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ASIC成AI芯片更优选 ?四大优势凸显!多公司提前布局!

2024-12-20 11:04:23
私募排排网 张计伟
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在执行大规模特定的AI任务时,ASIC可以针对特定应用设计的专用芯片,进一步提高计算的效率、降低功耗并提高性能。分析师指出,预计从2025年开始,AI定制芯片将为博通带来更强劲的增长势头,投资者可能低估了博通定制化AI芯片的增长机会。
内容由DeepSeek大模型生成,仅供参考

 上周五美股博通大涨24.43%、市值站上万亿美元后,本周一博通股价又上涨了11.21%,市值达1.17万亿美元,今年年初以来,博通股价已累计大涨超125%。

这一波上涨的主要驱动是公司AI定制芯片迎来业绩暴增。AI收入在2024财年的收入达150亿至200亿美元,其中超过120亿美元来自包括ASIC(专用集成电路)以及数据中心使用的网络设备收入。

目前,主流AI芯片主要分为三类,即以GPU为代表的通用芯片、ASIC为代表的专用芯片、FPGA(现场可编程门阵列)为代表的半定制化芯片。在执行大规模特定的AI任务时,ASIC可以针对特定应用设计的专用芯片,进一步提高计算的效率、降低功耗并提高性能。

分析师指出,预计从2025年开始,AI定制芯片将为博通带来更强劲的增长势头,投资者可能低估了博通定制化AI芯片的增长机会。

对比GPU,ASIC定制芯片四大优势明显!

ASIC是专用芯片的统称,与GPU、CPU等通用芯片相比,ASIC芯片的计算能力和计算效率都根据特定的算法进行定制,所以具备功耗小、计算性能高、计算效率高等优势。

1)在特定任务上的计算能力强大。相比于GPU来说,虽然GPU具有强大的并行计算能力,拥有众多计算核心,可同时处理多个任务,但GPU在特定任务上的计算效率可能不如ASIC。

2)具有较高的能效比。因ASIC为特定任务定制的,能够最大限度减少不必要的功耗。对比GPU来看,由于GPU通用的设计架构,在执行特定任务时可能存在一些功耗浪费。

3)在处理特定任务时,数据处理速度相对较快,可快速完成大量的数据处理工作。而GPU在图形处理和通用计算中能实现较高吞吐量,但在处理一些复杂、非图形相关的特定任务时。其吞吐量可能会受到一定限制。

4)单位算力的成本更低。ASIC因其硬件结构是为特定任务定制的,减少了很多针对通用加速计算的不必要的硬件设计,其单位算力成本相比GPU或更低。根据西南证券统计,谷歌TPUv5、亚马逊Trainium2的单位算力成本分别为英伟达H100的70%、60%。

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资料来源:各公司官网,西南证券整理。

ASIC芯片朋友圈逐步扩大!谷歌、微软、Mate等加码合作!

英伟达在人工智能道路上的霸主地位越发明显,但人们或许忽略了背后各云厂商的默默追赶,它们设计的ASIC渗透率或远超预期。

从芯片大类来看,可以被分为CPU、GPU、FPGA、ASIC四种大类,ASIC根据运算类型分可以分为TPU、LPU、NPU等。除了博通外,许多云厂商已在自己的数据中心部署ASIC芯片并逐步扩大ASIC芯片的使用。

云厂商中,谷歌多年前就布局TPU,其第六代TPUTrillium在本月正式向客户开放使用;Meta今年推出了专为AI训练和推理设计的定制芯片MTIAv2;亚马逊有Trainium2,并计划明年发布Trainium3;微软则有自研AI芯片AzureMaia。

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TechInsights数据显示,去年谷歌已成为全球第三大数据中心处理器设计公司,位列CPU霸主英特尔和GPU霸主英伟达之后。据悉,谷歌内部工作负载运行TPU而不对外出售芯片。

此外,亚马逊近日透露,建设给Anthropic使用的Rainier超级计算机集群项目很快会完成,亚马逊还在建设更多产能以满足其他客户用Trainium的需求。

定制芯片厂商博通、Marvell的相关订单主要就是来自这些云厂商。其中,谷歌、Meta的ASIC芯片主要与博通进行合作定制。除了谷歌,摩根大通分析师预测,Meta有望成为下一个为博通带来10亿美元收入的ASIC客户。

除了谷歌、Meta、亚马逊这些云厂商外,近日苹果便传出正在开发AI服务器芯片、正与博通合作开发该芯片网络技术的消息,OpenAI此前传出已与博通合作数月构建AI推理芯片。

ASIC对算力供给重要性增强!A股多公司提前布局!

ASIC的发展起源于比特币的挖矿史,同时也是一部最生动的ASIC对于通用芯片的取代过程。最早的挖矿工具是CPU,在2010年-2012年的时间段内,GPU逐渐取代CPU,来给矿工提供更加强大的算力。

2012年之后,随着比特币算力需求持续爆发,同时比特币发明时就固定了SHA256加密算法,因此全球第一台商用比特币ASIC矿机迅速在中国出现,发明人张楠赓后来成立了全球矿机龙头之一的嘉楠科技。

现如今站在生成式AI大时代面前,从头部大厂,再到中小客户,再到创业团队,均已经开始投身ASIC芯片的星辰大海。同时,海外产业界也正在加速意识到ASIC对于AI后续算力供给的重要性,黄仁勋近日在母校斯坦福大学的访谈上,也被多次问及ASIC的挑战。

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目前来看,ASIC的放量与算力降本,或许是大模型走向更大产业的必经之路,AI下游需求加速放量之时,ASIC芯片也有望凭借更高的性价比,进一步打开市场前景。

国内市场方面,许多公司在ASIC芯片也有提前布局,行情表现上,近期随着市场对ASIC的认可,相关概念股已连续大涨,以下为本文整理的A股相关ASIC概念股名单,供投资者参考。

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具体产业链方面,国盛证券认为,抓住 AISC 的机会主要从五大投资方向出发:1)全球晶圆代工龙头;2)协助全球ASIC开发的半导体平台类公司;3)参考矿机发展,散热对于ASIC 的性能提升至关重要,因此散热公司将持续获得收益;4)过往拥有丰富 ASIC 设计经验的公司有望转型推理;5)ASIC路线有望带动国内芯片起量,利好国内服务器公司。

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数据说明

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