最近人們都在談論人工智慧、資料中心和雲端運算，記住GPU 和CPU 等處理器只佔伺服器前期成本的20% 左右是很有幫助的。這些處理器往往最受關注，因為必須先選擇處理器，而正是這項決定推動了伺服器中其他一切的選擇，但它們只是總成本的一部分，記憶體則佔20%。但是，一台伺服器一半以上的成本還是來自於較普通的產品。

那就是：印刷電路板（PCB）、被動元件、電纜、電源、硬碟和放置它們的機架，我們應該加上網絡，它的成本可能比所有其他元件都要高，但我們還是留到下次再說吧。那麼，誰來銷售所有這些設備，價值又從何而來？

特邀作者喬納森-戈德堡（Jonathan Goldberg）是多功能顧問公司D2D Advisory 的創辦人。

這裡有兩類供應商–原始設備製造商和原始設計製造商–我們不打算拼寫首字母縮略詞，因為這實際上會混淆視聽。一般來說，原始設備製造商擁有品牌和最終客戶關係。原廠委託設計代工提供採購和製造，即所有設備的實際生產和組裝。在兩者之間，設計和系統整合領域有相當多的重疊，重要的是，原始設備製造商和原始設計製造商之間的界限是模糊的，在許多領域都有很大的交叉。

一段歷史。 1990 年代，隨著個人電腦製造商將生產基地從美國轉移到亞洲，這種模式應運而生。個人電腦品牌，即原始設備製造商將業務外包給主要位於台灣的合約製造商。這些公司在台灣生產設備，後來大量轉向中國。隨著時間的推移，合約製造商向價值鏈上游移動，增加了設計能力。合約製造商變成了原始設計製造商，然後其中許多公司分拆成獨立公司，銷售自己的品牌產品，成為自己的原始設備製造商。這種模式逐漸演變成今天大多數大批量電子產品的生產方式。

伺服器的發展速度略有不同。這些產品的產量較低，價格較高，因此OEM（品牌所有者）可以更長時間地保留設計功能（有時是製造功能）。多年來，原始設備製造商與英特爾公司合作設計了一系列伺服器。然後，他們將這些產品銷售給客戶。雖然它們提供各種配置，但這些基本上都是目錄系統–客戶從可選項中挑選。

十餘年後，雲改變了這一切。

最關鍵的是，公有雲供應商（又稱超大規模提供者）開始主導市場，不僅集中了經濟實力，也集中了技術能力。隨著時間的推移，超大規模企業在很大程度上拋棄了原始設備製造商，直接與原始設計製造商合作，採購他們自己設計的系統。

如今，原始設備製造商主要包括惠普、戴爾和聯想。原始設計製造商有數百家，但最大的都在台灣，包括仁寶、富士康、英業達、廣達和緯創。這些公司都非常多樣化，在供應鏈中分佈著數十家子公司。此外，還有一些其他委託設計代工公司，它們往往專注於特定的利基市場，例如時下的熱門股超微公司（SuperMicro），它們的專長是GPU 伺服器。

如今，超大規模企業與其他所有人之間存在著鴻溝。試想一家大型企業，如銀行、快餐連鎖店或汽車製造商，他們可能仍然希望擁有自己的伺服器，甚至是資料中心。他們將與原始設備製造商合作，後者將為他們提供可供選擇的系統目錄。然後，原始設備製造商通常會充當系統整合商的角色–與所有供應商合作採購零件、組裝印刷電路板，然後將所有設備連接在一起並安裝軟體。原始設備製造商在這裡扮演著重要的角色，因為許多採購決策都是由他們做出的。

相較之下，超大規模企業經營數十個資料中心。他們的業務建立在龐大的規模經濟基礎上，如果能降低5%的伺服器成本，就能節省數億美元。除此之外，他們還擁有集中的技術人才。簡單地說，他們有能力僱用團隊來設計針對其特定需求進行最佳化的伺服器。而其他大公司則沒有這樣的團隊，也不需要這樣的團隊，只是營運規模不同而已。然後，超大型企業直接與原始設計製造商合作，由後者收集所有組件，組裝系統並佈線。在這裡，幾乎所有組件的購買決定都是由最終客戶做出的。

這給所有元件供應商帶來了一個大問題。試想一家晶片供應商。他們需要說服客戶購買他們的晶片，但客戶要的不是晶片，而是一個完整的工作系統。在他們同意任何大額訂單之前，客戶會希望測試該系統，確保它能很好地運行他們的軟體。因此，晶片供應商必須與OEM 或ODM 合作設計該系統。而這些設計是要花錢的。由5-10 人組成的團隊需要一兩個月的時間來佈置一切、驗證效能並確保韌體和軟體的兼容性。然後，還得有人購買元件來製造一些原型。

這些成本增加得很快，每個系統動輒幾十萬，通常達到七位數。因此，晶片供應商在銷售單一晶片之前，必須投入大量資金。客戶都希望伺服器盡可能接近他們的需求，這意味著必須有人生產多個版本的伺服器，因此成本會急劇上升。而這一切，都要在人們知道該平台的銷售情況之前。

這個問題越來越嚴重。當只有英特爾和AMD 在銷售伺服器CPU 時，供應鏈的決策空間有限，而且都是成熟的供應商。而現在，CPU設計者多達十幾家，組合難度大大增加。任何想進入人工智慧加速器市場的人都必須面對所有這些成本。而對於較小的供應商來說，他們必須非常謹慎地對待自己的賭注。

投資熱門晶片的支持，回報可能是巨大的，但投資於錯誤的平台，回報是巨大的損失。在向超級電腦銷售時，問題就更加突出了。他們需要的遠不止幾個原型。他們有嚴格的測試週期，從十幾個系統到數百個系統，再到數千個系統。他們可能會為此付費（也可能不付費），但任何設計晶片的公司都需要比這更大的產量，才能證明測試系統的成本是合理的，更不用說整個晶片的成本了。

當然，也有各種各樣的計劃來實現這些方面的標準化。開放運算專案的核心任務是實現伺服器設計的標準化。雖然開放運算專案為業界做出了一些重大貢獻，但我們認為沒有人會將其描述為通用標準。所有這些都將變得更加複雜。

資料中心日益多樣化，從純CPU 到異質運算，這迫使所有供應商（不僅僅是晶片設計商）開始承擔一些重大風險。許多廠商會追逐每一筆交易，其他廠商則可能會重蹈覆轍，專注於AMD、英特爾以及現在的NVIDIA。聰明的廠商會採取投資組合的方式來經營業務，並以類似對沖基金經理人或創投的方式監控自己的選擇。我們無意危言聳聽，這在很大程度上是電子產品週期性的自然法則。隨著時間的推移，該行業將找到一些新的平衡點，但未來幾年將更加混亂。