上周五美股博通股價(jià)大漲24.43%，市值突破萬(wàn)億美元，本周一繼續(xù)上漲11.21%，市值達(dá)到1.17萬(wàn)億美元。盡管周二股價(jià)回調(diào)跌3.91%，收盤(pán)時(shí)市值仍保持在1.1萬(wàn)億美元以上。市場(chǎng)對(duì)AI定制芯片的興趣持續(xù)高漲。

博通在AI領(lǐng)域涉足定制或?qū)Ｓ眉呻娐罚ˋSIC）和以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)部件，并與多家大型云廠(chǎng)商合作開(kāi)發(fā)定制AI芯片。ASIC作為一種更專(zhuān)用的芯片，與更通用的GPU形成對(duì)比。前者包括谷歌、Meta、亞馬遜等公司，后者主要由英偉達(dá)和AMD主導(dǎo)。

博通股價(jià)的上漲預(yù)示著ASIC反攻GPU陣營(yíng)的趨勢(shì)。除了云廠(chǎng)商自研ASIC替代英偉達(dá)GPU外，ASIC領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)潮也在興起，創(chuàng)業(yè)公司正在全球范圍內(nèi)尋找客戶(hù)。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，GPU和ASIC之爭(zhēng)更像是通用和專(zhuān)用芯片之間的競(jìng)爭(zhēng)，在AI最終定型之前，兩種芯片都不會(huì)完全取代對(duì)方。

雖然英偉達(dá)作為GPU霸主備受關(guān)注，但云廠(chǎng)商在ASIC方面的努力也不容忽視。谷歌多年前布局TPU，第六代TPU Trillium已向客戶(hù)開(kāi)放；Meta推出專(zhuān)為AI設(shè)計(jì)的MTIA v2；亞馬遜有Trainium2，并計(jì)劃明年發(fā)布Trainium3；微軟則有自研AI芯片Azure Maia。這些云廠(chǎng)商已在數(shù)據(jù)中心部署ASIC芯片并擴(kuò)大使用范圍。

例如，谷歌已成為全球第三大數(shù)據(jù)中心處理器設(shè)計(jì)公司，內(nèi)部工作負(fù)載運(yùn)行TPU而不對(duì)外出售芯片。亞馬遜向OpenAI競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Anthropic進(jìn)行多次投資，并建設(shè)超級(jí)計(jì)算機(jī)集群項(xiàng)目以滿(mǎn)足客戶(hù)用Trainium的需求。博通和Marvell等定制芯片廠(chǎng)商從這些云廠(chǎng)商獲得訂單，推動(dòng)了業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)。

2024財(cái)年，博通收入同比增長(zhǎng)44%，達(dá)到516億美元，其中人工智能收入同比增長(zhǎng)220%，達(dá)到122億美元。Marvell也因定制AI芯片項(xiàng)目推動(dòng)營(yíng)收增長(zhǎng)，并預(yù)測(cè)未來(lái)需求強(qiáng)勁。

除了谷歌、Meta、亞馬遜，蘋(píng)果和OpenAI也傳出與ASIC定制芯片廠(chǎng)商合作的消息。蘋(píng)果正與博通合作開(kāi)發(fā)AI服務(wù)器芯片網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，OpenAI已與博通合作數(shù)月構(gòu)建AI推理芯片。

ASIC創(chuàng)業(yè)公司在全球范圍內(nèi)尋找客戶(hù)，尤其是在中東國(guó)家。Cerebras Systems去年凈銷(xiāo)售額近7900萬(wàn)美元，今年上半年達(dá)1.364億美元，大部分收入來(lái)自阿聯(lián)酋G42公司。Groq與沙特阿美合作，計(jì)劃建設(shè)大規(guī)模推理數(shù)據(jù)中心。SymbaNova Systems也與迪拜公司合作，提供高性能計(jì)算數(shù)據(jù)中心解決方案。

目前，GPU和ASIC各有優(yōu)缺點(diǎn)。GPU勝在通用性和成熟的CUDA生態(tài)，但算力和功耗上可能有浪費(fèi)。ASIC針對(duì)特定算法設(shè)計(jì)，算力和功耗表現(xiàn)更優(yōu)，但易用性較低。一些業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，兩種芯片在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)都有發(fā)展空間，而非簡(jiǎn)單的取代關(guān)系。

從使用場(chǎng)景看，GPU適用于大量并行化通用用例，其他需求可以使用成本更低的ASIC。未來(lái)AI工作量主要轉(zhuǎn)向推理，配備ASIC芯片的AI加速器將處理大多數(shù)AI工作負(fù)載。然而，GPU也在吸收ASIC的優(yōu)點(diǎn)，逐步改進(jìn)自身結(jié)構(gòu)。隨著AI架構(gòu)的發(fā)展，過(guò)于專(zhuān)用的ASIC可能面臨適應(yīng)性問(wèn)題，因此設(shè)計(jì)時(shí)需要平衡通用性和特定任務(wù)性能。