大芯片，这一关最难过

半导体的大部分重点都放在芯片性能上，因此对于该过程之外的许多人来说，为什么有时“更好”的芯片会输给“较弱”的芯片，这可能是个谜。仅举一个例子，尽管英特尔与最新的 AMD 或 Arm 产品相比表现不佳，但它仍然销售了大量的服务器 CPU。

这在很大程度上归结为数据中心市场的结构，而且比许多人想象的要复杂得多。这对于任何希望进入这个市场的公司来说都很重要，无论是使用 CPU 还是最新的 AI 加速器。

第一个问题是数据中心芯片市场高度集中在十大客户——“超级七大”——亚马逊、谷歌、Facebook、微软、百度、阿里巴巴和腾讯，我们将加入甲骨文、京东和苹果。这些公司消耗了超过 50% 的行业服务器级 CPU 和超过 70%-80% 的其他数据中心芯片。

除了这些客户之外，企业 IT 向云的转移还留下了高度分散的小型客户——金融公司、研究实验室、一些石油和天然气公司，以及一些较小的互联网公司。

对于大型、成熟的半导体公司来说，这几乎是无法克服的。这些公司必须瞄准最大的客户，任何低于前十名的客户都太小了，无法动弹。该领域的许多初创公司都希望从较小的客户开始，这些客户可以提供足够的收入来维持运营和风投的兴趣，但最终他们需要打入大联盟。

那些大客户很清楚自己的市场地位。此外，他们正在开出大额支票。所以他们让他们的供应商进行资格审查。这在芯片实际生产前几年就开始了，因为芯片设计人员会征求客户对芯片规格的意见。客户将使用多少内存和什么类型的内存？有多少个 I/O 通道？等等接下来是显示芯片设计仿真的模型，通常在 FPGA 板上运行。一旦设计完成，它就会被送到晶圆厂进行制造。

然后真正的工作开始了。

hyperscalers 拥有严格的测试流程，并配有自己的一套令人困惑的首字母缩略词。通常，这需要在实验室中使用一些芯片。接下来是几十个——足以构建一个可用的服务器机架。所有这一切只是证明芯片在设计阶段的表现符合承诺。

下一步是构建一个成熟的系统——几千个芯片。在这个阶段，客户通常会非常密切地运行他们的实际生产软件来监控性能。这一步对芯片设计师来说尤其痛苦，因为他们无法访问客户的软件，因此无法提前测试性能。

大约在这个时候，客户还建立了复杂的总拥有成本 (TCO) 模型。这些着眼于系统的总体性能与成本，不仅是芯片，还有服务器的其他元素——内存、功耗、冷却需求等等。

这个市场的一个困难现实是，虽然主处理器是任何服务器最重要的部分，但它通常只占该服务器成本的 20% 左右。这些模型最终会推动客户的购买决策。

在这一切进行的同时，芯片公司不得不手忙脚乱。当芯片第一次从代工厂回来时，它可能有错误，需要调整制造过程以获得更好的产量。所以在早期，永远没有足够的芯片可以四处走动。每个客户都想试用它们，迫使芯片设计人员对优先级进行分类并定量供应。当只有少数客户时，此步骤会带来相当大的风险——没有客户会觉得他们得到了供应商的全力支持。

即使数量增加，也会出现新的问题。客户不想买芯片，他们想买完整的系统。因此，芯片公司需要获得 ODM 生态系统的支持。

这些公司必须为电路板和整个机架制作自己的一套设计，并且这些也需要进行评估。这是英特尔持久力的重要组成部分——每个 ODM 都愿意为他们做这些设计，因为他们可能与英特尔开展其他 (PC) 业务。其他所有人都必须与大型 ODM 的“B”设计师团队中的小型 ODM 抗争。

从第一个笔到纸到第一个大规模的采购订单，整个过程可能需要三到四年的时间。不像汽车设计周期那么痛苦，但在许多方面更具挑战性。

本周早些时候，我们讨论了Ampere 正在销售其最新芯片的开发工具包版本的消息。虽然 Ampere 相对于 Intel 来说仍然很小，但他们已经这样做了足够长的时间，对上述所有步骤都有一定的经验。

这些开发者工具包是拓宽市场的明智方式。Ampere足够小，小客户对他们来说仍然很重要。但是，它们还不够大，无法为这些客户提供全面的销售支持。开发人员工具包通过让好奇的工程师参与评估过程的前两个步骤，拓宽了他们的销售渠道。

这一切都不容易，这些复杂性都取决于实际设计芯片的挑战。

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