2020,半導體產業的變化日新月異,無論是巨頭還是初創,這一年都非常熱衷於與英特爾作比較,來求得片面的優勢,從而獲得曝光與話題,英特爾的輿論「危機」由此而來。
反觀之,這些喧囂大多集中在英特爾與客户生態圈外部,數字不會説謊,以英特爾2020財年第二季度財報為例,英特爾第二季度營收為197.28億美元,與去年同期的165.05億美元相比增長20%;淨利潤為51.05億美元,與去年同期的41.79億美元相比增長22%。
英特爾的增長可以解釋為,看衰英特爾和為英特爾產品買單的,完全不是一撥人,尤其是在低調的企業級市場,英特爾依然是最受客户青睞的選擇。
英特爾是依靠技術來獲得如今的市場地位麼?好像也並非如此。帶着這樣的疑問,我們直接找到了英特爾的終端客户,在他們的答疑中,獲悉英特爾正在做的事。
不重價格,重價值計算產業的變化紛繁複雜,但有一個統一的趨勢,就是從長板理論到短板理論的進化,芯片產業的早期,一款芯片產品可以憑藉性能或者兼容優勢大獲成功,隨着芯片業態趨於完整,一款芯片不僅要做到有長板,也要做到沒有明顯短板,才能立足市場。
從客户層面來説,其所面臨的應用場景愈發複雜,所關注的價值也愈加全面。從單一的產品參數到實際應用中的真實性能,客户對於可靠性、穩定性的要求越來越高,心中性價比的概念也在不斷更新。
什麼是性價比,企業級客户市場早已有不同看法。
青雲QingCloud從最初創立就使用英特爾產品,其與英特爾的合作經歷了兩個階段,2017年之前,英特爾按客户需求給予CPU技術支持,2017年之後,英特爾意識到青雲等一批CSP逐漸成長為潛力戰略客户,不僅有對於技術的需求,而且在商業上有同樣的需求,所以英特爾也成立了一個戰略客户部門來支持有潛力的CSP客户發展。
2019年,青雲QingCloud所處的雲計算行業競爭加劇,同時還面臨着上市壓力,青雲QingCloud希望在成本節約和商業拓展上同時有所建樹。
彼時另一廠商主打“性價比”路線,青雲QingCloud也對其產品和英特爾產品對比評測,最終青雲QingCloud發現,不管是採購成本、維護成本,還是英特爾帶來的附加價值,基於英特爾處理器的服務器總體仍然優於該廠商產品,所以到現在青雲QingCloud還是沒有采購任何一台基於該廠商CPU的服務器。
青雲QingCloud與英特爾的合作恰恰體現了“性價比”的確切定義,“性價比”不在於價格,而在於價值,青雲QingCloud供應鏈總監廖洋表示,英特爾不僅是一個產品部件提供商,更是和客户一起成長的、技術上值得信賴的服務商,青雲QingCloud在新一代CPU選型上線的時候,還是選擇英特爾Cascade Lake CPU作為主力機型。
對於英特爾來説,如今從技術到價值的最終轉換和釋放過程變得更加複雜,產品線變得更長更寬,對自身能力提出了更高要求。
英特爾從兩方面將自己“木桶”的長板和短板同時提高,一方面對內不斷強化產品技術實力,夯實以數據為中心的根基;另一方面重洗自身文化,樹立One Intel的理念,並堅持客户至上,用心傾聽客户的實際應用需求。
英特爾瞄準全要素增長經濟學中有一個分析經濟增長的重要指標——全要素生產率,全要素生產率是指各要素(如資本和勞動等) 投入之外的技術進步和能力實現等導致的產出增加,是剔除要素投入貢獻後所得到的殘差。
舉個例子,如果在生產中投入勞動、資本等生產要素共計100萬美元,而生產出來的總產量為150萬美元。那麼,這150萬美元的產量是由兩個方面的貢獻構成的,其中100萬美元是由於投入了100萬美元的生產要素所引起的,其餘50萬美元則是全要素生產率的貢獻。
如果本年度的產量比上年度增長15%,而其中要素投入量的增長為10%,則其餘5%就是全要素生產率的增長。換句話説,競爭壁壘高與競爭壁壘低的企業存在本質不同,就是以規模換增長比重的高低,全要素生產率越高,説明企業越不依靠規模製勝。
英特爾成立五十餘年,在企業級市場出貨量佔據主導地位,但是英特爾追求的並非是規模,而是全要素增長,這也為芯片產業後進者立下了基準線。
清華大學是高校HPC領域的絕對王者,如何幫助一個在觀念和技術上都處於行業領先的標杆客户,這是擺在英特爾面前的難題。
英特爾首先幫助清華大學構建了最適合、最經濟的超算平台;其次是幫助更多的科學家、老師和學生合理的使用平台,發揮最大效能;最後是形成用户閉環,英特爾和清華大學互相促進,走出發現問題解決問題的良性循環。
其中最重要的是如何幫助用户使用好超算平台,摩爾定律不斷推演,硬件能力是越來越強,但是軟件,特別是超算的軟件相對於硬件類似“天上”和“地下”的關係。
很多很成熟的商業軟件“趴在地下”,軟件代碼可能已經沉澱了幾十年,沒有人改得動,同時採用超算解決問題的應用又層出不窮的湧現,業內稱之為“飛在天上”。
怎麼樣讓過去已經沉澱了很久、很龐大的軟件體系,可以應用在英特爾最新的硬件,又怎樣通過主動出擊,在更多新的使用場景與工作負載上可以發揮英特爾的技術和產品優勢,英特爾也有大量投入,而且這種投入不是以產品的方式體現,是以服務的方式體現的,這也是英特爾和很多終端用户合作時的主要工作。
清華大學高性能計算中心張武生教授講述了他對英特爾印象最深的事蹟,清華大學此前保有國內最大的安騰平台,但是清華大學對安騰CPU並不熟悉,要保證學校的常見應用跑在安騰平台都成問題。
“我們在安騰機器調試的過程當中,有一個程序的結果和其他平台不一樣,這個問題對我們不熟悉CPU架構的人來説解決起來很困難。當時英特爾調集了很多同事幫助我們來解決這個問題,最後非常準確的定位到原因,離開英特爾的支持,我們很難做到應用的最佳優化。”張武生教授感慨道。
從這個客户案例中我們可以看出英特爾看待市場的角度——英特爾是圍繞着幫助用户,或者説和用户一起成長的角度去投入資源,並不只是以項目為中心,拋開商業,英特爾還在看能否和用户一起成長,隨着市場的成長獲得相應的回報。
英特爾如今的市場優勢是結果,而原因很明顯是長久的技術和客户投入,換取超額的全要素增長。
真實的英特爾和清華大學不同,中南大學正在全新構建超算平台,建成後合計50896個計算核心,CPU理論計算能力為4856萬億次,GPU理論計算能力為788萬億次,整個計算集羣聚合計算能力達到5644萬億次,計算能力位於當前國內高校頂尖水平。
中南大學信息與網絡中心鄒有教授介紹,中南大學選擇英特爾主要有幾點考慮,第一,此前中南大學正在運行的超算平台都是基於英特爾CPU,包括使用英特爾提供的編譯器做軟件、開發或者運算,沒有碰到任何特殊問題。
第二,英特爾平台的開放性,從各種各樣的支持資料文檔,到持續不斷的開放培訓,英特爾獨樹一幟。
中南大學在外調研過程中,也參考了國內比如像上海交通大學、中國科技大學、清華大學等建設情況,在求穩和求新的平衡上,選擇了英特爾6248R CPU。
“英特爾平台對於各種軟件的兼容性和性能方面表現來説都是非常優秀的,所以最後我們選擇了英特爾。”鄒有教授表示。
此外,英特爾和中南大學正在探索建立一種合作模式,主要針對應用人才非常缺乏的問題,首先通過中南大學超算平台,發掘一批真正有需求的用户,然後從這些有需求的用户中間去挑選具有一定編程能力,具有並行計算涵養的一些學生,再通過英特爾提供比較培訓,從而促進超算產業源源不絕的發展。
至此,我們對英特爾已經有了一個相對務實的認識,這同時也是並行科技首席運營官喬楠總結的英特爾的兩大優勢:
其一,英特爾的CPU單核性能最強,現在CPU可以集成非常多的核,但很多的應用其實並不是靠核心多堆出來的,像很多的ARM核可以堆上幾千個核在一個CPU當中,但未必有用。部分應用在很大程度上是受限於單核的性能,所以單核性能很關鍵,而單核性能英特爾是業界第一。
其二,英特爾的生態。無論是國產核還是其他的核,生態方面都不盡如人意。據悉,英特爾有數千人工程師去做生態方面的建設,包括與各個應用廠商的合作、工具鏈的開發,而且工具鏈基本上都是免費或者是以非常低的成本在市場上售賣,所以英特爾的生態非常強大。
這會帶來什麼好處呢?一款應用在英特爾平台上會運行得很好,但是在其他的平台上運行的就沒有那麼好,這是生態應用軟件、中間件、操作系統等一系列產生的價值。這是短時間內其他人無法追趕得上的,這也是英特爾非常大的優勢。
“客户成功了,英特爾才會成功”,這是一句在英特爾內部流傳甚廣的金科玉律,英特爾在客户端正身體力行的實踐。在充滿競爭的半導體行業,只有深刻理解用户在真實場景中對工作負載的嚴苛需求,同時基於全面的軟硬實力,為客户提供最合理的解決方案,才能在客户成功中實現自身成功。
英特爾的2020,沒有危機也沒有霸權,靜水流深,這才是當下真實的英特爾。
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