚不完全清楚，因為它們的業務模型似乎并沒有很好地融合在一起：Arm授權獨立的IP，而Nvidia開發全棧解決方案。

一方面，如果Nvidia想要廣泛許可其CUDA IP，以達到GPU世界的統治地位（實際上確實如此），那么它必須放棄其較高的ASP，而轉而收取更適度的許可費用。因此產生的價值和投資回報率不清楚或不明顯。此外，在當今時代，客戶越來越需要完整的解決方案來解決其需求，而不是（要求）獨立的IP，這似乎是一個臺階。

另一方面，相對較小的Arm許可費用實際上已經允許創建這樣的Arm + Nvidia解決方案……而無需收購整個業務。

鑒于目前95％左右的GPU都連接到x86 CPU，這種新策略本身也不是很明顯。

對于Nvidia的GPU業務而言，其GPU連接至哪個CPU（Arm或x86）并不重要。也許Nvidia有更大的野心，希望在客戶的成功中扮演更大的角色。這將與英特爾采用相同的策略，并且確實是我提到的碰撞過程的證據：英特爾缺乏加速器，因此他們收購了Movidius，Nervana，Altera等，而Nvidia卻缺乏CPU，因此不得不收購Arm。

此次收購的另一個動機是增加Nvidia在邊緣和物聯網領域的影響力，這是Nvidia和Intel都非常看好的市場。但是，完全收購Arm似乎并不是最好的選擇，尤其是在物聯網領域，英特爾的戰略是為許多垂直行業提供端到端解決方案。

因此，無論如何，如果Nvidia現在的目標是將95％的GPU附加到Arm CPU上，則它必須通過許可模式。Nvidia既無法實現95％的Arm采用率，又無法維持開放的Arm生態系統及其臺式機和服務器GPU ASP。從這個意義上講，僅僅為了用CUDA替換其Mali GPU而購買Arm可能不會產生很多的價值。

如果有的話，如果有人通過許可Nvidia GPU，并在價格上擊敗Nvidia，進入Nvidia的PC和數據中心市場，這將具有諷刺意味。

數據中心的CPU呢？也許Nvidia正在尋求建立x86的完整，有價值的替代生態系統。當然，這將是雄心勃勃的，并且面臨著與英特爾建立GPU業務或AMD其服務器業務相同的挑戰：從零市場份額開始。甚至在完全不同的生態系統中，情況甚至更是如此：過去十年，英特爾嘗試使用x86進入智能手機，當時它仍具有巨大的工藝領先優勢（那些低功耗FinFET），但他們失敗了。英偉達能否在創建有意義的數據中心Arm生態系統方面取得更大成功還有待觀察。

英特爾GPU

正如我之前在幾篇文章中詳細介紹的那樣，英特爾在GPU方面的進步要簡單得多。對于英特爾來說，開發獨立GPU代表了合乎邏輯的一步，因為它已經為其集成顯卡設計了功能越來越強大的GPU IP。通過開發獨立的GPU，它現在可以直接從這項開發工作中獲利（這將讓他們成為Nvidia和AMD之外的第三家競爭對手）。因此，盡管它代表了一個新市場，但英特爾作為集成圖形提供商的歷史可能會為潛在客戶提供采用的信譽。正如公司所說，其客戶也要求它做到這一點：越早越好。

在對英特爾所做努力的分析中，我得出的結論是，該公司明年確實有望在硬件和軟件方面提供極具吸引力和競爭力的解決方案。畢竟，英特爾是一家資金雄厚的公司，這使Nvidia看起來像規模較小的公司。

就軟件而言，英特爾正在發展其oneAPI計劃，使其成為Nvidia CUDA的強大競爭對手，因為它的范圍不僅限于GPU，而且涵蓋CPU和所有處理器。英特爾正在開發的異構計算架構允許開發人員僅管理一個代碼庫，而不是多個代碼庫。作為一個開放的倡議，無論是本地的還是通過英特爾提供的轉換工具，都支持CUDA。

在硬件方面，英特爾正在利用其業界領先的封裝功能，通過多平鋪GPU來創新其進入市場的方式。例如，英特爾2021 Arctic Sound的4瓦片版本將具有至少兩倍于Nvidia最新的Ampere A100的單精度吞吐量（性能）。盡管尚未公開AI吞吐量，但基于每個執行單元一個張量核心的一些估計表明，它在該方面也可能具有明顯的性能優勢。

盡管英特爾顯然會在獨立GPU中從零開始（盡管與數據中心的Arm有所不同），但領先的產品是獲得發展動力的第一個要求，并且英特爾有望實現這一目標。
責任編輯：tzh