Odpověď na názor

Hlavní přínos otevřené architektury je, že komunita vytvářející často za své (nebo z jiných zdrojů než od dodavatele procesoru) vývojové nástroje, operační systémy atd. nemůže být jen tak majitelem architektury zneužitá a i když se jeho přístup stane nemravným, tak díky již nainvestované práci nemít konkurenceschopnou alternativu. Přitom tohoto vnucení světu špatného základu jen Microsoft využil mnohokrát. Donutil firmy používat DOS pro jeho rozšířenost mezi uživateli. Těm co měli na víc než Microsoft vnutil utratit um daleko převyšující návrh celého DOS do vytváření DPMI (DOS Protected Mode Interface), portu BSD TCP/IP socketů nad DOS, pak nad Windows 3.1 atd. A to několikrát opakovaně v různých firmách. Tedy vyčerpal konkurenci a to i včetně IBM na Windows a OS2. Přitom kdyby ten špatný základ nebyl, tak každá z těch firem byla schopná přijít za ty na DOS a Windows vynaložené prostředky na systém o dvě generace před Mcrosoftem. Úplně stejné to bylo ve vývoji procesorů, MIPS, Sparc, Alpha byly daleko před Intelem, ale ve spolupráci s Microsoftem, který slíbil a udělal nedotaženou podporu v NT jak pro Alpha, MIPS, PowerPC atd. a pak ukázal, že nelze používat, stejně tak s POSIX subsystémem pro NT, tak zajistili i včetně akvizicí a slibů (Itanium), že ostatní ztratili trh a vyčerpali se. Nic z toho nebylo u nich vzniklo technickou schopností. Občas někoho s nápadem díky prostředkům přetáhli od jiných, Dave Cutler NT, Anders Hejlsberg C# atd.

Naopak otevřená architektura tento vendor lock-in potlačuje. Luke Wren na základě cizích i svých předchozích projektů navrhl Hazard3 za pár týdnů a již je z něj použitelná alternativa k ARM Cortex-M s veškerým ekosystémem použitelná třeba v RP2350 / Raspberry Pi Pico 2 a i pokud preferujete ARM, tak toto zajišťuje že nemůže žádat nesmyslné výpalné.

Ano, pro velké procesory je ta cesta delší, na roky, ale na druhou stranu možnost experimentování s rozšířeními nad nějakým společným základem (Domain Specific Architectures) umožňuje rychleji zkusit mnoho směrů pro AI, GPU atd, které by jinak měly extrémní počáteční náklady.