前言：隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，全球?qū)τ嬎隳芰Φ男枨蠹眲∩仙�，這促使人工智能芯片市場持續(xù)升溫。

然而，隨著大型人工智能模型的發(fā)展進入新階段，人工智能芯片市場的競爭格局正在經(jīng)歷微妙的變化。

有觀點認為ASIC正迅速崛起，對GPU在人工智能計算領(lǐng)域的主導(dǎo)地位構(gòu)成威脅。

作者 | 方文三圖片來源| 網(wǎng) 絡(luò)

芯片關(guān)注度隨著AI模型規(guī)模的擴大而發(fā)生改變

人工智能計算分為訓(xùn)練和推理兩個方面。

訓(xùn)練任務(wù)需要更強大的計算能力，因此在人工智能訓(xùn)練方面，廠商們主要使用GPU。

而推理任務(wù)對計算能力的要求相對較低，且不需要高度并行處理，因此GPU在這一領(lǐng)域的優(yōu)勢并不明顯。

許多企業(yè)開始采用成本更低、能耗更少的FPGA或ASIC進行計算。

這種情況一直持續(xù)至今，人工智能芯片中GPU的市場份額能夠達到70%以上。

數(shù)據(jù)作為人工智能發(fā)展的[化石燃料]是有限的，目前用于人工智能預(yù)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)已經(jīng)達到極限。

此外，隨著模型規(guī)模的擴大，其邊際效益逐漸遞減，而計算能力的成本依然高昂，這些因素促使人們開始深思人工智能訓(xùn)練階段的未來發(fā)展。

與此同時，人工智能大模型的下一階段——邏輯推理，正逐漸成為新的研究熱點。

目前，由于對英偉達長期依賴的不滿，市場迫切希望實現(xiàn)計算能力的多元化。

此外，隨著人工智能模型從[訓(xùn)練熱]轉(zhuǎn)向[推理熱]，推理類人工智能計算需求的增加為ASIC提供了機遇。

因此，支持ASIC產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，提升ASIC芯片在人工智能領(lǐng)域的市場份額，已成為業(yè)界的普遍共識。這也解釋了博通和Marvell股價的顯著上漲。

ASIC需求激增的兩個主要原因

①人工智能大模型正經(jīng)歷從訓(xùn)練到推理的轉(zhuǎn)變。以谷歌與博通合作開發(fā)的TPU為例，其架構(gòu)專為機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)設(shè)計，重點在于推理過程，而非訓(xùn)練或渲染等其他環(huán)節(jié)。

巴克萊的研究報告指出，目前人工智能推理計算的需求正在迅速增長，預(yù)計將占據(jù)通用人工智能總計算需求的70%以上，甚至可能超過訓(xùn)練計算需求，達到后者的4.5倍。

②下游企業(yè)希望減少對英偉達的依賴也是原因之一。

對于定制芯片有需求的通常是大型企業(yè)，如字節(jié)跳動、Meta和谷歌等，他們對英偉達芯片的長期穩(wěn)定供應(yīng)持有顧慮。

選擇ASIC，下游企業(yè)能夠增強對產(chǎn)品的控制力，從而提升采購的議價能力。

③優(yōu)化內(nèi)部工作負載。云服務(wù)提供商通過開發(fā)定制化的芯片，能夠更高效地滿足其內(nèi)部AI推理和訓(xùn)練的需求。

AI時代下ASIC的潛力將被放大

摩根士丹利于15日發(fā)布了題為《AI ASIC 2.0：潛在贏家》的研究報告，報告中指出，由于ASIC在針對性優(yōu)化和成本效益方面的優(yōu)勢，預(yù)計它們將逐漸從英偉達的GPU手中奪取更多市場份額。

摩根士丹利預(yù)測，AI ASIC的市場規(guī)模將從2024年的120億美元增長至2027年的300億美元，年均復(fù)合增長率達到34%。

在這一背景下，盡管英偉達在大型語言模型訓(xùn)練方面的優(yōu)勢使其有望繼續(xù)保持市場主導(dǎo)地位，但博通、世芯電子（Alchip）以及Socionext等公司亦被看好。

同時，Cadence、臺積電及其供應(yīng)鏈伙伴（如ASE、KYEC等）預(yù)計將從ASIC設(shè)計與制造的迅猛增長中受益。

ASIC和GPU均為半導(dǎo)體芯片，它們因適用于人工智能計算而被統(tǒng)稱為[AI芯片]。

在半導(dǎo)體行業(yè)，芯片通常被劃分為數(shù)字芯片和模擬芯片兩大類。數(shù)字芯片占據(jù)了大約70%的市場份額，是市場規(guī)模較大的一部分。

數(shù)字芯片還可細分為邏輯芯片、存儲芯片和微控制單元（MCU）。CPU、GPU、FPGA和ASIC均屬于邏輯芯片的范疇。

ASIC是一種為特定應(yīng)用設(shè)計的集成電路。其官方定義為：根據(jù)特定用戶需求或特定電子系統(tǒng)需求，專門設(shè)計和制造的集成電路。

諸如谷歌的TPU比特幣礦機、英特爾的Gaudi 2 ASIC芯片、IBM的AIU以及AWS的Trainium等，均屬于ASIC芯片。

ASIC作為定制芯片，其計算能力和效率是根據(jù)特定任務(wù)的算法嚴格匹配的。

芯片的核心數(shù)量、邏輯計算單元與控制單元的比例，以及緩存等，整個芯片架構(gòu)都是精確定制的。

因此，ASIC能夠?qū)崿F(xiàn)極致的小體積和低功耗。這類芯片在可靠性、保密性、計算能力和能效方面，通常優(yōu)于通用芯片（如GPU）。

例如，在相同的預(yù)算條件下，AWS的Trainium 2能夠比英偉達的H100 GPU更快地完成推理任務(wù)，并且性價比提高了30-40%。

預(yù)計明年推出的Trainium 3，其計算性能將提升兩倍，能效提高40%。

除了Meta、微軟、亞馬遜等科技巨頭陸續(xù)發(fā)布ASIC新產(chǎn)品外，眾多其他公司和初創(chuàng)企業(yè)也在ASIC領(lǐng)域不斷推出創(chuàng)新產(chǎn)品，為人工智能大模型的訓(xùn)練和推理提供了強大的計算支持。

ASIC與GPU的競爭與合作關(guān)系

摩根士丹利進一步指出，ASIC的興起并不預(yù)示著GPU的衰落。實際上，這兩種技術(shù)預(yù)計將長期并存，為不同的應(yīng)用場景提供最適宜的解決方案。

ASIC的興起并不預(yù)示著GPU的衰落。相反，這兩種技術(shù)將長期并存，為不同的需求場景提供最適宜的解決方案。

從這些科技巨頭的積極舉措中可以明顯看出，ASIC在人工智能芯片領(lǐng)域的地位日益重要，逐漸成為各大企業(yè)競爭的核心領(lǐng)域。

訓(xùn)練大規(guī)模語言模型（如GPT-4、Llama 3等）需要強大的計算芯片支持，這推動了GPU和ASIC市場的增長。

盡管ASIC和GPU在某些方面存在競爭關(guān)系，但它們更多地是在互補和共存的狀態(tài)下發(fā)展。

在人工智能算力需求不斷增長的背景下，ASIC和GPU各自的優(yōu)勢將得到更好的發(fā)揮。

ASIC能夠高效處理特定任務(wù)，而GPU則能提供靈活性和通用性，以適應(yīng)快速變化的算法和應(yīng)用需求。

在可預(yù)見的未來，由于其成熟度和大規(guī)模生產(chǎn)，GPU將繼續(xù)作為主流技術(shù)存在，而ASIC的興起尚需時日。

展望未來，GPU與ASIC預(yù)計將在不同應(yīng)用場景中共存，計算能力的多元化發(fā)展已成為普遍認同的趨勢。

然而，技術(shù)發(fā)展的方向可能會受到量子計算等新興技術(shù)領(lǐng)域的影響。

例如，谷歌發(fā)布的最新量子芯片[Willow]擁有105個量子位，能在五分鐘內(nèi)完成傳統(tǒng)超級計算機需要超過宇宙年齡才能解決的計算問題，這表明量子計算在計算能力方面具有傳統(tǒng)芯片無法比擬的潛力。

結(jié)尾：

盡管英偉達GPU目前仍是多數(shù)云服務(wù)提供商的首選，但隨著ASIC設(shè)計的不斷成熟，這些云巨頭未來幾年可能通過自研ASIC在采購談判中獲得更大的議價能力。

在未來，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和市場需求的變化，ASIC和GPU將繼續(xù)并存并發(fā)展，各自在不同的應(yīng)用場景中發(fā)揮其獨特優(yōu)勢，共同推動人工智能生態(tài)的繁榮。

部分資料參考：鮮棗課堂：《ASIC會不會取代GPU？》，技術(shù)飯：《揭秘AI芯片：從GPU到ASIC的多元化發(fā)展》，錦緞：《2025算力主線：ASIC VS GPU》，芝能科技：《人工智能ASIC賽道：誰才是最終贏家？》，維科網(wǎng)電子：《AI新軍股價狂飆400%，上演[三英戰(zhàn)呂布]戲碼》，余漢波：《推理崛起，ASIC能否挑戰(zhàn)GPU霸主地位？》，風(fēng)口投資學(xué)：《ASIC芯片爆了》

       原文標題 : AI芯天下丨熱點丨ASIC和GPU共存，AI芯片市場開啟多元化