2009年，NVIDIA黃教主發(fā)表了影響深遠(yuǎn)的論斷：“NVIDIA是一家軟件公司”。這個時期的NVIDIA，已經(jīng)開始把資源聚焦在GPGPU（GPU是圖像加速卡；GPGPU是并行計算平臺，既可以做圖形加速，還可以做其他并行計算加速），以及支撐GPGPU發(fā)展的CUDA之上。隨著AI等性能敏感場景的大規(guī)模爆發(fā)，NVIDIA市值超過了Intel等一眾競爭對手，迎來了輝煌的NVIDIA時代。

之后，更多的芯片公司，為了讓自己的芯片被客戶更好更方便地使用，逐漸把更多的資源聚焦在框架等軟件能力方面。芯片公司，逐漸地變成了軟件公司。

如今，芯片行業(yè)面臨新的挑戰(zhàn)：眾多互聯(lián)網(wǎng)客戶開始自研芯片。其本質(zhì)原因是傳統(tǒng)芯片公司的創(chuàng)新不足，沒有合適的產(chǎn)品滿足互聯(lián)網(wǎng)客戶的業(yè)務(wù)發(fā)展需要。

未來，芯片公司僅僅把自己變成軟件公司還不夠，需要進(jìn)一步的自我革新，從軟件公司變成互聯(lián)網(wǎng)公司，比客戶更懂客戶：能夠深層次理解用戶的需求和痛點(diǎn)，能夠提供顯著競爭優(yōu)勢的性能價格比，能夠滿足客戶功能差異化和快速業(yè)務(wù)迭代，能夠支撐用戶業(yè)務(wù)和價值的快速創(chuàng)新。

01傳統(tǒng)芯片公司“閉門造車”

傳統(tǒng)芯片公司的傳統(tǒng)思路是這樣的：設(shè)計性能、成本、功耗都非常均衡的芯片，再配套相關(guān)的驅(qū)動和開發(fā)工具包，更好的則有開發(fā)庫和框架，甚至提供達(dá)到Turnkey級別的參考設(shè)計方案。

一般來說，能做到這樣的芯片公司已經(jīng)足夠優(yōu)秀。但世易時移，只達(dá)到這些要求，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。因?yàn)檫@樣的方案是靜態(tài)的、局部的、短期的；缺乏動態(tài)的、宏觀的、長期的解決方案。

1.1 芯片性能足夠好，但靈活性和易用性不夠

CPU是最通用的處理器：CPU指令是最基礎(chǔ)的加減乘除，我們可以用這些指令最基本的指令組合出任何我們想要的程序和軟件。但隨著性能需求的不斷上升，我們不得不通過硬件加速的方式不斷地提升性能。

硬件加速的單位計算可以當(dāng)做是一條非常復(fù)雜的宏指令。硬件加速的劣勢在于，由于單位計算的復(fù)雜度，導(dǎo)致硬件所能支持的系統(tǒng)靈活性急劇下降。

比如，AI處理器，為了更好地支持張量計算，提供了很強(qiáng)大的張量計算能力。但一方面受限于算法模型的多種多樣，另一方面受限于不同AI處理器架構(gòu)的多種多樣（甚至出現(xiàn)同一家公司三代芯片架構(gòu)均不相同的情況，這里的架構(gòu)指的是加速器呈現(xiàn)給Host CPU的接口架構(gòu)，不是具體實(shí)現(xiàn)的微架構(gòu)），很難快速把AI模型高效的映射到特定架構(gòu)的AI處理器，從而導(dǎo)致性能效率不高，開發(fā)效率低等易用性問題。

這些問題導(dǎo)致AI處理器面對的場景規(guī)模受限，場景的生命周期受限，從而導(dǎo)致芯片難以大規(guī)模落地，芯片的價值難以發(fā)揮。

1.2 只解決單一問題，而客戶需要綜合性解決方案

CPU是通用的解決方案，適合于幾乎所有場景；GPGPU是并行計算，適合于若干個常見的領(lǐng)域加速場景；DSA，只適合于某個特定領(lǐng)域；ASIC，只適合于某個特定場景。從CPU到ASIC，覆蓋的場景越來越小，覆蓋場景的生命周期越來越短。

我們提供芯片A幫助客戶解決問題a，提供芯片B幫助客戶解決問題b，依此類推。但這樣會產(chǎn)生有很多問題：

只考慮一個問題會顧此失彼，不同的芯片間沒有協(xié)同。而且即使有協(xié)同，從架構(gòu)上也決定了很難高效協(xié)同。

多個個體解決方案無法組織成用戶需要的“有機(jī)”整體。如同“瞎子摸象”一般，當(dāng)不同供應(yīng)商給客戶提供扇子、繩子、柱子、墻壁的時候，客戶是無法組織成“大象”的。

服務(wù)器物理空間和功耗有限。無法容納這么多張單領(lǐng)域或場景解決方案的加速卡，客戶需要綜合性解決方案。

1.3 芯片公司架構(gòu)的個性化，而客戶需要架構(gòu)的一致化

在手機(jī)等終端上，軟件依附于硬件而存在。在提供硬件的基礎(chǔ)上，提供相關(guān)的驅(qū)動及其他相關(guān)的開發(fā)和參考設(shè)計即可。不需要關(guān)注不同架構(gòu)芯片的跨平臺問題。而在云計算、邊緣計算甚至一些超級智慧終端（如自動駕駛芯片NVIDIA Thor等）上，軟件實(shí)體和硬件實(shí)體是完全獨(dú)立的，軟件實(shí)體可以運(yùn)行在不同的硬件平臺；反過來，硬件實(shí)體也可以支持不同的軟件實(shí)體運(yùn)行。因此，軟件跨平臺成為非常重要的能力需求。

在軟件虛擬化時代，可以通過虛擬化技術(shù)屏蔽硬件接口/架構(gòu)差異性，可以實(shí)現(xiàn)軟件從一個硬件遷移到另一個硬件。而在硬件虛擬化時代，軟硬件的接口直接暴露給VM/容器等虛擬化實(shí)體，以及越來越多的異構(gòu)計算引擎的加入，為了繼續(xù)支持軟件可遷移，越來越需要考慮硬件架構(gòu)的問題。硬件架構(gòu)一致性問題，更加凸顯！

芯片設(shè)計不再是一家公司考慮一個型號一個架構(gòu)的問題，而是更多的要思考“和主流生態(tài)兼容，和別人的芯片架構(gòu)兼容，并且高效、標(biāo)準(zhǔn)、開放，甚至還能持續(xù)演進(jìn)”的問題。

02互聯(lián)網(wǎng)公司自研芯片

目前，幾乎所有有實(shí)力的互聯(lián)網(wǎng)公司都在自研芯片，有很多文章對這些信息進(jìn)行梳理，這里就不再贅述。

2.1 云計算等復(fù)雜場景的特點(diǎn)

互聯(lián)網(wǎng)及云計算公司的業(yè)務(wù)場景非常復(fù)雜，其與硬件相關(guān)的特點(diǎn)主要表現(xiàn)在：

超大的規(guī)模。例如，AWS擁有超過500萬臺服務(wù)器，分布在全球27個地理區(qū)域和87個可用區(qū)。

大量的數(shù)據(jù)。據(jù)IDC預(yù)測，到2025年，全球數(shù)據(jù)量超過175ZB，復(fù)合增長率27%，云端數(shù)據(jù)存儲占比超過50%。

復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。關(guān)鍵是帶寬和延遲，還要關(guān)注域間隔離和跨域訪問，以及訪問控制、快速網(wǎng)絡(luò)變更等。

虛擬化、池化和多租戶。主機(jī)/容器等虛擬化，用于資源隔離；虛擬化+池化，資源自由組合；多租戶共享資源。核心價值在于提高資源利用率，降低成本。

安全問題。包括網(wǎng)絡(luò)安全、存儲安全、數(shù)據(jù)安全、可信根及“零信任”、可信計算等。

彈性和可擴(kuò)展性。橫向擴(kuò)展，資源數(shù)量的增減；縱向擴(kuò)展，資源容量或性能的升降。

復(fù)雜系統(tǒng)解構(gòu)。微服務(wù)/云原生，更多東西向流量。復(fù)雜系統(tǒng)不斷解構(gòu)，與多租戶、多系統(tǒng)共存。

可遷移性和硬件接口一致性。運(yùn)行實(shí)體和硬件環(huán)境分離：虛擬化屏蔽硬件差異，VM/容器等在不同服務(wù)器遷移。硬件接口直通VM，需要不同廠家硬件接口一致性。

特定場景服務(wù)。資源池化后，通過CPU、內(nèi)存、存儲、網(wǎng)絡(luò)等資源的不同比例再組合，擴(kuò)展出特定場景優(yōu)化的實(shí)例類型。

總之，云計算等宏觀復(fù)雜場景，具有很多超出個體硬件的很多高級的特征，這需要硬件平臺能夠支持足夠的系統(tǒng)靈活性，來滿足系統(tǒng)的當(dāng)前和未來各種需要。

2.2 跟場景結(jié)合的三種方式

云計算等復(fù)雜計算場景，對靈活性的要求大于對性能的要求。在性能滿足要求的情況下，CPU是最合適的云計算平臺。如今，CPU的性能逐漸瓶頸，不得不硬件加速來提升性能。

這也就是目前的矛盾之所在：一方面，芯片需要跟具體客戶的具體業(yè)務(wù)深度結(jié)合來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的硬件加速；另一方面，芯片卻要適配不同客戶的業(yè)務(wù)功能差異性，以及業(yè)務(wù)邏輯的長期快速迭代。行業(yè)里目前主要有如下一些形式來應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。

方式一，針對場景，提供（自認(rèn)為）最優(yōu)的業(yè)務(wù)加速方案給客戶。

存在的問題是：

完全定制的解決方案，面向2B市場，無法滿足所有客戶的要求；

一定程度上需要客戶修改自己的業(yè)務(wù)邏輯（客戶作為云計算供應(yīng)商，其云上支撐了數(shù)以千億甚至萬億價值計的云客戶的業(yè)務(wù)，更改底層服務(wù)業(yè)務(wù)邏輯的風(fēng)險非常高），客戶遷移的成本和風(fēng)險都很高；

并且會產(chǎn)生芯片供應(yīng)商依賴，對云計算運(yùn)營商來說并不是好的選擇。

方式二，供應(yīng)商跟客戶深度合作，做滿足客戶需求的產(chǎn)品。大客戶自研芯片，也可以算到跟客戶深度合作這一類（內(nèi)部客戶也是客戶）。

這樣做的優(yōu)勢是：

能方便快捷的拿到詳細(xì)的客戶需求，了解場景痛點(diǎn)；

重量級種子客戶，深度打磨產(chǎn)品，早期種子客戶的支持，是產(chǎn)品成功的關(guān)鍵。

劣勢可能是：

客戶需求不是最本質(zhì)的需求，需要深度洞察。比如，用戶告訴我們，需要更快、更舒適的馬車，而我們提供的可能會是更快、更舒適的汽車，甚至飛機(jī)。

需求有橫向和縱向的差異。橫向差異指的是不同客戶的個性化需求，也包括同一大客戶內(nèi)部不同團(tuán)隊(duì)的差異化需求；縱向差異指的是單個客戶的快速迭代。滿足一個客戶/團(tuán)隊(duì)需求，可否滿足其他更多客戶/團(tuán)隊(duì)的需求？因?yàn)樾酒邪l(fā)周期和生命周期的緣故（兩者總計為8年左右），滿足單個客戶/團(tuán)隊(duì)當(dāng)前的需求，可否滿足單個客戶/團(tuán)隊(duì)長達(dá)8年的業(yè)務(wù)演進(jìn)需求？可否滿足所有客戶/團(tuán)隊(duì)長達(dá)8年的業(yè)務(wù)演進(jìn)需求？

那么，是否還存在第三種解決方案？

方式三：做平臺化產(chǎn)品，客戶通過編程實(shí)現(xiàn)所需求的功能。

平臺的可編程能力，是可以非常輕松做到的。但如何確保ASIC級別極致性能的同時，依然由用戶掌控一切，由用戶編程決定業(yè)務(wù)邏輯，則是一個有挑戰(zhàn)性的話題。

如果能夠做到：足夠性能價格比（數(shù)量級提升的極致性能，更便宜的價格）、足夠通用（覆蓋更多客戶的更多場景）、足夠靈活（能夠覆蓋客戶長期的、快速的業(yè)務(wù)邏輯演進(jìn)）、足夠易用（兼容已有開發(fā)環(huán)境和業(yè)務(wù)邏輯，客戶平滑遷移，沒有太多學(xué)習(xí)成本，沒有平臺依賴），實(shí)現(xiàn)“用戶軟件定義一切，平臺硬件加速一切”的目標(biāo)，則是未來大家都需要面臨和解決的挑戰(zhàn)。

03客戶自研分析

從短期來看，當(dāng)一個行業(yè)出現(xiàn)變革的時候，客戶比供應(yīng)商更早感受到“痛苦”，也更需要更多的底層創(chuàng)新來驅(qū)動自身業(yè)務(wù)的競爭力提升。但從更長期的視角來看，情況卻并不一定如此。

3.1 客戶的本質(zhì)訴求

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，目前有很多客戶開始自研芯片，這是一個重要的趨勢。很多人認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)公司為了構(gòu)建自己的護(hù)城河，開始構(gòu)建一套“封閉”體系。而我們更多的是認(rèn)為：隨著互聯(lián)網(wǎng)云和邊緣計算的發(fā)展，上層的軟件業(yè)務(wù)對底層硬件要求越來越高。而傳統(tǒng)的芯片公司，雖然有一些先進(jìn)的技術(shù)，但局限于閉門造車，這些技術(shù)并沒有為客戶帶來新的更大的價值，反而在一些方面，約束了客戶的價值發(fā)揮。這些矛盾，逼迫著一些有實(shí)力自研的用戶，不得不“自己動手，豐衣足食”，開始了自研之路。

那么，“想喝牛奶，真的一定要自己養(yǎng)牛嗎？”用戶的本質(zhì)訴求到底是什么？這里我們深入分析一下：

更高性能/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。

差異化。toB市場，互聯(lián)網(wǎng)云計算公司需要有足夠理想的硬件平臺，能夠支撐自身業(yè)務(wù)的差異化，也能夠支撐云計算提供差異化的價值給到云的用戶（也即用戶的用戶）。

可迭代。軟件的迭代很快，而為了延長設(shè)備的生命周期（也是一種降成本的手段），則需要硬件能夠盡可能支持軟件服務(wù)的更長期迭代。

快速業(yè)務(wù)創(chuàng)新。用戶的業(yè)務(wù)是核心競爭力，而研發(fā)芯片不是。用戶需要的是能夠自己掌控一切的開發(fā)平臺，來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，來增強(qiáng)自身的核心競爭力。

無平臺依賴。平臺依賴某種程度上就是一種“壟斷”，客戶肯定不希望自己被綁定在某個特定的平臺上，這樣會降低自己的“話語權(quán)”，并且還存在巨大的技術(shù)風(fēng)險。

如果存在通用的芯片方案，能夠滿足上述這些需求，用戶不會產(chǎn)生平臺依賴，不對用戶自身業(yè)務(wù)的核心競爭力構(gòu)成威脅，并且功能更加強(qiáng)大，性能更加強(qiáng)勁，價格更具有顯著優(yōu)勢，客戶還需要自研嗎？

3.2 宏觀、長期、發(fā)展的視角看客戶自研

回想互聯(lián)網(wǎng)巨頭自研芯片這件事情，更多的感受是，行業(yè)和技術(shù)都在巨變：云計算、邊緣計算出現(xiàn)后，系統(tǒng)的規(guī)模數(shù)量級膨脹。能深刻理解這些系統(tǒng)需求的莫過于互聯(lián)網(wǎng)公司，而芯片公司對系統(tǒng)的把握，就有點(diǎn)捉襟見肘。

但從更宏觀、更長期以及發(fā)展的視角看，整個全球產(chǎn)業(yè)是國際化大分工的，每個地區(qū)每個公司，都做自己最擅長的事情。最經(jīng)典的例子，莫過于臺積電。臺積電之前，設(shè)計和制造是一體的，典型的企業(yè)是Intel、AMD和TI。臺積電創(chuàng)造性地只做foundry，不做設(shè)計，從此后才有了Fabless。記得在十多年前的時候，Intel仍如日中天，很多人羨慕Intel這種能從設(shè)計到工藝的全流程優(yōu)化，所以做的產(chǎn)品性能成本是別人無法達(dá)到的。而如今，在臺積電、三星等的競爭下，Intel自己的設(shè)計和制造成了相互拖累。而臺積電所構(gòu)筑的核心競爭優(yōu)勢，使得眾多TOP級的Fabless根本就不會去想著自建制造工廠，或者說不是不想而是不能。

人類發(fā)展的過程，就是從“男耕女織”到“手工作坊”，再到流水線的“工業(yè)化大生產(chǎn)”，再到現(xiàn)在的“全球化大分工”。從更宏大更長期的視角看，隨著時間推移，很多技術(shù)會沉淀，云計算這樣的互聯(lián)網(wǎng)底層技術(shù)也不例外。

當(dāng)然，底層的芯片公司，需要不斷地自我革新，才能真正幫助客戶，成就客戶，也成就自己。

04芯片公司需要革新，比客戶更懂客戶

4.1 系統(tǒng)變得越來越復(fù)雜

我們簡單定義一下三個層次的系統(tǒng)分類：

小系統(tǒng)。不需要跑智慧型操作系統(tǒng)，用于IoT等嵌入式場景的MCU芯片。這個時候，整個系統(tǒng)只有一個地址空間，所有的程序本質(zhì)上是一個程序的不同片段。

大系統(tǒng)。如手機(jī)、平板和臺式電腦。需要跑Linux、安卓、iOS、Macos、windows等智慧型操作系統(tǒng)，需要通過MMU支持多個不同的地址空間，需要VA-PA的一級地址映射，才能實(shí)現(xiàn)不同的程序運(yùn)行在自己獨(dú)立的地址空間里。

復(fù)雜宏系統(tǒng)。需要更多的地址空間，需要MMU支持GVA-GPA（HVA）-HPA的兩級地址轉(zhuǎn)換。

復(fù)雜系統(tǒng)場景如云計算、邊緣計算和超級終端場景：需要支持操作系統(tǒng)和虛擬化，包括虛機(jī)、容器等不同層次虛擬化；需要支持資源切分；需要支持系統(tǒng)、資源和性能隔離；需要支持軟件跨硬件平臺，包括硬件接口抽象和熱遷移等。

從系統(tǒng)的角度看：

在小系統(tǒng)和大系統(tǒng)時代，設(shè)備即系統(tǒng)。每個設(shè)備就是一個系統(tǒng)邊界，即便是通過一定的通信接口和外部聯(lián)系，但設(shè)備作為一個獨(dú)立系統(tǒng)，其特征足夠明顯。

但在復(fù)雜宏系統(tǒng)時代，每個設(shè)備只是龐大系統(tǒng)的一份子。軟件需要非常方便的跨不同的處理器架構(gòu)、不同的芯片、不同的服務(wù)器運(yùn)行，甚至需要跨云網(wǎng)邊端不同的設(shè)備運(yùn)行。這個時候，以設(shè)備為系統(tǒng)邊界變得越來越模糊，系統(tǒng)變成了數(shù)以百萬級的設(shè)備組成的超級大系統(tǒng)。

4.2 芯片公司，需要變成互聯(lián)網(wǎng)公司

系統(tǒng)的規(guī)模相比以往提高了多個數(shù)量級，變成了更加復(fù)雜的宏系統(tǒng)：

只懂軟件，難以駕馭復(fù)雜的芯片架構(gòu)設(shè)計，做出來的產(chǎn)品通常是面向特定領(lǐng)域的加速卡，無法深入，難以整合；

只懂硬件，堆疊的性能再好，用戶難以駕馭，場景覆蓋小芯片無法大規(guī)模落地；

唯有軟件和硬件的深度融合，才是正確的發(fā)展道路。

系統(tǒng)規(guī)模越來越多，系統(tǒng)的技術(shù)體系發(fā)生巨變，系統(tǒng)的架構(gòu)在不斷重構(gòu)，芯片公司/團(tuán)隊(duì)也需要自我升級：

過去，小系統(tǒng)芯片公司。芯片公司就是純粹的芯片公司。硬件軟件的人員比例大概在1:1 - 1:2，公司的核心都在圍繞著芯片展開。

現(xiàn)在，大系統(tǒng)芯片公司。芯片公司本質(zhì)上是軟件公司。NVIDIA的老黃很早前就提過，NVIDIA是一家軟件公司。做大系統(tǒng)芯片的公司基本上的人員比例都在1:5+，芯片人員很核心，但人數(shù)相對少，軟件人員數(shù)量顯著超過硬件人員數(shù)量。

未來，宏系統(tǒng)芯片公司。芯片公司本質(zhì)上是互聯(lián)網(wǎng)公司。這個時候，芯片公司有著對萬物互聯(lián)和云網(wǎng)邊端融合的超級大系統(tǒng)的深層次理解，能夠駕馭超級大系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)硬件和軟件的深度融合，能夠提供創(chuàng)新的超越用戶需求的更高價值的產(chǎn)品、解決方案和服務(wù)。這一時期，硬件軟件人員的比例，一般來說，通常在1:10+。

審核編輯 ：李倩