來源：內容由半導體行業觀察（ID：icbank）編譯自techspot，謝謝。

半導體的大部分重點都放在芯片性能上，因此對於該過程之外的許多人來說，爲什么有時“更好”的芯片會輸給“較弱”的芯片，這可能是個謎。僅舉一個例子，盡管英特爾與最新的 AMD 或 Arm 產品相比表現不佳，但它仍然銷售了大量的服務器 CPU。

這在很大程度上歸結爲數據中心市場的結構，而且比許多人想象的要復雜得多。這對於任何希望進入這個市場的公司來說都很重要，無論是使用 CPU 還是最新的 AI 加速器。

第一個問題是數據中心芯片市場高度集中在十大客戶——“超級七大”——亞馬遜、谷歌、Facebook、微軟、百度、阿裏巴巴和騰訊，我們將加入甲骨文、京東和蘋果。這些公司消耗了超過 50% 的行業服務器級 CPU 和超過 70%-80% 的其他數據中心芯片。

除了這些客戶之外，企業 IT 向雲的轉移還留下了高度分散的小型客戶——金融公司、研究實驗室、一些石油和天然氣公司，以及一些較小的互聯網公司。

對於大型、成熟的半導體公司來說，這幾乎是無法克服的。這些公司必須瞄准最大的客戶，任何低於前十名的客戶都太小了，無法動彈。該領域的許多初創公司都希望從較小的客戶开始，這些客戶可以提供足夠的收入來維持運營和風投的興趣，但最終他們需要打入大聯盟。

那些大客戶很清楚自己的市場地位。此外，他們正在开出大額支票。所以他們讓他們的供應商進行資格審查。這在芯片實際生產前幾年就开始了，因爲芯片設計人員會徵求客戶對芯片規格的意見。客戶將使用多少內存和什么類型的內存？有多少個 I/O 通道？等等接下來是顯示芯片設計仿真的模型，通常在 FPGA 板上運行。一旦設計完成，它就會被送到晶圓廠進行制造。

然後真正的工作开始了。

hyperscalers 擁有嚴格的測試流程，並配有自己的一套令人困惑的首字母縮略詞。通常，這需要在實驗室中使用一些芯片。接下來是幾十個——足以構建一個可用的服務器機架。所有這一切只是證明芯片在設計階段的表現符合承諾。

下一步是構建一個成熟的系統——幾千個芯片。在這個階段，客戶通常會非常密切地運行他們的實際生產軟件來監控性能。這一步對芯片設計師來說尤其痛苦，因爲他們無法訪問客戶的軟件，因此無法提前測試性能。

大約在這個時候，客戶還建立了復雜的總擁有成本 (TCO) 模型。這些着眼於系統的總體性能與成本，不僅是芯片，還有服務器的其他元素——內存、功耗、冷卻需求等等。

這個市場的一個困難現實是，雖然主處理器是任何服務器最重要的部分，但它通常只佔該服務器成本的 20% 左右。這些模型最終會推動客戶的購买決策。

在這一切進行的同時，芯片公司不得不手忙腳亂。當芯片第一次從代工廠回來時，它可能有錯誤，需要調整制造過程以獲得更好的產量。所以在早期，永遠沒有足夠的芯片可以四處走動。每個客戶都想試用它們，迫使芯片設計人員對優先級進行分類並定量供應。當只有少數客戶時，此步驟會帶來相當大的風險——沒有客戶會覺得他們得到了供應商的全力支持。

即使數量增加，也會出現新的問題。客戶不想买芯片，他們想买完整的系統。因此，芯片公司需要獲得 ODM 生態系統的支持。

這些公司必須爲電路板和整個機架制作自己的一套設計，並且這些也需要進行評估。這是英特爾持久力的重要組成部分——每個 ODM 都愿意爲他們做這些設計，因爲他們可能與英特爾开展其他 (PC) 業務。其他所有人都必須與大型 ODM 的“B”設計師團隊中的小型 ODM 抗爭。

從第一個筆到紙到第一個大規模的採購訂單，整個過程可能需要三到四年的時間。不像汽車設計周期那么痛苦，但在許多方面更具挑战性。

本周早些時候，我們討論了Ampere 正在銷售其最新芯片的开發工具包版本的消息。雖然 Ampere 相對於 Intel 來說仍然很小，但他們已經這樣做了足夠長的時間，對上述所有步驟都有一定的經驗。

這些开發者工具包是拓寬市場的明智方式。Ampere足夠小，小客戶對他們來說仍然很重要。但是，它們還不夠大，無法爲這些客戶提供全面的銷售支持。开發人員工具包通過讓好奇的工程師參與評估過程的前兩個步驟，拓寬了他們的銷售渠道。

這一切都不容易，這些復雜性都取決於實際設計芯片的挑战。

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