业界将其称为专用集成电路，通常仅为特定客户的特定功能而开发。它们不能部署在任何客户应用场景中，例如GPU和CPU加操作系统。
为什么像谷歌这样的互联网巨头会转向博通来开发专用的AI ASIC？
逻辑是这样的，谷歌建立了自己的人工智能模型来与谷歌竞争。然而，芯片太贵，很难买到。购买硬件后，还需要使用的CUDA软件，再加上 NV link网络传输，实现GPU之间的高速数据共享，让多个GPU速度更快。共同提高并行计算效率。
听上去黄仁勋的控制欲很强，谷歌经过深思熟虑才决定开发自己的芯片。谷歌自研芯片的第一个逻辑条件是：
首先，我不想依赖CUDA。我自然不需要的GPU，也不想让有机会剥削我；
第二，我自己开发了专用芯片。这个芯片只使用了我自己开发的系统。只要它能运行我自己的算法，训练我自己的模型，就足够了。
各大互联网公司，还有那些跑模型的AI公司，对算力极度饥渴，但又不想花大钱买芯片，于是就找到了博通等芯片开发经验丰富的公司（ MRVL）帮助完成新芯片。研发工作最终在风险、算力、性能、成本等方面达到完美的平衡点。
据悉，微软已经伸手洽谈合作，高管也透露，微软给出的机会比想象的要大。
ASIC 的优点是什么？
尽管英伟达的AI GPU性能出色，但摩根士丹利认为，谷歌、亚马逊和微软等云服务提供商仍在积极推动ASIC设计。这背后有两个主要驱动力：
首先，目前单张AI ASIC卡的算力低于GPU芯片，但由于其成本较低，在普通推理精度下表现出更高的性价比和更低的功耗。
此外，由于ASIC是针对特定任务而设计的，因此其计算能力利用率可能更高。谷歌的TPU算力利用率可以超过50%。谷歌也在不断优化其TPU系列。最新的 TPU v6 比上一代更加节能。 67%。对于云厂商来说，ASIC也是增加供应链多样性的重要选择。
例如，在相同预算下，AWS 2可以比的H100 GPU更快地完成推理任务，性价比提升30-40%。计划于2025年下半年推出，计算性能将提升2倍，能效将提升40%。
目前ASIC的代表厂商博通和ASIC（两家公司占据了ASIC市场60%以上的份额），已经领先市场几个位置。前者作为谷歌自研AI芯片TPU的制造商，已经保持了近10年的合作关系。 MRVL自25年前开展业务以来，已设计了超过2000款ASIC，并曾受亚马逊、谷歌、微软邀请开发定制AI芯片。 。
博通真的有能力与英伟达帝国竞争吗？
答案是肯定的。目前，生态系统拥有硬件GPU+软件CUDA和网络传输NV link三张王牌，为打造了不可动摇的技术护城河。 NV link是早在2016年开发的私有专用网络协议。NV link是一种高速、低延迟的互连技术。其当前的4.0版本几乎是传统网络架构的PCI-E Gen 5标准速度的三倍。其他厂商根本无法与 竞争，例如 AMD。
然而，博通则不同。它也是一家网络公司。博通在网络芯片、交换机和路由器方面拥有深厚的技术积累，能够提供高性能的网络传输。这方面并不比 NV link差，这对于数据中心来说非常重要。云计算环境至关重要。这也是为什么博通公布财报后，提供以太网交换机的美股ANET大涨。你还记得吗？ ANET 是我们 2024 年初必买的 10 只股票之一。现在它已经几乎翻了一番，最近进行了 4:1 的反向股票分割。
当博通制作定制AI芯片时，该公司不需要考虑是否与的CUDA兼容。只要能运行自己公司的算法、系统和模型就足够了。简单来说就是：
AI定制芯片+客户自有软件+网络挑战 GPU+ CUDA+NV link。
客户可以在自己的封闭圈子里运行自己的模型、系统和算法，并且自己开发。如果客户没有怎么办？博通这里有的是，只要网络软硬件完全打通，博通的核心业务就擅长这个！ 以太网交换芯片主要应用于数据中心和服务器集群设备，负责高效、高速地处理和传输数据流。
博通芯片对于构建 AI 硬件基础设施至关重要，因为它们可确保 GPU 处理器、存储系统和网络之间的数据高速传输，这对于同生成式 AI 极其重要，尤其是那些需要处理大量数据输入和处理的应用。实时处理能力，如Dall-E 图、Sora 视频大模型等。
凭借在AI ASIC市场的领先地位，博通或将很快打破的“AI芯片垄断”。
AI ASIC市场有多大？
我们先看增长空间。摩根士丹利预测，AI ASIC市场将从2024年的120亿美元增长到2027年的300亿美元，复合年增长率为34%。
全球人工智能计算需求正在经历爆发式增长。蓝色的是GPU和FPGA半定制芯片，黄色的是ASIC全定制芯片。
博通财报显示，博通AI相关营收（数据中心以太网芯片+AI ASIC）同比猛增220%，全财年总计达到122亿美元。未来还将与三个非常大的客户一起开发ASIC定制AI。芯片。
据美股大数据调查显示，meta最新自研AI芯片将选择博通作为自研芯片技术的核心合作伙伴。 meta 此前与 共同设计了 meta 的第一代和第二代 AI 训练加速处理器。博通预计将在2024年下半年和2025年加速meta下一代AI芯片MTIA 3的开发。
消息人士透露，其与博通已经合作数月，专注于推理芯片的开发，未来还将与更多合作伙伴合作开发其他类型的芯片。
与训练芯片不同，推理芯片主要用于运行训练好的模型并处理实时用户查询等任务。 帮助芯片设计适应制造需求，并优化芯片的设计元素，以实现芯片和系统之间更快的信息传输。作为全球最大的半导体代工厂，台积电是制造芯片的重要合作伙伴。首款定制芯片预计将于2026年由台积电生产，具体时间可能会根据进度进行调整。
博通预计2027财年潜在市场规模将达到600亿美元至900亿美元。我们的美股投资网络取中间值，是750亿美元，是122亿美元的六倍。那么AVGO博通的股价至少可能还有3-5倍的长期上涨空间。
我们现在的分析不是让你追高，而是让你更多地了解这家公司，关注公司未来是否会出现回调，以便你寻找入场机会。
此外，瑞穗分析师Klein指出，华尔街正在关注谷歌等大型云计算公司对ASIC的需求，这可能是英伟达周五意外下跌的原因之一。 “在我看来，定制的 AI 芯片每年都会从 AI GPU 手中夺取份额，尽管 GPU 仍将在 AI 训练方面占据主导地位。”
华尔街方面，博通财报发布后，投资机构大幅调高了对该公司未来12个月目标股价的预期。华尔街最高目标价已高达260美元，一致评级为“强力买入”。没有一位分析师给出“卖出”的评级。金融巨头摩根大通大幅上调博通目标股价，从210美元上调至250美元，并维持“增持”最高评级，这意味着在摩根大通分析师眼中，总市值已突破万亿美元大关，而最新的博通股价高达224美元，还能继续上涨。另一家知名机构将目标股价从210美元大幅上调至255美元，并将博通的目标价从210美元上调至260美元，为华尔街最高目标价。
终于
研究报告提到，量子计算的潜在崛起可能会对AI半导体的需求产生影响。但目前量子计算在AI推理领域的适用性较低，短期内难以取代ASIC和GPU。此外，退役的GPU也可能成为ASIC市场的威胁。一些云服务提供商可能会选择通过使用退役的 GPU 来降低成本，而不是投资昂贵的 ASIC。
摩根士丹利的结论是，ASIC的崛起并不意味着GPU的衰落。相反，这两种技术将长期共存，为不同的需求场景提供最佳的解决方案。
在未来的AI市场中，ASIC将凭借成本和能效优势争取更多份额，而英伟达将继续依靠其技术领先地位巩固市场地位。
本文来自微信公众号，作者：Ken，前纽约证券公司，36氪经授权发布。
