价值投资的学习，最好的办法就是从行业研究开始。价值投资入门的最佳途径，就是选择几个投资者可能熟悉或者感兴趣的产业分析，从阅读行业报告开始。
价值投资培训的第一个投资分析的环节，就是让把行业研究作为价值投资入门的一个重要途径。
行业研究有一个固定的套路，那就是对产业政策，行业空间，行业增速，行业壁垒，行业格局等有一个清晰的认识，涉及到的数据最好能够记住。
根据《鲲鹏计算产业发展白皮书》，鲲鹏计算产业包括PC与服务器、存储、操作系统、中间件、虚拟化、数据库、云服务、行业应用以及咨询管理服务等9大环节。
华为将支持上下游厂商基于鲲鹏处理器发展自有品牌的产品和解决方案，与之形成合力，共同扩大鲲鹏计算产业空间。 我们认为国产操作系统、数据库、中间件等基础软件厂商和应用软件厂商迎来了全新的算力底座和生态体系，这意味着更多发展的可能性。
在当前主流的x86架构下，从芯片到基础软件再到大部分行业应用，都由海外厂商主导，国产厂商起步晚、规模小、研发实力不足，难以从海外厂商手中抢夺市场份额。华为主导的鲲鹏计算产业致力于打造以ARM架构处理器为核心的新兴计算体系，将给产业链上的相关厂商提供新的竞技舞台。国产软件厂商有望在新的体系中获得更多实际应用，同时与上下游合作伙伴协同优化，凝聚技术积累，提升国产解决方案的整体竞争力。
不过从历史经验来看，打造全新的计算产业需要从头构建新生态，需要长期投入资源，难度很大、过程将十分漫长。
计算产业的坚实基础 ： 鲲鹏+ 昇腾双引擎
芯片是计算产业的基础。华为从2004年开始投资研发第一颗嵌入式芯片，在技术架构和工程上实现不断创新；历经15年，目前总共投入的工程师人数达到2万名，成为业界唯一同时拥有“CPU、NPU、存储控制、网络互联、智能管理”5大关键芯片的厂商。
通用处理器鲲鹏和AI处理器昇腾是华为芯片家族中最核心的基础芯片族，也是未来计算产业的双引擎。
通用处理器一般指的是服务器和桌面计算机用的CPU芯片，能够执行多种复杂的计算任务。Intel主导的x86架构处理器占据了通用处理器市场的绝大部分份额，鲲鹏920采用ARMv8架构，相对来说起步较晚。
AI 处理器专门用于加速AI应用中的海量计算任务，通用性相对较差，根据任务类型不同分为训练处理器和推理处理器。华为近期发布的昇腾910是训练处理器，当前英伟达和谷歌在这一领域处于领先地位；2018年发布的昇腾310定位于推理处理器，该领域的参与厂商较多，传统的芯片厂商如英伟达、英特尔、AMD等，互联网巨头如谷歌、亚马逊、阿里巴巴、百度等，以及国内外众多创业公司都纷纷布局。
通用处理器 —— 鲲鹏
华为从2007年开始研发鲲鹏系列处理器，目前最新量产的芯片鲲鹏920是第三代通用处理器芯片。根据华为的官方宣传材料，鲲鹏920基于ARMv8架构，由华为自主设计完成，采用7nm制作工艺，是业界首颗64核的数据中心处理器；性能比业界主流处理器高25%，内存带宽高60%，是业界性能最强的ARM-Based 处理器。
鲲鹏芯片不仅是一颗通用的服务器CPU，事实上是一个高度集成的SoC（System on Chip）。鲲鹏芯片同时把CPU、南桥、网卡和磁盘控制器“4合1”，单颗芯片能够实现4颗芯片的功能，是业界集成度最高的数据中心处理器。芯片的高度集成能够为服务器释放更多的槽位以部署不同的业务加速部件，拓展更多功能，满足更多多样化的计算需求。
除较高的集成度之外，鲲鹏920还对处理器的性能、吞吐量和能效做了大量的优化，大幅提升了处理器核的性能，改善了在低延时条件下高并发的能力，在大规模数据中心业务实践中每万台基于鲲鹏920的服务器能够每年节省1000万度电。
此外，根据新京报的报道，ARM IP产品事业群总裁Rene Haas于2019年9月25日宣布，针对华为被美国政府列入实体名单的影响，该公司已有明确的结论，无论是之前已经永久授权的ARMv8架构还是后续新的架构，都不会受到禁令的影响；因为该技术是基于英国的技术研发的。ARM将继续与华为密切合作， 这在一定程度上 消除华为 的芯片在未来演进过程中、 在处理器架构这个技术源头上的可持续性风险
从横向对比来看，鲲鹏芯片的性能参数与行业顶级服务器芯片比较接近。从实际应用的角度来看，尽管ARM服务器芯片的性能与x86芯片或许还有一定的差距、尤其是单核性能还有不小的提升空间，但在核心数量上有一定的优势。
AI 处理器 —— 昇 腾
昇腾910（Ascend 910）是华为于近期发布的最新款AI芯片、属于Ascend-max系列，采用华为自研的达芬奇架构，内置了32个3D Cube计算引擎，单引擎能够在一个时钟周期内完成4096次乘加运算，算力达到256T FLOPS，是业界领先的AI训练处理器；主要用在云端。
基于昇腾910，华为在2019全联接大会上发布了两款Atlas新产品：
AI训练卡Atlas 300
据华为官方宣传材料，Atlas 300是业界最强算力的AI训练卡，可提供256T FLOPS的算力，是当前业界主流训练卡的2倍，每秒训练的图片数量从965张提升至1802张。
训练服务器Atlas 800
据华为官方宣传材料，Atlas 800是业界算力最强的AI训练服务器，在仅仅4U空间里集成了8颗昇腾910 AI处理器，可提供2P FLOPS的超强算力，算力密度是业界同类产品的2.5倍。
除此之外，华为还发布了Atlas 900，这是一个可扩展的AI集群架构，由数千颗昇腾910处理器组成；在ResNet-50测试中，Atlas 900以59.8秒的成绩夺得全球第一、同等精度下比第2名快15%。
华为AI芯片的另一款产品是昇腾310，于2018年发布、属于Ascend-mini系列，定位为推理处理器，主要用在端侧和边缘，是华为第一颗商用的AI SoC芯片，在最大功耗仅8W的情况下，其整数精度（INT8）算力达到16Tops，半精度（FP16）算力达到8Tops。
基于昇腾910和昇腾310处理器，华为推出了全场景AI计算框架MindSpore，支持可大可小，适应公有云、私有云、边缘计算、物联网行业终端及消费类终端等部署环境，可满足云-边-端全场景需求。
至此，华为完成了AI 计算产品Atlas 全系列布局。其中Atlas 200面向端侧，Atlas 300面向数据中心测，Atlas 500面向边缘侧，Atlas 800定位于企业领域，可大幅降低企业AI应用门槛。
发展鲲鹏计算产业的关键举措
芯片的量产仅是万里长征的第一步，从“WINTEL”的成功经验来看，计算产业要成功，光靠硬厂商本身是远远不够的，必须要软硬件协同，上下游各环节互相磨合和优化，才能释放全部计算力。
华为将通过“ 硬件开放、软件开源、使能合作伙伴”的方式，打通“处理器-服务器-操作系统-存储-数据库-中间件-云服务及行业应用”的生态全链条，打造鲲鹏计算生态，以开放、共享为主旋律，将部分市场空间让渡给合作伙伴，共同开拓万亿级的计算产业大蓝海。
硬件领域：开放主板和设计指南
在硬件领域，华为推广鲲鹏生态的策略是开放基于鲲鹏处理器的主板和系统参考设计指南，优先支持整机厂商发展自有品牌的服务器和PC。基于主板和系统参考设计指南，整机厂商可以大幅缩短产品的研发周期。
推出泰山服务器，为鲲鹏处理器的应用树立标杆
华为推出TaiShan（泰山）系列服务器，为鲲鹏处理器如何应用在多样化的计算场景树立了一个行业标杆。
通过自研的HCCS架构，泰山系列服务器实现了xPU之间的高速互联，xPU之间可以进行直接内存访问，实现高速数据交互，通用算力和AI算力可以灵活组合，鲲鹏和昇腾得以两翼齐飞。
通过内置100GE网络能力实现了更高I/O的吞吐能力，从处理器到服务器，再到整机柜和计算集群，实现高速网络互联，因而可以扩展成强大的计算集群。
华为将 优先支持合作伙伴发展自有品牌的整机
华为将开放主板，并联合整机厂商、BIOS厂商、部件厂商、OS厂商共建开放的IO总线和管理接口标准，使各大整机厂商具备总线上的定制能力，自主发展以鲲鹏处理器为核心的差异化的整机；各种部件（SSD卡、网卡等）的厂商可以开发适用不同场景的各种部件，如SSD卡、网卡、硬盘等。
华为表示将在条件成熟时逐步停止泰山服务器的整机销售、转为以主板和部件等方式，全面支持合作伙伴，以推动鲲鹏计算产业的发展。这在一定程度上将打消整机厂商的后顾之忧，从而有更强的意愿加入鲲鹏生态。我们认为华为退出整机销售的时机应当出现在鲲鹏生态逐渐成熟、合作伙伴能够利用鲲鹏处理器打造有竞争力的整机之后。
整机厂商和部件商场形成百家争鸣之势，各自凭借对计算产业的理解开发不同的产品，最后基于相同的鲲鹏处理器打造出不同特性的服务器整机，能够丰富鲲鹏处理器的应用场景，更好地挖掘鲲鹏的潜能，满足下游客户多样化的需求。
华为将 优先支持合作伙伴发展自有品牌的整机
华为将开放主板，并联合整机厂商、BIOS厂商、部件厂商、OS厂商共建开放的IO总线和管理接口标准，使各大整机厂商具备总线上的定制能力，自主发展以鲲鹏处理器为核心的差异化的整机；各种部件（SSD卡、网卡等）的厂商可以开发适用不同场景的各种部件，如SSD卡、网卡、硬盘等。
华为表示将在条件成熟时逐步停止泰山服务器的整机销售、转为以主板和部件等方式，全面支持合作伙伴，以推动鲲鹏计算产业的发展。这在一定程度上将打消整机厂商的后顾之忧，从而有更强的意愿加入鲲鹏生态。我们认为华为退出整机销售的时机应当出现在鲲鹏生态逐渐成熟、合作伙伴能够利用鲲鹏处理器打造有竞争力的整机之后。
整机厂商和部件商场形成百家争鸣之势，各自凭借对计算产业的理解开发不同的产品，最后基于相同的鲲鹏处理器打造出不同特性的服务器整机，能够丰富鲲鹏处理器的应用场景，更好地挖掘鲲鹏的潜能，满足下游客户多样化的需求。
繁荣整机上下游产业链的核心动力最终是商业需求。由于生态还不完善，适配的应用软件缺失，搭载鲲鹏的服务器短时间内无法在应用程序类服务器上实现对x86服务器的全面替换，但能够相对容易地实现对文件、数据库、存储、Web等各类服务器的替换。我们认为鲲鹏处理器将从以下三个方面获得大量商业需求：
满足金融、电信、政务等行业的信息安全需求
为云服务商定制服务器，在ARM 原生应用 、Web 应用 、 分布式存储等场
景替换x86 服务器
AI 计算 、 边缘计算 、IoT
基础软件领域：自研开源和广泛适配双管齐下
基础软件是联接底层硬件和上层应用的关键领域，也是目前整个计算产业链中国产化最薄弱的环节。在基础软件领域，华为采取的策略是自研开源，同时也与外部厂商广泛适配。 从长远来看，软件开源并维护好相关社区是鲲鹏计算产业生态长期发展的基础；从短期来看，广泛适配能够加速鲲鹏芯片落地。
自研开源
华为要成为鲲鹏开源社区的引导者，统一技术路线，吸引产业链上的厂家和开发者持续加入和贡献，形成合力，推动鲲鹏生态长期可持续发展。历史上，Linux、Apache、OpenStack、MySQL等产品之所以能够长盛不衰，就是因为拥有活跃的开源社区，汇聚了全球成千上万优秀开发者的智慧，不断进行迭代和完善。
华为多年来一直是开源社区的活跃参与者，在linux内核等领域积累了深厚的技术沉淀，拥有开发操作系统和数据库等基础软件的核心能力。 通过开源相关技术，可以加速合作伙伴发展商用产品，开发者和用户反过来也能贡献出基于实践 的优化建议，促进生态螺旋上升式发展。
在华为2019全联接大会上，华为宣布将在2019年年底开源服务器操作系统EulerOS，openEuler开源社区技术设施已于2020年1月1日正式启用；同时华为计划在2020年6月开源GaussDB OLTP单机版数据库。
服务器操作系统EulerOS
EulerOS 的前世今生
EulerOS是基于知名的Linux发行版CentOS的稳定版本。2010年，华为开始研发服务器操作系统，最初是用于一个行业联合创新的项目，后来使用范围逐渐覆盖至华为自有的多个产品，涉及存储、无线控制器等。自2016年之后，华为的服务器操作系统覆盖范围越来越广，目前已经在电信、存储、云等产品中广泛应用，部署超过10万套。
图7 ：Linux
Linux的发行版已有数百种，按照商业模式的不同大致可以分为两类：第一类是社区组织维护的发行版本，以Debian为代表；第二类是由商业公司维护的发行版本，以Red Hat和SUSE为代表。各种发行版本之间的不同之处主要体现在对硬件设备的支持、可用软件包的数量、软件包的配置和管理方式、安全更新的频率以及背后的的技术服务体系等方面。
华为全面开放服务器操作系统，打造开源社区
为推广鲲鹏生态，使能合作伙伴快速开发自有品牌的操作系统，华为已经宣布将开源服务器操作系统openEuler，将过去多年积累的OS研发经验分享给合作伙伴。从2019年9月起，华为与深之度、中标麒麟、天津麒麟、中移苏研、普华等操作系统领域的合作伙伴开始筹备基于Euler操作系统的开源社区，目前openEuler社区基础设施已经正式启用。社区的定位是开源与协作，使用者在社区可以下载最新的操作系统及各种配套的组件和工具，开发者在社区可以携手将操作系统进一步优
化。
普华基础软件与华为技术团队紧密合作，于近日发布了全球第一款基于openEuler的商业版服务器操作系统——普华服务器操作系统V5.1（鲲鹏版），为携手促进国产操作系统生态发展打响头炮。
深度操作系统（Deepin ）与华为深度绑定，坚定地拥抱开源。国产操作系统厂商大多依靠政府扶持，深度科技独辟蹊径，专注于产品研发，凭借良好的用户口碑从民间异军突起，成为唯一一个长期排名世界前十的国产操作系统，其维护的深度技术社区是目前中国最活跃的开源操作系统社区。深度科技与华为的开源生态合作始于2018年，未来将贡献深度桌面环境2.0版，携手华为共建openEuler社区，并计划推出结合Deepin和openEuler的下一代深度生产力操作系统deepinEuler Server。
GaussDB
华为在数据库领域已经积累了十多年的研发经验，于2019年5月正式发布了关系型数据库GaussDB。根据华为的官方宣传材料，GaussDB有2大突破：
第一，GaussDB是全球首款AI-Native数据库，首次将人工智能技术融入分布式数据库的全生命周期，实现自运维、自管理、自调优、故障自诊断和自愈。在交易、分析和混合负载场景下，基于最优化理论，首创基于深度强化学习的自调优算
法，调优性能比业界提升60%以上。第二，当前主流的数据库产品，如Oracle、MySQL、SQL Server等主要是支持x86架构，GaussDB是首款基于鲲鹏的企业级数据库，能充分发挥鲲鹏的超并行计算能力。通过异构计算创新框架能充分发挥x86、ARM、GPU、NPU等多种算力的优势，在端-边-云等全场景中大幅提升数据库的性能。
关系型数据库的分类
传统数据库按照应用场景的不同可以分成联机事务处理（On-Line Transaction Processing, OLTP）和联机分析处理（On-Line Analytical Processing），近年来又在OLTP和OLAP的基础上发展出HTAP（Hydrid Transaction/AnalyticalProcessing）型数据库，既能完成在线交易处理，又支持在线实时分析。
OLTP数据库是传统的关系型数据库的主要应用，处理的是大量简单、小规模且同时发生的插入、修改等日常事务性操作，对时间响应要求非常高，如银行的交易系统就是典型的OLTP场景。Oracle、DB2等数据库是OLTP数据库中的主导者，在我国大型企业核心数据库的应用中占据统治地位。 国产OLTP 数据库在功能、稳定性、性能等方面与国外厂商差距较大。
OLAP数据库主要用于数据分析，是数据仓库的用户接口，本身不产生数据，但每次操作需要扫描多个表，涉及的数量相对更加庞大，对I/O和计算的要求比较高，如企业的BI系统。Teradata占据了OLAP数据库市场的大部分份额，价格十分昂贵。OLAP数据库的可靠性、时效性要求不如OLTP，且企业在数据仓库和商业分析的需求随着大数据的发展持续增长，同时也不像OLTP数据库那样有厚重的历史包袱，因此 被认为是国产数据库更有发展机会的领域。
GaussDB 的研发历史回 顾
华为对数据库的研发记录最早可追溯到2007年，当时因为遇到电信实时计费项目的困难而开始研发内存数据库。华为从2010年开始研发通用的关系型数据库，历时9年的研发和打磨，GaussDB才走到了台前。GaussDB目前共有3款主推产品，GaussDB 100、GaussDB 200和GaussDB 300，分别对应了3种不同的处理类型。
截至2019年10月，GaussDB全球累计发货已超过30000套（来源：华为云官网）。
回顾华为数据库的研发历程，银行大客户是GaussDB 最重要的练兵场。
① OLTP数据库
从2017年开始，华为与招商银行就Gauss OLTP数据库进行联合创新；2018年3月，Gauss OLTP数据库开始在招商银行核心的综合支付交易系统成功上线投产，顺利承接招商银行 “手机银行”和“掌上生活”两大App交易流水流量，日均请求量高达8500万，峰值TPS达到3500（来源：华为企业业务公众号）。
② OLAP数据库
华为在2014年孵化出Gauss OLAP数据库的第一个版本，从2015年开始与某大型银行进行联合创新，在历经10余次版本投产之后，成功迁移PB级数据，逐渐取代国外品牌数据仓库，率先完成了金融行业大数据技术平台的转型，由传统的一体机模式转型为开放可扩展的分布式架构。
Gauss 数据库在银行、电信等大客户的核心系统取得历史性突破银行和电信运营商对数据库产品的可用性、安全性和稳定性要求极高，因此在交易等核心业务系统中选用的数据库一般为国际大型厂商的成熟产品，如DB2、Oracle和SQL Server等，只在一些非核心业务上考虑国产数据库。以Oracle为例，其OLTP数据库已经历超过40年的修改和更新，功能之齐全、性能之强大、生态之繁荣，都是包括华为在内的国产数据库难以企及的，差距仍然存在；此外，国内的大型企业使用国外数据库的历史悠久，数据库如血液般渗透到各种业务和应用之中，核心系统数据库的国产化替代之路预计仍将走得十分艰难。
但是随着业务的不断发展，现有的集中式架构越来越难以满足银行、电信等大客户业务增长的需要，未来将向分布式架构演进，同时企业对数据安全的要求也越来越高。2018年，Gauss HATP数据库成功落地中国民生银行的一卡通、贵金属交易等系统， 是国产数据库在银行交易类系统中的首次商用；2019年，Gauss OLTP数据库成功落地浙江移动的业务大厅系统， 是国产数据库在运营商核心的生产系统领域OLTP 场景的首次大范围商用。GaussDB在两个标杆行业核心系统的成功商
用，在国产数据库的发展历史上具有重要的意义，未来国产数据库有望逐步进入银行、电信等行业的核心业务，并推广到其他行业。此外，根据中央政府采购网公布的《中央国家机关2019年软件协议供货采购项目》中标公告，华为的OLTP数据库和OLAP数据库都中标此次采购目录。该采购项目是中国目前最高级别的政府采购项目，采购单位覆盖中央直属近万个机关单位，是中国政府采购领域覆盖面最广的采购项目之一，同时也是地方政府采购的指导标准。中标该项目后，GaussDB将在政务系统内得到更加广泛的采购和应用。
GaussDB除了支持本地部署外，还可以部署在私有云和公有云等多种场景，借助华为云的平台和企业客户，继续打磨；凭借对异构计算的支持，GaussDB未来也有望在5G和物联网场景中发挥更大的潜力。
从发展历程和落地情况来看，Gauss 数据库已经具备一定的市场竞争力，但数据库产品是靠时间堆出来的，优化和升级之路仍然漫长。
华为即将开源GaussDB ， 着力培养生态在2019华为全联接大会上，华为宣布将开源GaussDB OLTP单机版数据库，开源版本名称为openGauss，将于2020年6月全面上线，可以覆盖企业70%以上的数据库业务场景，支持合作伙伴发展自己品牌的数据库产品和应用。
GaussDB OLTP是一款强关系型数据库，有单机和分布式两个版本，开源的是单机版本。GaussDB OLTP单机版具有高性能、高可靠、高安全性、大容量、SQL兼容、维护性高等特定，已在金融、电信、云等领域广泛应用。数据库的内核能力随数据量或并发数的增加，2路服务器下TPCC达到100万TPMC，单机管理数据量可达10TB，性能远超其他开源数据库；同时支持SQL 2003标准，对于后续的一系列标准也提供部分支持，对Oracle常用语法的兼容性达到98%，提供对其他数据库的迁移工具，支持业务快速上线。合作伙伴可以基于GaussDB OLTP单机版数据库，快速开发自己品牌的、面向鲲鹏处理器的数据库产品和应用，繁荣生态。
除开源社区之外，华为将围绕数据库的人才培养和创新研究进行全方位的投入，发布了GaussDB高校金种子发展计划，主要包括三个层面：第一，提供1.5亿元成立GaussDB创新研究启动基金，鼓励进行数据库领域的创新探索；第二，支持高校开展GaussDB实训课程，并计划在未来5年培养100万名数据库人才；第三，计划联合清华大学等10所数据库领域的知名高校，成立GaussDB高校联合创新实验室，携手打造世界级的数据库产品。
广泛适配
华为一方面通过软件开源支持合作伙伴快速发展基于鲲鹏的商用产品，另一方面也积极适配市场上已有的基础软件，以加速鲲鹏芯片落地。
操作系统方面，除了CentOS、Ubuntu等主流操作系统外，鲲鹏芯片已经适配中标麒麟、Deepin、银河麒麟、普华OS等国产操作系统；
数据库方面，除了适配主流的MySQL、SQL Server等数据库外，已经邀请武汉达梦、南大通用、人大金仓、神舟通用等国产数据库厂商加入鲲鹏生态，并逐步完成兼容性验证；
中间件方面，鲲鹏生态适配Memcached、Redis、Kafka、Mycat等主流中间件，同时全面支持东方通、中创股份、金蝶天燕和宝兰德等国产中间件厂商。
应用软件领域：免费支持应用迁移
一个成熟的计算生态必然包含海量的应用软件，否则性能再好的硬件都只是纸上谈兵。 如何吸引应用厂商迁移到鲲鹏生态中有两个关键的问题需要解决，一是为应用厂商带来新的商机，能够覆盖应用迁移带来的额外成本；二是通过推出基于软硬件优化的应用迁移方案，大幅降低应用迁移的难度和工作量。
市场方面，华为将优先推荐合作伙伴的应用上架到华为云市场，使应用厂商快速实现商业变现；鲲鹏计算产业未来庞大的市场空间对应用厂商也有很大吸引力；
技术方面，华为将积极支持主流应用和软件的迁移适配，给客户提供个性
化的一站式业务系统移植服务，包括移植方案咨询服务、专家支持服务、实施服务、知识库服务、售后服务和培训服务； 迁移工具方面，华为推出了包含分析扫描工具、代码迁移工具、编译器、性能优化工具等在内的鲲鹏开发套件，使移植过程更加平滑，大幅减少用户的迁移难度和成本。
鲲鹏芯片推广道阻且长
华为在软硬件领域的关键举措能否获得预期的成果，关键在于上下游合作伙伴能够在多大程度上予以配合。从全球芯片市场的发展历史来看，新的计算架构往往不易获得其他软硬件厂商的支持。服务器芯片市场已被英特尔垄断多年，ARM芯片和鲲鹏计算生态的落地将是长期而艰巨的过程。
芯片市场竞争态势
主流 芯片架构对比
从全球来看，目前市面上常见的CPU的架构有六种，分别是x86、ARM、PowerPC、Alpha、MIPS和Ultra SPARC，其中x86属于复杂指令集阵营（CISC），其余都属于精简指令集阵营（RISC）。
顾名思义，CISC指令集的指令数量庞大且复杂，大部分复杂指令现实中很少用到。相比之下，RISC指令集只保留了常用的基本指令，不常用的指令可以通过简单指令的组合来完成，这样能提高处理速度，RISC处理器比同等CISC处理器快50%~75%（来源：EEPW百科）。不过面对一些特殊任务时，CISC指令集可以直接调用功能更加强大的指令，因而效率较高，RISC指令集需要通过基本指令的组合来完成复杂指令，程序代码量更大，效率相对不高。因此，执行高密度运算任务的时候，CISC就更具备优势；而在执行简单重复劳动的时候，RISC就能占到上风。
从芯片设计的角度来看，CISC芯片因为指令集复杂，CPU芯片的电路复杂，功耗大、设计难度大；RISC指令集更加简单高效，芯片设计相对简单，CPU芯片上单元电路少，面积更小、能耗更低。
回顾芯片发展的历史，指令集并非是影响芯片市场推广的决定性因素，具体实现时的设计和制造工艺差异、适配软硬件的优化和兼容性等因素造成了不同架构的两级分化。
2. CPU 架构发展现状
在服务器芯片领域，PowerPC 、Alpha 、MIPS 和Ultra SPARC 等RISC 架构走高端路线，市场份额逐渐被蚕食。在上世纪90年代到本世纪初期，以小型机为代表的高端服务器随着互联网的兴起迎来了一段辉煌的岁月。小型机的性能和价格介于普通服务器和大型主机之间，通常使用自家封闭的UNIX版本操作系统和专属的硬件架构，比如IBM公司采用PowerPC处理器和AIX操作系统，Sun和富士通采用Ultra SPARC处理器和Solaris操作系统，惠普公司采用安腾处理器和HP-UX操作系统，Compaq公司采用Alpha处理器。各家小型机上的处理器、操作系统、网卡等配套硬件以及各种软件都是专用的，封闭的组合被各个厂家调校到性能极致，并且保证了极高的可靠性、可用性和服务性，非一般的通用服务器所能比拟，因此在金融、电信等对稳定性要求极高行业获得了广泛的应用。
近年来，随着数据量的爆发式增长，这种集中式架构在扩展性方面遭遇了巨大的挑战，以x86服务器为基础的分布式架构越来越流行；同时x86服务器的性能逐渐接近小型机，Wintel在生态上更是全面碾压，蚕食了大量的市场份额。据IDC统计，在2019Q1全球服务器市场，高端服务器仅占4.94%，销售金额同比减少24.7%，市场空间仍在进一步萎缩。
小型机的生态过于封闭，价格昂贵，市场空间不断萎缩，部分架构已经退出服务器市场。目前小型机的生产厂商主要有IBM（PowerPC处理器）、Oracle（Ultra SPARC处理器）和惠普（安腾处理器）等。
IBM凭借深度优化的软硬件系统、配套的解决方案和优质的客户服务，在复杂的网络管理、系统管理、密集型事务处理、庞大数据库等方面具有强大优势，在金融、电信等行业的核心领域仍然是霸主， 占据高端服务器市场大半的份额；
Oracle将数据库与其高端服务器深度融合，在金融等行业的数据库等关键应用中短时间难以被完全替代；
英特尔已经宣布不再更新安腾处理器，全面转向x86架构，安腾系列即将
消逝在历史的长河中； MIPS架构已经将重心转向嵌入式领域，在许多电子产品、网络设备、个人娱乐装置等方面得到广泛使用；
Alpha架构已经停止更新，由于该架构很容易提升硬件性能，在超级计算机上获得了一些应用。
x86 架构 走的是通用路线，逐渐成长为行业霸主。与高端服务器封闭的生态不同，x86架构的生态相对开放，仅专注于处理器本身。全球生产x86服务器的整机厂商有很多，每个部件都有不同的选择，竞争充分，经过持续迭代和发展，性能越来越高，适用的场景越来越广，最终占据了服务器端的主导地位。
ARM 架构的生态更加开放 ，在移动端处于垄断地位。与英特尔在芯片架构、设计和生产等全流程参与的模式不同，ARM自身不制造任何芯片，只是将指令集或芯片设计方案授权给合作伙伴，合作伙伴可以根据各自的应用场景，进一步设计自己的ARM架构处理器。凭借低功耗的性能和生态优势，ARM架构在移动端占据垄断地位，几乎获得了智能手机和平板电脑的全部市场份额。
至此， 主流芯片市场形成了x86 和ARM 两强争霸的格局 ，分别 统治了服务器端和移动端 ，但在对方的领域又寸步难行。全球服务器芯片市场是一块巨大的蛋糕，目前全球整体市场规模在250亿美元左右，在过去的十多年里一直被x86架构垄断。据IDC统计，2019年第一季度，全球x86服务器销售额达到185亿美元，非x86服务器销售额仅有13亿美元。ARM一直试图将其在移动市场的制胜策略移植到服务器市场。2010年以来，ARM服务器阵营的芯片厂商曾经多次挑战x86架构在这个领域的垄断地位，但几乎全军覆没，其中不乏三星、高通这样实力雄厚的厂商。
ARM 架构在服务器端劣势明显，但仍有机会ARM架构之所以在服务器领域屡战屡败，劣势主要在于 性能差距和生态缺失。
性能差距
x86架构的服务器芯片厂商主要有英特尔和AMD。英特尔拥有顶尖的芯片设计与制造能力，旗下的至强系列服务器芯片分为E处理器、W处理器、D处理器和可扩展处理器等4个系列，可以覆盖低端、中端、高端的全部用户，凭借性能优势，常年占据服务器芯片市场90%以上的市场份额（来源：Mercury Research）。
AMD在2006年曾一度占据x86服务器芯片市场20%以上的份额，但此后市场份额逐渐被英特尔蚕食，最低时不足1%。2019年以来，AMD的市场份额逐步回升，在英特尔10nm制程芯片迟迟未能量产的情况下，AMD于2019年8月正式发布全球首款7nm制程的x86服务器芯片，性能大幅提升，再次拥有了与英特尔一较高下的资本。根据Mercury Research的数据，AMD在服务器芯片市场的占有率已经从2019Q1的2.9%提升至2019Q3的4.3%。在英特尔10nm制程正式推出之前，AMD
有望抢占更多的市场份额。
ARM架构的服务器芯片厂商主要包括华为、亚马逊旗下的Annapurna Labs、Marvell旗下的Cavium和由原英特尔总裁领衔的初创公司Ampere等。从各家公司发布的产品来看，ARM服务器芯片的性能提升较快，但是相较于英特尔和AMD的旗舰芯片，性能上仍有不小差距。
生态缺失
在生态上，ARM 缺乏成熟的软硬件支持 ， 缺少企业级产品和市场的经验 ， 是最大的劣势 。芯片是计算产业的算力底座，要推广新的计算架构，必须打通部件（内存、显卡等）、整机（服务器、PC）、基础软件（操作系统、数据库、中间件等）、应用软件等整条产业链。国际上领先的软硬件厂商如Dell、微软、IBM、Oracle、SAP等都将重心放在成熟的x86架构上，对ARM架构支持力度小，因而ARM生态缺乏高质量的应用软件，难以吸引用户。在市场需求不足的情况下，ARM架构芯片也无法持续迭代升级，因而难以成熟。
