Arm，AMD收购赛灵思。在收购的背后是巨头对于技术的整合与生态链的布局，也折射出对服务器芯片的重视。
随着大数据、物联网、人工智能、5G通信等技术快速发展，对于云端的计算力提出了更高的要求，从而推动了全球服务器及服务器芯片市场的持续增长，这也是各个企业甚至各国不遗余力发展服务器芯片的根本原因所在。
X86希望能够在新时代巩固其地位，而Arm则是希望能够在服务器芯片市场复制其在移动领域的辉煌，从而赢得更大的市场。
但从实际情况来看，虽然Arm服务器芯片受到了很多厂商的追捧，但也有不少厂商暂缓了对Arm服务器芯片的研究，包括AMD、高通等。
这也说明，X86服务器芯片仍享有着很大的优势，Arm服务器芯片欲与之瓜分这个市场，还需要再进化。
这是英伟达时隔三年，再度向市场扔出的重磅内容，英伟达的目标就是AI训练兼推理芯片、高性能计算HPC领域。
一般来说，ASIC只针对单一场景，速度很快，GPU的性能以面积和功耗为代价，理论上ASIC性能优于GPU。
但ASIC研发较慢，有时候赶不上深度学习的发展速度。在价格方面甚至更昂贵，谷歌官网显示，使用TPU价格为8美元/时，英伟达芯片则为2.48美元/小时。
对于英伟达来说，目前在云端服务器端的应用主要是基于AI加速的GPU，并且在AI生态上确实全球领先。
但是如果想要进一步在云端服务器做突破，则需要在云端走入AI之外的应用，或者在云端AI领域应用到更多的领域。这两者都需要CPU。
一旦Arm被成功收购，英伟达在CPU上的短板也将被补齐，英伟达将具备完整的CPU+GPU能力，能够构筑一个横跨移动、PC、服务器端的生态帝国，这将给英特尔带来前所未有的压力。
作为桌面处理器的第二大厂商，AMD一直被英特尔所压制。但是随着Zen2架构处理器的全面发布，以及台积先进制程的加持，AMD已经对英特尔造成了不小的冲击。
如今高并行、高密集计算能力成为主流的情况下，传统的通用处理器已然无法满足需求，此趋势下需要的整合设计能力，要有CPU+异构单元和生态协作能力，这也是AMD与赛灵思能最终不负众望达成合作的基础。
虽然去年AMD预期在今年2Q20拿下10%的服务器份额，但AMD是用2000万颗服务器CPU市场来作为分母。
所以就英特尔的标准而言，AMD要拿下广义的服务器CPU市场近10%的全年份额，可能要等到2021年才有机会达到。
而且AMD是目前唯一一家拥有整合自家CPU和GPU的APU产线的芯片开发商，这非常有助于他们建立起服务器生态系统。
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因为具有AIGPU加速器的服务器比重会从现在不到10%持续提高，所以英伟达未来在服务器AIGPU加速器的增长动力可期。
目前初步估计英伟达服务器AIGPU加速器芯片2020年同比增长25%以上,比起2019年的2%好很多。
通常来说，基于ARM架构的芯片性能虽不及英特尔。以英特尔、AMD为代表的X86架构服务器以开源软件Linux为核心开发，可用行业标准件组装，生态强大，替代不易。
早在2011年，ARM就想进入服务器芯片领域，但长时间处于低谷状态。早期主要玩家惠普、英伟达、Marvell等美国厂商的ARM架构芯片均未能让其成为市场主流，高通也于2018年初砍掉内部的服务器芯片部门。
英伟达、AMD两大厂商服务器市场的销量正在显著增加。而在英伟达收购迈络思之后，服务器市场竞争将进一步加剧。
如今英伟达在GPU与连接，AMD在“CPU+GPU”方向形成了各自差异化的竞争优势，将在高性能计算领域等数据中心业务领域向传统巨头英特尔发起冲击。
服务器AI市场的特殊性在于不同垂直应用对于芯片的需求有较大不同，服务器AI芯片厂商还是需要认准一些重要的垂直应用，并且在垂直应用中打下站稳脚跟之后再考虑去横向扩展。
在设计服务行业越来越成熟的今天，造芯的成本会逐渐降低，因此我们预期看到越来越多的互联网和AI公司加入自研芯片的行列。
因此，竞争格局预期在未来几年会看到，英伟达凭着CUDA生态的优势仍然占据通用芯片的主流地位，但是其市场份额将会被其他芯片公司和客户公司慢慢蚕食，同时在云端数据中心FPGA也会占据一部分市场。
主要原因还是因为英特尔与AMD之间的日益激烈的竞争，AMD收购赛灵思，希望能在同领域能占得一席之地。
想要在服务器市场瓜分英特尔的蛋糕，也许收购赛灵思是一个不错的选择。而长期被英特尔垄断的服务器市场，也终将被打破。
从英伟达收购ARM，到AMD收购赛灵思，不难发现，芯片行业寡头格局已经形成，话语权也将集中在为数不多的几家公司企业手中，这对于用户而言，并非一件好事，而对于国产芯片企业而言，确实应该着手自主研发、打造自主可控的芯片产业链。
