原先曾经在一篇旧文中初步调研和分析了哪些类型的企业（运营商、互联网、制造商等）可以运营好公有云，结论如下，详细的可以看点击链接（http://www.brofive.net/?p=3640）。
1、服务器厂家利用自产自销的优势，或许可以降低成本，具备优势，但是我们注意到HP没有成功，而华为目前做的不错。
2、运营商拥有自建的网络和IDC，或许可以降低成本，具备优势，但是我们注意到海外的运营商ATT和Verizon都放弃了，中国联通在推动合营，DT也是合营，中国电信有云堤这个杀手锏
3、擅长操作系统的软件厂家可以在IaaS层面实现DevOps，推动业务创新，但是VMware却放弃了，华为目前做的不错，其他一些都在做SAAS（补充：IBM还在坚持、Google在发力）
结论：成功的公有云需要服务商具备全栈能力，已经具备的能力只能提供了较好的基础，通过采购引入的能力如果不能消化吸收，也是不能保证获得成功，最终还是需要自主研发，特别是在这个日新月异的公有云领域。
上文说的全栈是指从建设、研发、运营的全栈能力。其中研发主要指的是软件和硬件。我们知道，在公有云的成本构成中，服务器是最贵的（接近60%），而服务器构成部件中，CPU又是最贵的部件，从最贵的零部件开始控制价格显然是非常科学合理的想法。目前一家独大的Intel X86处理器长期垄断市场，一方面造成云服务商缺乏差异化（阿里有定制化Intel处理器，但是基本上没啥差异化），一方面挤牙膏式的发展让整个行业发展受限。在整个IT技术栈中，做芯片很可能是最底层的开发了，难度更大，但凡能忍，谁也不愿意进入。
但是公有云是一种靠规模挣钱的业务，目前公有云市场强大的市场价格竞争压力，逼着云服务商不得不深挖技术潜力。跟踪AWS可以看到，其目标是源源不断地提供高性价比的产品给客户，从而保持竞争力，这些年已经从原先的自主研发软件、建设生态、到白牌硬件、走到了处理器芯片这一步。自己动手做处理器确实还是驱有动力的。然后，我们就注意到目前有个新的态势：公有云服务商开始进军处理器芯片领域。
一、必要性和机会
虽然有驱动力，但是大家都不会选择做X86处理器，因为这是一条死路。做非X86处理器会造成麻烦的兼容性问题，幸好目前几个行业趋势却给非X86处理器创造了大量需求：
（1）计算和存储分离：网络成本的下降，让计算和存储分离成为可能，并且存储和计算分离还是提升可用性的一个重要方式。这样，存储系统可以从X86的体系中剥离了出去。大量的存储系统使用了成本更低的非X86芯片构建。可以看看华为鲲鹏。数据库和大数据也随之可以被剥离。
（2）PaaS能力强化：PaaS能力的发展，一方面是降低了应用的开发成本，一方面是云服务商构建护城河的套路，这些PaaS底座和中间件都由云服务商主导，还有ServerLess的忽悠。当然，自己开发的成本越低越好。这样，中间件能力也可以从X86体系中剥离了出去。可以看看AWS Graviton。
（3）高级开发语言：从Java、PHP、ASP开始，出现了大量高级语言，这些语言开发的应用系统只需要一个解释器或者容器就可以执行，只要把解释器或者容器移植到非X86平台，就可以实现迁移，这样，高级语言开发的应用可以从X86体系剥离出去。可以看看AWS Graviton。最近流行的Low-Code开发，又向前走了一步。
（4）中台化：云服务商将应用划分为前台、中台和后台。同时把自己擅长、或者自己生态擅长的部分抽象为中台。很显然中台的开发在云计算服务商的掌控之下，这样，中台的开发也可以从X86体系中剥离了出去。
（5）AI计算：GPU在很早的时间就成为了高性能计算的刚需，商业模式是：价格和计算能力成正比。传统的GPU厂家在占领市场的同时，公有云服务商也在自主研发新的处理器，虽然通用性还有些问题，但是已经在各种场景得到了大量的应用。AI计算能力可以从传统GPU体系中剥离了出去。可以看看AWS Inferentia、华为昇腾。
这种形势，不妨称之为“云芯一体”，这是云服务商在技术领域开辟的另外一个新战场，从AWS的经验看，领先者可以把云主机的价格降低40%，存储系统的成本降低更多。这种略有些跨界的战争，已经很难依靠自身能力开展了，必须要通过并购等方式进入，才能持续保持领先。
国外的Google是开创者，但是比较能玩票，并未大量商用；AWS是这条路上的领军者，商业化手法更为成熟；华为被美国逼上了这条道，战略意志强烈驱动。其他厂家，目前看都还没有这个能力，毕竟，这是一个体系化的任务，投入很大、难度很大。需要技术全栈才能做到这一点。（可以仔细看看后文中AWS的一些文章）
二、可行性和进展
ARM、以及围绕ARM的生态为自主研发处理器芯片提供了可行性。虽然还有RISC-V在一旁蠢蠢欲动，目前还是ARM的天下。
我们可以看看最近的AWS Graviton的情况：一方面AWS Graviton已经大量造势和使用，已经有了Bare Metal实例；另一方面，性能提升7倍的Graviton2也正式发布，2020年大量投产。
Graviton2芯片基于64位Arm Neoverse内核，采用7nm工艺，64核心。在缓存上，单核心1MB的二级缓存，总计64MB，所有核心共享32MB三级缓存，264个核心采用网格总线(Mesh Fabric)，合并带宽2TB/s。内存方面，Graviton2支持八通道DDR4-3200内存，64条PCIe 4.0以及AES-256内存加密技术。亚马逊还将其与配备Intel至强铂金(最高3.1GHz)的第五代实例进行对比，单核心性能全面领先：SPECjvm 2008 +43%(估计)、SPEC CPU 2017整数+44%(估计)、SPEC CPU 2017浮点+24%(估计)、HTTPS负载均衡+24%、内存缓存+43%(同时延迟更低)、x2664视频编码+26%、EDA模拟+54%! 马逊Graviton2平台将在2020年规模上市。
更多信息可以阅读下面的文章：
- 解析ARM Neoverse N1和E1平台
- Amazon EC2 A1实例类型
- 亚马逊推出第二代Arm服务器芯片Graviton2，能否快速替代x86？
- 推理芯片inferentia和Arm服务器芯片Graviton2
- VMware ESXi 64-bit Arm Support Announced
- Now Available: Bare Metal Arm-Based EC2 Instances
- Now Available: Bare Metal Arm-Based EC2 Instances
- EC2 A1 Instance with AWS Graviton Processor: Easy Way to Save 40%
- Benchmarking Amazon’s ARM Graviton CPU With EC2’s A1 Instances
- ESXi on Arm at the Edge, on the SmartNIC and in the Cloud
- Running KeyDB on Arm-based Amazon EC2 A1 Instances for the Best Price/Performance
- Running Java applications on Amazon EC2 A1 instances with Amazon Corretto
- Optimizing NGINX load balancing on Amazon EC2 A1 instances
- New – EC2 Instances (A1) Powered by Arm-Based AWS Graviton Processors
- Getting started with the A1 instance
- Now Available: Bare Metal Arm-Based EC2 Instances
- Now Available – Five New Amazon EC2 Bare Metal Instances: M5, M5d, R5, R5d, and z1d
部分相关文章：（完整的见 http://www.brofive.net/?cat=128 、http://www.brofive.net/?cat=483 、http://www.brofive.net/?cat=149 等）
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几个厂商和运营商的公有云现状，什么样的企业可以运营好公有云？（http://www.brofive.net/?p=3640，2018年）
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AWS源自一个情怀（http://www.brofive.net/?p=2342 2018年）
- 下一代计算设备CPU/GPU/FPGA：FPGA规模商用还需时日（http://www.brofive.net/?p=1068 2014年）
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亚马逊的EFS服务（http://www.brofive.net/?p=1768 2014年）
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行星级的存储系统（Planet-Scale Storage System）是啥？（http://www.brofive.net/?p=1137 2013年）
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AWS Glacier系统背后是什么？（http://www.brofive.net/?p=1127 2013年）
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跨数据中心的系统可靠性（http://www.brofive.net/?p=1624 2011年）
- XaaS的背后：哪些IT能力适合作为集中的云计算服务？（http://www.brofive.net/?p=793，2011年）