來(lái)源：硬AI

　　隨著AI大模型從預(yù)訓(xùn)練階段轉(zhuǎn)向邏輯推理階段，以ASIC為代表的專(zhuān)用芯片可能將逐步取代以GPU為代表的通用芯片，成為各大AI公司的“新寵”。分析稱(chēng)，如果博通CEO對(duì)ASIC市場(chǎng)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確，未來(lái)三年博通ASIC相關(guān)的AI業(yè)務(wù)有望實(shí)現(xiàn)每年翻倍增長(zhǎng)。

　　上周五晚美股市場(chǎng)驚現(xiàn)“買(mǎi)博通、賣(mài)英偉達(dá)”：博通（broadcom）股價(jià)大漲27%，創(chuàng)下歷史最高單日漲幅，公司市值突破1萬(wàn)億美元，同時(shí)芯片龍頭英偉達(dá)股價(jià)錄得3.3%的下跌。

　　引爆買(mǎi)盤(pán)的導(dǎo)火索來(lái)自博通CEO Hock Tan在當(dāng)天業(yè)績(jī)會(huì)上的大膽預(yù)測(cè)：2027年市場(chǎng)對(duì)定制款A(yù)I芯片ASIC的需求規(guī)模將達(dá)600億至900億美元。

　　有分析指出，這個(gè)數(shù)據(jù)如果實(shí)現(xiàn)，意味著未來(lái)三年（2025-2027年），博通ASIC相關(guān)的AI業(yè)務(wù)將實(shí)現(xiàn)每年翻倍增長(zhǎng)，這大幅提升了市場(chǎng)對(duì)于ASIC的預(yù)期，可能意味著ASIC有望迎來(lái)爆發(fā)期。

　　數(shù)據(jù)枯竭、邊際效益遞減……大模型從訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理

　　作為AI模型的第一階段，預(yù)訓(xùn)練是個(gè)不斷給模型“喂”數(shù)據(jù)并不斷迭代更新的過(guò)程。

　　為了提升模型性能，秉持著數(shù)據(jù)量、計(jì)算量和模型參數(shù)量規(guī)模越大越好（即Scaling law）的原則，各大科技巨頭紛紛哄搶當(dāng)前市面上性能最為強(qiáng)悍的英偉達(dá)GPU，讓囤積的GPU數(shù)量給AI模型效用“做擔(dān)?！薄?/p>

　　然而，高強(qiáng)度、大規(guī)模的模型訓(xùn)練正在“榨干”全球數(shù)據(jù)庫(kù)，并且模型擴(kuò)展邊際效益遞減的同時(shí)算力成本仍然高企，這引發(fā)了對(duì)AI訓(xùn)練階段是否已經(jīng)即將終結(jié)的討論。

　　近日，前OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人、SSI創(chuàng)始人Ilya Sutskever在NeurIPS 2024大會(huì)上發(fā)表演講時(shí)表示，預(yù)訓(xùn)練時(shí)代即將結(jié)束，數(shù)據(jù)作為AI的化石燃料是有限的，目前用于AI預(yù)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到了峰值。

　　OpenAI大神Noam Brown也于近日回應(yīng)稱(chēng)，AI從2019年到現(xiàn)在，難以置信的成就都來(lái)自于數(shù)據(jù)和算力規(guī)模的擴(kuò)大，但大語(yǔ)言模型仍然無(wú)法解決像井字棋這樣的簡(jiǎn)單問(wèn)題。

　　隨之而來(lái)的問(wèn)題是：Is Scaling is All you Need？我們真的還需要再消耗更高的成本來(lái)訓(xùn)練更好的AI嗎？

　　外界的目光開(kāi)始移至AI大模型的下一階段——邏輯推理。

　　作為大模型預(yù)訓(xùn)練的下一階段，邏輯推理是指基于現(xiàn)有大模型，開(kāi)發(fā)AI在各細(xì)分垂直領(lǐng)域的應(yīng)用以實(shí)現(xiàn)終端落地。

　　從市面上的大模型產(chǎn)品看，包括谷歌的Gemini 2.0、OpenAI的o1等在內(nèi)，AI Agent（智能體）目前已經(jīng)成為了各大公司的主攻方向之一。

　　隨著AI大模型日趨成熟，有觀點(diǎn)認(rèn)為，以ASIC（專(zhuān)用集成電路）為代表的推理芯片將逐步取代以GPU為代表的訓(xùn)練芯片，成為各大AI公司的“新寵”。

　　而博通CEO對(duì)ASIC市場(chǎng)的樂(lè)觀預(yù)期在一定程度上印證了外界對(duì)AI范式轉(zhuǎn)向的預(yù)期，進(jìn)而引發(fā)了上周五的股價(jià)暴漲。

　　ASIC是什么？比GPU更“專(zhuān)一”

　　半導(dǎo)體大致可以分為標(biāo)準(zhǔn)半導(dǎo)體和專(zhuān)用集成電路（ASIC）。標(biāo)準(zhǔn)半導(dǎo)體擁有標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)格，只要滿(mǎn)足基本要求，就可以應(yīng)用于任何電子設(shè)備，而ASIC則是半導(dǎo)體制造商根據(jù)特定產(chǎn)品要求生產(chǎn)的半導(dǎo)體。

　　因此，ASIC一般會(huì)被應(yīng)用于特定設(shè)計(jì)和制造的設(shè)備中，執(zhí)行必要的功能。

　　AI運(yùn)算也就由此衍生出兩條路徑：一種是英偉達(dá)GPU代表的通用路徑，適合通用高性能計(jì)算，另一種是ASIC定制芯片為代表的專(zhuān)用路徑。

　　作為標(biāo)準(zhǔn)半導(dǎo)體成品，GPU在處理大規(guī)模并行計(jì)算任務(wù)時(shí)表現(xiàn)出色，但當(dāng)處理大規(guī)模矩陣乘法時(shí)，存在內(nèi)存墻問(wèn)題，而經(jīng)過(guò)特殊設(shè)計(jì)的ASIC就可以解決這個(gè)問(wèn)題，一旦大規(guī)模量產(chǎn)，ASIC的性?xún)r(jià)比會(huì)更高。

　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是，GPU貴在目前產(chǎn)品成熟、產(chǎn)業(yè)鏈成熟，而ASIC的想象力在于更“專(zhuān)一”，并且在處理單個(gè)運(yùn)算任務(wù)時(shí)能實(shí)現(xiàn)更高的處理速度和更低的能耗，因此也更適用于推理端邊緣計(jì)算。

　　為科技巨頭定制AI芯片，成了邁威爾和博通的“搖錢(qián)樹(shù)”

　　由于GPU產(chǎn)能趨緊且價(jià)格昂貴，眾多科技巨頭開(kāi)始加入自研ASIC芯片的隊(duì)伍，僅供自家使用。

　　有觀點(diǎn)認(rèn)為，谷歌是AI ASIC芯片的先驅(qū)，因其于2015年發(fā)布第一代TPU（ASIC）產(chǎn)品，同樣具有代表性ASIC芯片還包括亞馬遜的Tranium和Inferentia、微軟的Maia、Meta的MTIA以及特斯拉的Dojo等。

　　在自研AI芯片的上游供應(yīng)鏈上，邁威爾和博通是常年稱(chēng)霸的兩大制造商。

　　邁威爾的崛起離不開(kāi)其新領(lǐng)導(dǎo)層的成功戰(zhàn)略。仿佛早有預(yù)見(jiàn)般，該公司CEO Matt Murphy自2016年上任以來(lái)，趁公司重組之際將公司戰(zhàn)略重心轉(zhuǎn)向?yàn)榭萍季揞^定制芯片，成功在AI大潮中抓住了機(jī)遇。

　　除了谷歌和微軟兩個(gè)大客戶(hù)，邁威爾還在近期與亞馬遜AWS簽訂了為期5年的合作協(xié)議，幫助亞馬遜設(shè)計(jì)自有AI芯片。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，這將助推邁威爾AI定制芯片業(yè)務(wù)在下一財(cái)年實(shí)現(xiàn)翻倍增長(zhǎng)。

　　作為邁威爾的主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，博通同樣擁有谷歌、Meta和字節(jié)三家大客戶(hù)。

　　有分析預(yù)計(jì)，到2027-2028年，每家客戶(hù)都會(huì)達(dá)到1年百萬(wàn)片ASIC的采購(gòu)規(guī)模，隨著第四和第五大客戶(hù)也開(kāi)始快速爬升，這些科技公司的芯片訂制訂單將在未來(lái)幾年給博通帶來(lái)十分可觀的AI收入。

　　隨著AI大模型進(jìn)入“下半場(chǎng)”，真正的推理端剛剛開(kāi)始，關(guān)于芯片的又一場(chǎng)鏖戰(zhàn)即將打響。正如博通的CEO Hock Tan此前所預(yù)言：

“未來(lái)50%的AI Flops（算力）都會(huì)是ASIC，甚至CSP（超大規(guī)模云計(jì)算產(chǎn)商）內(nèi)部自用100%都將是ASIC”。