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芯片产业启示录:英特尔客户成功战略价值何在?  

发表于2020-10-30 09:21| 来源互联网| 作者互联网

摘要:2020,半导体产业的变化日新月异,无论是巨头还是初创,这一年都非常热衷于与英特尔作比较,来求得片面的优势,从而获得曝光与话题,英特尔的舆论「危机」由此而来。

2020,半导体产业的变化日新月异,无论是巨头还是初创,这一年都非常热衷于与英特尔作比较,来求得片面的优势,从而获得曝光与话题,英特尔的舆论「危机」由此而来。

反观之,这些喧嚣大多集中在英特尔与客户生态圈外部,数字不会说谎,以英特尔2020财年第二季度财报为例,英特尔第二季度营收为197.28亿美元,与去年同期的165.05亿美元相比增长20%;净利润为51.05亿美元,与去年同期的41.79亿美元相比增长22%。

英特尔的增长可以解释为,看衰英特尔和为英特尔产品买单的,完全不是一拨人,尤其是在低调的企业级市场,英特尔依然是最受客户青睐的选择。

英特尔是依靠技术来获得如今的市场地位么?好像也并非如此。带着这样的疑问,我们直接找到了英特尔的终端客户,在他们的答疑中,获悉英特尔正在做的事。

不重价格,重价值

计算产业的变化纷繁复杂,但有一个统一的趋势,就是从长板理论到短板理论的进化,芯片产业的早期,一款芯片产品可以凭借性能或者兼容优势大获成功,随着芯片业态趋于完整,一款芯片不仅要做到有长板,也要做到没有明显短板,才能立足市场。

从客户层面来说,其所面临的应用场景愈发复杂,所关注的价值也愈加全面。从单一的产品参数到实际应用中的真实性能,客户对于可靠性、稳定性的要求越来越高,心中性价比的概念也在不断更新。

什么是性价比,企业级客户市场早已有不同看法。

青云QingCloud从最初创立就使用英特尔产品,其与英特尔的合作经历了两个阶段,2017年之前,英特尔按客户需求给予CPU技术支持,2017年之后,英特尔意识到青云等一批CSP逐渐成长为潜力战略客户,不仅有对于技术的需求,而且在商业上有同样的需求,所以英特尔也成立了一个战略客户部门来支持有潜力的CSP客户发展。

2019年,青云QingCloud所处的云计算行业竞争加剧,同时还面临着上市压力,青云QingCloud希望在成本节约和商业拓展上同时有所建树。

彼时另一厂商主打“性价比”路线,青云QingCloud也对其产品和英特尔产品对比评测,最终青云QingCloud发现,不管是采购成本、维护成本,还是英特尔带来的附加价值,基于英特尔处理器的服务器总体仍然优于该厂商产品,所以到现在青云QingCloud还是没有采购任何一台基于该厂商CPU的服务器。

青云QingCloud与英特尔的合作恰恰体现了“性价比”的确切定义,“性价比”不在于价格,而在于价值,青云QingCloud供应链总监廖洋表示,英特尔不仅是一个产品部件提供商,更是和客户一起成长的、技术上值得信赖的服务商,青云QingCloud在新一代CPU选型上线的时候,还是选择英特尔Cascade Lake CPU作为主力机型。

对于英特尔来说,如今从技术到价值的最终转换和释放过程变得更加复杂,产品线变得更长更宽,对自身能力提出了更高要求。

英特尔从两方面将自己“木桶”的长板和短板同时提高,一方面对内不断强化产品技术实力,夯实以数据为中心的根基;另一方面重洗自身文化,树立One Intel的理念,并坚持客户至上,用心倾听客户的实际应用需求。

英特尔瞄准全要素增长

经济学中有一个分析经济增长的重要指标——全要素生产率,全要素生产率是指各要素(如资本和劳动等) 投入之外的技术进步和能力实现等导致的产出增加,是剔除要素投入贡献后所得到的残差。

举个例子,如果在生产中投入劳动、资本等生产要素共计100万美元,而生产出来的总产量为150万美元。那么,这150万美元的产量是由两个方面的贡献构成的,其中100万美元是由于投入了100万美元的生产要素所引起的,其余50万美元则是全要素生产率的贡献。

如果本年度的产量比上年度增长15%,而其中要素投入量的增长为10%,则其余5%就是全要素生产率的增长。换句话说,竞争壁垒高与竞争壁垒低的企业存在本质不同,就是以规模换增长比重的高低,全要素生产率越高,说明企业越不依靠规模制胜。

英特尔成立五十余年,在企业级市场出货量占据主导地位,但是英特尔追求的并非是规模,而是全要素增长,这也为芯片产业后进者立下了基准线。

清华大学是高校HPC领域的绝对王者,如何帮助一个在观念和技术上都处于行业领先的标杆客户,这是摆在英特尔面前的难题。

英特尔首先帮助清华大学构建了最适合、最经济的超算平台;其次是帮助更多的科学家、老师和学生合理的使用平台,发挥最大效能;最后是形成用户闭环,英特尔和清华大学互相促进,走出发现问题解决问题的良性循环。

其中最重要的是如何帮助用户使用好超算平台,摩尔定律不断推演,硬件能力是越来越强,但是软件,特别是超算的软件相对于硬件类似“天上”和“地下”的关系。

很多很成熟的商业软件“趴在地下”,软件代码可能已经沉淀了几十年,没有人改得动,同时采用超算解决问题的应用又层出不穷的涌现,业内称之为“飞在天上”。

怎么样让过去已经沉淀了很久、很庞大的软件体系,可以应用在英特尔最新的硬件,又怎样通过主动出击,在更多新的使用场景与工作负载上可以发挥英特尔的技术和产品优势,英特尔也有大量投入,而且这种投入不是以产品的方式体现,是以服务的方式体现的,这也是英特尔和很多终端用户合作时的主要工作。

清华大学高性能计算中心张武生教授讲述了他对英特尔印象最深的事迹,清华大学此前保有国内最大的安腾平台,但是清华大学对安腾CPU并不熟悉,要保证学校的常见应用跑在安腾平台都成问题。

“我们在安腾机器调试的过程当中,有一个程序的结果和其他平台不一样,这个问题对我们不熟悉CPU架构的人来说解决起来很困难。当时英特尔调集了很多同事帮助我们来解决这个问题,最后非常准确的定位到原因,离开英特尔的支持,我们很难做到应用的最佳优化。”张武生教授感慨道。

从这个客户案例中我们可以看出英特尔看待市场的角度——英特尔是围绕着帮助用户,或者说和用户一起成长的角度去投入资源,并不只是以项目为中心,抛开商业,英特尔还在看能否和用户一起成长,随着市场的成长获得相应的回报。

英特尔如今的市场优势是结果,而原因很明显是长久的技术和客户投入,换取超额的全要素增长。

真实的英特尔

和清华大学不同,中南大学正在全新构建超算平台,建成后合计50896个计算核心,CPU理论计算能力为4856万亿次,GPU理论计算能力为788万亿次,整个计算集群聚合计算能力达到5644万亿次,计算能力位于当前国内高校顶尖水平。

中南大学信息与网络中心邹有教授介绍,中南大学选择英特尔主要有几点考虑,第一,此前中南大学正在运行的超算平台都是基于英特尔CPU,包括使用英特尔提供的编译器做软件、开发或者运算,没有碰到任何特殊问题。

第二,英特尔平台的开放性,从各种各样的支持资料文档,到持续不断的开放培训,英特尔独树一帜。

中南大学在外调研过程中,也参考了国内比如像上海交通大学、中国科技大学、清华大学等建设情况,在求稳和求新的平衡上,选择了英特尔6248R CPU。

“英特尔平台对于各种软件的兼容性和性能方面表现来说都是非常优秀的,所以最后我们选择了英特尔。”邹有教授表示。

此外,英特尔和中南大学正在探索建立一种合作模式,主要针对应用人才非常缺乏的问题,首先通过中南大学超算平台,发掘一批真正有需求的用户,然后从这些有需求的用户中间去挑选具有一定编程能力,具有并行计算涵养的一些学生,再通过英特尔提供比较培训,从而促进超算产业源源不绝的发展。

至此,我们对英特尔已经有了一个相对务实的认识,这同时也是并行科技首席运营官乔楠总结的英特尔的两大优势:

其一,英特尔的CPU单核性能最强,现在CPU可以集成非常多的核,但很多的应用其实并不是靠核心多堆出来的,像很多的ARM核可以堆上几千个核在一个CPU当中,但未必有用。部分应用在很大程度上是受限于单核的性能,所以单核性能很关键,而单核性能英特尔是业界第一。

其二,英特尔的生态。无论是国产核还是其他的核,生态方面都不尽如人意。据悉,英特尔有数千人工程师去做生态方面的建设,包括与各个应用厂商的合作、工具链的开发,而且工具链基本上都是免费或者是以非常低的成本在市场上售卖,所以英特尔的生态非常强大。

这会带来什么好处呢?一款应用在英特尔平台上会运行得很好,但是在其他的平台上运行的就没有那么好,这是生态应用软件、中间件、操作系统等一系列产生的价值。这是短时间内其他人无法追赶得上的,这也是英特尔非常大的优势。

“客户成功了,英特尔才会成功”,这是一句在英特尔内部流传甚广的金科玉律,英特尔在客户端正身体力行的实践。在充满竞争的半导体行业,只有深刻理解用户在真实场景中对工作负载的严苛需求,同时基于全面的软硬实力,为客户提供最合理的解决方案,才能在客户成功中实现自身成功。

英特尔的2020,没有危机也没有霸权,静水流深,这才是当下真实的英特尔。

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