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异构组合才能更好满足未来市场的需求，这也已经是业界共识，从英特尔拥有CPU+GPU+FPGA+AI加速器的完整芯片组合，到英伟达宣布收购Arm，再到AMD宣布收购赛灵思，芯片巨头们都希望通过不同类型的芯片组合满足云计算、AI等计算更加密集应用的需求 。
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在这种变化中，CPU的选择也会更加多样 。Computex 21上，黄仁勋在回答雷锋网等提问时表示：“未来的世界非常多样，当然也会有不同的CPU，包括x86架构和Arm架构，大型CPU和小型CPU，面向边缘、数据中心、超算等CPU，我们的策略是在我们服务的市场，选择最合适的CPU，我们会继续支持x86 CPU 。”
面向特定的市场，并非所有CPU都合适 。因此在不同的市场需要不同的CPU，比如在笔记本电脑市场，英特尔的x86 CPU是不错的选择，在DGX系统中，AMD的CPU表现非常好 。在5G基站中，基于Arm的Marvell CPU是一个理想选择 。在云计算市场，Ampere的CPU性能出色 。英伟达的CPU为的是解决AI推荐系统和自然语言理解这样大型AI模型的计算挑战 。
“我相信未来既需要通用CPU，也需要定制CPU 。支持Arm和x86对我们来说都是很好的战略 。”黄仁勋表示 。
CPU与GPU、VCU更加微妙的竞合关系
既有自研的Arm CPU，也支持x86 CPU，让英伟达与CPU巨头间的竞合关系中竞争的成分更高 。在PC时代，芯片巨头间的竞争，是CPU公司或者GPU公司之间的竞争，CPU与GPU公司以合作为主旋律 。
迈入AI时代，英伟达凭借其GPU硬件加上通用的软件，成为了AI芯片公司的代表，在AI市场成为了英特尔强大的竞争对手 。面向市场空间巨大的云计算和5G市场，英伟达的GPU依旧离不开英特尔和AMD的CPU，但同时英伟达会更加注重Arm架构CPU的开发，芯片巨头间的竞合关系进一步加深 。
这种关系变化更明显的转变在芯片巨头与互联网巨头之间 。比如文章开头提到的谷歌Argos VCU，多年来谷歌都使用英特尔CPU中的视频编解码引擎，但随着视频内容越来越多，以及分辨率越来越高，谷歌需要性能更强但是功耗和成本更低的芯片 。
定制的专用芯片性能往往会比通用芯片更强，通过自研核心功能加上集成第三方IP，能在规模应用中实现优势 。谷歌表示，与英特尔Skylake驱动的服务器系统相比，其基于VCU的设备在性能、TCO（总体拥有成本）、计算效率方面实现了7倍（H.264）和高达33倍（VP9）的提升 。
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CPU、GPU 和配备 VCU 的系统离线双通道单输出 (SOT) 吞吐量
【硬件|CPU与GPU、VCU的关系愈加“微妙”】除了VPU，谷歌也已经通过自研的TPU减少了购买CPU和GPU 。谷歌与芯片巨头们的关系，不再单纯是紧密的合作伙伴，在特定市场也成为了竞争对手 。
对于这种转变，英特尔公司副总裁兼中国区总经理王锐此前对雷锋网(公众号：雷锋网)表示，“竞争对手可以在某一参数或者是在制程上缩短与我们的差距 。但要打造整个架构，在计算和AI的各个方面都要能够赶超英特尔，不是那么容易的事情 。”
这是芯片巨头应对技术、市场变化的自信和底气，当然，芯片巨头们也需要更多地考虑与自研芯片的互联网巨头们的关系 。
不要忽略，无论是芯片巨头们之间的竞争，还是芯片巨头与互联网巨头们之间关系的变化，本质上除了市场和应用变化的驱动，还有成熟的芯片产业链，包括成熟的设计工具、IP、代工厂和封装，很大程度降低了GPU公司设计CPU，以及互联网巨头设计定制芯片的门槛 。
芯片行业的门槛还在进一步降低，这还会带来怎样的变化？
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