通用性GPU傲视群雄，定制芯片ASIC异军突起，AI芯片的未来谁主沉浮
在AI芯片领域，作为唯一一个从最开始的神经网络AlexNet到后来所有神经网络、深度学习、各种视觉转换器、多模态转换器以及现在的时序图神经网络等，都有持续深耕的公司，英伟达的AI芯片全球无出其右，拿下全球近90%的市场份额。
随着AI概念持续火热，2024年2月英伟达市值便突破2万亿美元，之后更是突飞猛进，6月18日，英伟达以3.34万亿美元市值，超越微软的3.32万亿美元、苹果的3.29万亿美元，成为市值全球第一，搭上“早班车”的英伟达无疑啃下了“最大的那块蛋糕”。
然而，另一股AI风暴，今年正席卷AI芯片另一个方向——ASIC，专用AI芯片领域。
12月5日，美国Marvell（迈威尔科技）公司凭借其在光学互连、以太网交换芯片、主动电缆（AEC）和定制ASIC领域的技术优势，迅速崛起为全球AI收入占比第二高的芯片公司，市值突破千亿美元大关，把曾经的芯片老大哥“英特尔”甩在身后，今年涨幅超过80%。
12月14日，博通在XPU芯片以及以太网网络产品的成功影响下，市值也突破万亿美元，继英伟达、台积电后成为全球第三家市值超过万亿美元的半导体公司，仅8月到现在就涨幅超70%。
而国内的AI芯片公司也跑出一匹“黑马”，12月20日，寒武纪股价仍在飙升，当日涨幅超6.28%，市值突破2822亿元，在科创板排名第三，仅次于中芯国际（市值7519亿）和海光信息（市值3046亿），从今年年初股价暴涨近400%。
作为微软、谷歌等巨头的合作伙伴，Marvell进驻AI领域后一直“吃香喝辣”。
Marvell曾协助谷歌开发了 5nm的 Axion ARM CPU 芯片，用于其数据中心的 AI 和计算任务，并自 2023年后，Marvell 取代博通，成为谷歌连接数据中心服务器与以太网交换机的网络接口芯片新供应商。
和微软合作的ThunderX2 解决方案已被用于微软 Azure 的开发，支持其内部工作负载，Marvell还正在与微软合作开发代号为 "Maia" 的 AI 加速器，预计在 2026 年投入生产。
股价的暴涨一定程度反映了投资者对企业未来发展的“看好”，“华尔街之狼”们的眼光一直相当独到，Marvell第三季财报公布后更是加剧了投资者的信心。
今年第三季度，Marvell营收为15.2亿美元，同比增长6.84%，高于分析师普遍预期的14.6亿美元。其中，数据中心部门表现尤为亮眼，营收较上年同期增长98%，达到11亿美元。
预计2024财年，数据中心业务将占总营收的72%，相比上一财年的40%有了显著提升，全年人工智能营收将超过15亿美元。第四季度预计毛利率约60%，非GAAP运营费用4.8亿美元。
此外Marvell CEO Matt Murphy表示，公司正在推进2nm平台，正推出全新的1.6Tbps光学芯片组，并联合美光科技、三星和SK海力士合作，定制加速器HBM（将使计算能力提高25%，内存增加33%，同时提高能效），预计明年光学业务和交换业务将显著增长，预计总收入将激增40%，达到18亿~20亿美元。
业界有句笑话：“讨厌英伟达的都选择了博通”。
作为AI定制芯片的“龙头大哥”，博通恐怕已经成英伟达的“头号大敌”。
针对特定任务的高度优化，相比于GPU，ASIC具备更高的性能和能效、更低的功耗和长期运行成本，以及更小的物理尺寸和延迟。更适合固定需求的场景，如AI 推理、5G 通信和视频处理。
而这也成了某些超大规模企业为了降本增效的首要选择。
据外媒报道，博通与谷歌正合作开发一款基于 3nm 工艺的专用 AI 芯片——TPUv6 ，来满足人工智能模型训练和推理的高性能计算需求。TPUv6 预计在 2025 下半年量产，相较于前代产品性能提升约 4.7 倍，并显著降低能耗，而博通通过参与研发将新增约 80 亿美元收入。
此外据路透社消息，博通也正在和OpenAI和苹果商议合作定制AI芯片。
博通将为 OpenAI 提供芯片设计和研发支持，交由台积电负责制造，定制的芯片将采用3nm制程工艺，预计在 2026 年推出，用于 OpenAI 的 AI 数据中心，重点优化其推理性能。
而苹果和博通合作开发的AI服务器芯片，内部代号“Baltra”，将在2026年量产，用于其内部云服务和 AI 技术研究，支持 Siri 和其他智能服务的运行。
手握多个客户大单，博通的财报也是相当傲人。截至 2024 财年，博通实现营收 516 亿美元，同比增长 44%；经调整后的 EBITDA （息税折旧摊销前利润）达到 319 亿美元，同比增长 37%。随着AI浪潮的不断翻涌，恐怕明年还会持续爆发。
根据寒武纪发布的2024年前三季度财报显示，其营业收入约1.85亿元，同比增长27.09%。归属于母公司股东的净亏损：约7.24亿元，较上年同期的8.08亿元有所收窄；扣除非经常性损益后的净亏损：约8.62亿元，上年同期为9.49亿元；研发费用：约6.59亿元，同比减少8.13%。
尽管营业收入有所增长，但寒武纪目前仍面临较大的亏损压力，且研发投入相比往年来说有所减少。但是寒武纪却仍然备受市场期待，股价从去年12月29号134.96元/股到今年12月20日的675.95元/股，暴涨超400%，市值从年初的500亿“一路狂飙”到现在的2800多亿。
毫无疑问的是，ASIC正以不可阻挡的趋势崛起，乘着“AI巨浪”，正追赶GPU步伐。虽然GPU的高算力和灵活性在AI训练中不可替代，但ASIC和FPGA（半定制芯片）也逐渐受到青睐。
ASIC芯片因其针对特定任务的高度定制化，在算力、能效、体积和可靠性等方面具有显著优势。例如，AWS的Trainium 2比英伟达的H100 GPU推理性能更高，性价比提升30%-40%。而且随着推理需求增加，ASIC的市场潜力显现，且厂商特别是中国厂商，因为众所周知的原因正渴望摆脱对英伟达的依赖。
然而，英伟达凭借GPU在AI训练领域的超强算力、成熟的软件生态（如CUDA）、高效的硬件设计，以及更短的开发周期，仍在很长一段时间占据主导地位。
短期内，GPU凭借其成熟度和出货量仍是主流，ASIC的崛起需要时间。未来，GPU与ASIC将在不同场景共存，而算力多元化发展已成共识。
不过最终，技术趋势可能被量子计算等新兴领域所改变，毕竟就计算能力来说，谷歌发布最新的量子芯片“Willow”，拥有105个量子比特，在5分钟内就能完成传统超级计算机需要超过宇宙年龄才能完成的计算任务，这是传统的芯片不可比拟的。
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