在转型的路上
如果把AI芯片进行分类,大致可以分为通用型(GPU)、半定制型(FPGA)、定制型(ASIC)三种。其中英伟达主攻的方向就是GPU,在架构上缩减了图形显示、渲染等功能,增强了计算能力。
AI芯片分类
毕竟在ChatGPT快速渗透的背后,是模型参数和训练数据量的指数级增长,再进一步,就是算力的不断提升。据笔者估计,GPU已经占据了专用AI服务器成本的一半以上,这里确实大有可为。
玩家们在发现了这条道路上的黄金后,也在倾注心血,希望能抢占先发优势。就比如AMD最近刚刚宣布,即将推出的最先进的人工智能GPU MI300X,准备和英伟达掰掰手腕(虽然目前在设计方面还远达不到英伟达的量级)。在交货方面,预计下游客户从今年三季度开始就能获得样品,今年年底前产量就能提升。
反正别管别的玩家,亚马逊已经坐不住了,放风出来说正在考虑使用AMD的新型AI芯片。除了英伟达和AMD,美国涉及AI芯片设计的初创企业多达300家。
而对于AI芯片的制造商们,也是和设计玩家来了一场梦幻联动。就比如台积电就已经争取到了大量的AI芯片代工订单,背后也是有7纳米及以下制程工艺作为强大的实力支撑。而且非常有意思的是,最近一个月,台积电至少投资了三家硅谷的AI芯片初创企业,总投资额超过了万亿美元,和上游直接实现强绑定。
AI芯片产业链
国内玩家的掘金
你要问笔者,国内玩家的实力能和英伟达实现平起平坐吗?实话说确实有点难,但所谓星星之火,可以燎原。经过几年的探索,可以说目前是进步和差距并存。
其实,如果将中美两国在AI领域做对比,就会发现算力是两国竞争的重要领域之一。在AI芯片领域,在资本市场上名声比较响的莫过于寒武纪(688256)了,从去年的业绩情况来看,其营收增长了1.1%,但是毛利率已经突破了65%。这家公司主要设计、研发的通用型智能芯片产品。
但也不能说寒武纪就已经可以高枕无忧。笔者拿它对标了一下英伟达,差距主要体现在这么几个方面:
一是寒武纪一年十几亿元的研发投入和英伟达超过500亿元的研发投入相去甚远(主要也是英伟达的现金牛业务游戏显卡一直能支撑着GPU的研发);
二是除了硬件,英伟达已经形成了较为完善的软件生态(CUDA平台),这让不少玩家不得不选择在这个体系下生存;
三是下游的客户差异性较大。这个是比较显而易见的,笔者就不过多赘述了。
除此之外,其他国内玩家也在AI芯片领域做出努力。比如景嘉微(300474)已成功研发JM7200和JM9系列GPU芯片(完全独立研发),应用于台式机等终端设备。此外,资本也在积极助力,据粗略统计,去年国内AI芯片行业融资超过100起,融资总额超过了80亿元。
AI厂商成立情况
虽然说资本不是万能的,但是没有资本是万万不能的。
未来,据专业机构预测,AI芯片的市场规模将在2025年突破700亿元,年复合增长率也达到了45%,随着AI需求潜力的释放,AI芯片成为市场主流产品相信只是时间问题。
浪潮依旧,谁能逐鹿
在全球AI大潮席卷的背景下(AI会在未来10年内推动全球经济增长约7万亿美元),全世界的AI芯片产能很明显处于供不应求的阶段,全世界都在疯抢AI芯片,这也给不少玩家在这个领域布局提供了机会。
而目前英伟达一家独大的事实,也让不少玩家知耻而后勇。最近几年,互联网巨头亦强势入局AI芯片(比如腾讯领投的燧原科技推出推理侧产品云燧i20,INT8算力达256TOPS),一方面说明行业存在黄金,另一方面通过AI芯片的技术进步,也能反哺自身主业的发展。比亚迪的智能驾驶团队也在积极筹备AI芯片团队。
究竟谁能站在金字塔的顶端,现在下结论明显为时尚早,但是抓住下游的应用场景,对芯片玩家来说就显得格外重要。
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原文链接:http://finance.sina.com.cn/wm/2023-06-21/doc-imyxzvhf3695533.shtml