初创芯片公司怎么考虑生态?

今年芯片行业的大赢家,没有之一,无疑是英伟达。

过去多年以来,英特尔的CPU一直统治着数据中心,但是从下图可以看到,统计Intel、Nvidia和AMD的数据中心市场营收收入,从2022年最后一个季度开始,英伟达就开始实现了对Intel的反超,并在2023年里将英特尔和AMD遥遥甩在身后。

英伟达已成为与英特尔主导的核心处理器相邻领域的王者。英伟达用于加速人工智能应用的图形芯片重新点燃了数据中心市场,数据中心的故事全都与图形处理单元 (GPU) 相关,而 Nvidia 的 GPU 已成为人工智能应用程序的青睐。GPU 销量的增长速度远快于核心服务器 CPU 芯片。

第三季度 Nvidia 基本上占据了整个数据中心市场,其芯片、配套卡和其他相关硬件的销售额约为 111 亿美元。Mercury Research 指出,英伟达在数据中心内的 GPU 系统数量的份额高达 99.7% (不包括任何网络设备)。剩下的 0.3% 由英特尔和 AMD 瓜分。

当然,昔日霸主英特尔是很不服气的。

英特尔CEO Pat Gelsinger最近在公开采访中说,英伟达在人工智能行业的成功纯属偶然,黄仁勋“非常幸运”,并解释说 Nvidia 的主导地位部分来自于“英特尔15年来在该领域基本上没有采取任何行动”。

帕特还说了一句金句:“我们认为 CUDA 护城河又浅又小,垄断不会永远持续。”(We think of the CUDA moat as shallow and small)

我的看法是正好相反,CUDA的生态护城河已经建立起来,真的很深,深不见底,Intel其实明白这一点,但是对外不能说。

当CUDA在2006年底发布时,华尔街并不看好,业界也不看好,到2008年底,英伟达的股价甚至已经下跌了70%。但黄仁勋以及英伟达的团队依然坚持,并最终等来了Geoffrey Hinton 及其学生Alex Krizhevsky和人工智能的繁荣。

英伟达All in CUDA生态已经17年,不计成本加死杠杆,终于掀翻了数据中心的桌子,对于英特尔来说,就是“梦游的十五年”。

这就好比之前拼多多曾在阿里菜鸟体系下蛰伏三年,阿里浑然不知,等到巨兽长成,阿里醒悟过来,也没什么招了。

英伟达的CUDA生态符合马太效应法则,这也是自然规律。

马太效应是复杂经济学中的一个重要概念,来自圣经“马太福音”中的诗歌:“凡是有的,还要给他,使他富足;凡是没有的,连他有的,也要夺去。”20世纪60年代,社会学家罗伯特·默顿将其概括为“富者愈富,贫者愈贫”的现象,并称为“马太效应”。

马太效应在经济市场也是如此。一个成熟的市场往往被市场占有率第一和第二的企业所主宰,大多数公司都很难避免被淘汰出局的命运。这些现象都有一个共同的特征:任何个体、群体或地区,一旦在某一方面获得成功和进步,产生了累计优势,就有更多的机会取得更大的成功和进步。

在信息时代,信息化产品使得规模优势更加明显。一旦信息产品形成规模后,后来者想进入同一市场的难度就会越来越大。因为最初的信息产品开发的固定成本相当高,而这些固定成本中的绝大部分是沉没成本。这样,后进市场的企业就面临着巨大的风险。

规模优势导致竞争优势,市场竞争博弈的结果是强者愈强,弱者愈弱,弱者甚至没有生存空间。“一步领先,步步领先”是马太效应的又一解释。有些差别刚开始时看起来微不足道,但最后却可能导致天壤之别,这一理论与20/80法则正好吻合。

对于英伟达来说,CUDA的学习成本很关键。熟悉和了解一个产品的学习成本正变得越来越高,从一个系统转换到另一个系统时,要放弃原先的知识和经验,接受重新训练,这都必须付出巨大的时间、精力等成本。经济学把这类成本称为“转移成本”。当转移成本高到一定程度时,用户就会被锁定。

一旦马太效应确立,意味着在这个领域已经没人能打败赢家了。

硅谷历史上,依靠马太效应取胜的典型案例,有微软的Windows(取胜OS2),有Intel的CPU,有苹果手机,有ARM,现在是英伟达GPU。

马太效应不是一成不变的,强者恒强的优势虽然很持久稳固,但也不是不可能被颠覆,但是颠覆的原因往往是时局的巨变。微软Intel是因为个人PC电脑时代的来临,苹果手机和ARM则是因为移动数据通信时代的突进,而英伟达的崛起恰恰是搭了人工智能大模型风潮的便车。

打败英伟达的肯定不会是下一个GPU,而会是另一个未知的天启的产物。

作为初创的芯片公司,应该怎么考虑生态,也是我经常思考的问题。

对于小公司来说,核心目标是要生存活下去,根本不需要选择,唯有依附融入主流生态,才有生存发展的可能。

比如在国产GPU领域,已经有近十家创业公司,如果不用英伟达的CUDA指令集架构,就无法融入生态,但如同某家国产GPU完全拷贝英伟达的东西,最后假设公司规模起来,就摆脱不了知识产权问题。这就会有一个两难的问题。

在国产MCU领域也存在类似的问题,有几十家公司的产品是与STM32完全Pin2Pin兼容的,甚至在开发库中都完全照抄ST,目的只是为了客户能够平滑迁移,降低学习难度,但这也带来了知识产权的风险,在国内市场还好说,但是产品一旦走出了国门,就会非常麻烦。我想这也是国产MCU只在国内卷死,还没卷去全球的原因。

规避融入主流生态中的知识产权风险,国外其实有成熟的反向工程案例,最著名的就是IBM BIOS案和谷歌Java案。

上世纪80年代,IBM PC发布后取得了巨大的成功,BIOS是用来安排PC上电自检和引导启动到操作系统的一段汇编程序。这段程序IBM却“不小心”地在技术文档中公布了全部源代码,这使得兼容机可以抄袭它。但是,由于IBM拥有BIOS的版权,抄袭是违法的。1983年,在类似的苹果诉其兼容机Franklin一案宣判后,IBM胁迫不少公司退出了兼容机市场。

当时出现了一家公司凤凰科技(Phoenix Technologies),Phoenix采取了一种叫“洁净室”的反向工程方法,即A组工程师研读IBM源代码写开发需求和文档,B组工程师从未读过IBM源代码的根据A组文档做开发,两组人之间隔着所谓的“中国墙”,来阻挡控方律师使用“抄袭”的字眼。1984年5月,Phoenix发布了自己的BIOS,并开始授权给兼容机厂商,使得兼容机市场扫清了最后的障碍。

在安卓起步的时候,谷歌曾找Sun申请Java授权,但是Sun要求谷歌分享对安卓分支的控制权而遭到拒绝。在未获Java授权的情况下,谷歌采取了“洁净室”这种反向工程手段开发了自己的Java库。这是一种类似抄袭但又不明显违法的手段。但是,谷歌仍旧保留了Sun Java原有的一些编程接口(API),这后来被甲骨文抓住把柄。这也造成了谷歌与甲骨文为了Java诉讼十年。

也有一些有理想有情怀的公司,会努力营造属于自己的生态,比如龙芯、鸿蒙,但是生态的建立需要巨大的耐心,英伟达尚且花了17年时日,需要All in的魄力和耐心,穿越产业周期的牛熊。当然理想很丰满,现实很骨感,胜者只有一两家,绝大部分创业公司都会壮志未酬,等不到最后的时刻。

大部分公司比较现实的选择,可能是在融入主流生态的同时,通过技术优势努力加入一些属于自己的Feature,用于提高客户的粘性,让客户用起来不难,但切换出去的时候会有一点门槛,这样一步一步增加自己的话语权和客户控制力。具体实操因人而异,国产芯片成功的案例也很多,就不赘述了。

来源: 微信公众号“土人观芯” 2023-12-23

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