本文作者：张逸凡
编辑：申思琦
来源：硬 AI
随着芯片设计和系统复杂性的增加，科技大厂将更多地与 ASIC 厂商合作。
小摩预计高端定制的 ASIC 芯片市场的规模将在 200 亿至 300 亿美元之间，并将以每年 20% 的复合年增长率（CAGR）增长。
博通和 Marvell作为 ASIC 市场的领先者，或成为赢家。
目前，两家公司占据了超过 60% 的市场份额。
博通以 55-60% 的份额位居第一，而 Marvell 以 13-15% 的份额紧随其后。
此外，随着云厂商和大型 OEM 厂商入局 ASIC，供应链可能从英伟达独大向多元化发展。
<h2>一、ASIC 与 算力卡</h2>
ASIC 与通用算力卡的较量存在已久，随着云厂商和大型 OEM 厂商的入局，角逐愈演愈烈。
目前，通用算力卡的主要厂商是英伟达，占 AI 算力市场近 70% 的份额；ASIC 的主要厂商是博通和 Marvell，两家占 ASIC 市场超 60% 的份额。
ASIC 在特定任务场景下，具有高性能、低功耗、成本效益、保密性和安全性以及减少电路板大小的优势。
这种优势主要是因为：
<blockquote>
• ASIC：为特定应用而设计的集成电路，针对特定任务进行优化，在这些任务上通常比 GPU 高性能、低功耗低优势。但缺点是不具备通用性。
• 通用算力卡：提供标准化的高计算性能，但不聚焦于特定任务场景，适用于广泛的应用，具备通用性；
</blockquote>
换句话说，ASIC 是牺牲通用性，来换取特定场景的高性能；通用算力卡则具备通用性，但在特定场景下，性能不如 ASIC。
事实上，对于不同的算力卡客户来讲，需求是不同的。
云厂商也许更看重弹性计算，企业也许更关注集群算力等。面对特定的需求，ASIC 比标准算力卡更具备优势，更加贴合客户自身的使用场景。
目前，Google、Meta、微软和亚马逊等云和超大规模公司正在引领 ASIC 这一潮流。
比如，谷歌的 TPU、Meta 的 MTIA、微软的 Maia、亚马逊 Trainium2 等。
需要注意的是，ASIC 的成本也许高于通用算力卡。根据大摩的测算，GB200 的 TCO（总拥有成本），比 TPUv5 低了 44%，比 Trainimium 2 低了 30%。
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<h2>二、博通与 Marvell</h2>
随着芯片设计和系统复杂性的增加，大型云计算和设备 OEM 厂商将更多地与 ASIC 设计伙伴合作。
博通和 Marvell 作为 ASIC 市场的领先者，或成为赢家。
1）博通的合作与发展
博通一直是谷歌自研 AI 芯片 TPU 的主要制造商，这种合作关系已经持续了约 10 年。
截至目前，双方已经合作设计了六代 TPU，并正在推进第六代 TPU（3nm 工艺）的量产。
虽然市场一直传出谷歌将放弃与博通的合作，转而自研来节省成本。
但是最近，博通在分析师会议上，仍然透露了其获得了为谷歌提供多代 TPU 的合同。小摩认为，该合同包括了即将推出的 TPU 第七代 (v7)，并预计将在 2026/2027 年推出第七代 TPU。
过去，Google 每年向博通支付的 TPU 费用预计在 20 亿美元，2023 年达到了 35 亿美元，24 年预计将达到 70 亿美元，主要由于 AI 需求的快速扩张。
此外，博通与 Meta 在其 AI 基础设施方面的合作预计也将产生可观的收入，小摩预测该合作未来两年可能达到数十亿美元。
博通的客户群体不仅限于 Google 和 Meta，还包括苹果、思科、富士通、爱立信、诺基亚、HPE、NEC、瞻博网络、Ciena、大众和西部数据等各行各业的众多客户。
2）Marvell 的前景
Marvell 与亚马逊、谷歌和微软有多年的 ASIC 合作经验。
目前，Marvell 正在加速其首批两个 AI ASIC 项目的生产，据称是 Amazon 的 5nm Tranium 芯片和 Google 的 5nm Axion ARM CPU 芯片。
此外，还有几个更大的项目正在进行中：1）Amazon Inferentia ASIC，预计在 2025 年启动；2）Microsoft Maia，预计在 2026 年启动。
小摩预测在 2026 年，Marvell 将迎来强劲增长。
并预测 Marvell ——
<blockquote>
• 2024 年 AI 收入为 16 亿至 18 亿美元，2025 年将增长至 28 亿至 30 亿美元；
• 2028 年能够实现 70 亿至 80 亿美元的加速计算/AI ASIC 收入；
</blockquote>
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此外，小摩提到了，定制芯片（ASIC）的激增，对 SNPS、CDNS 和 ARM 等提供 EDA 软件（芯片设计所需的工具）和 IP（可集成到芯片中的预先设计好的组件）的公司来说是一个利好消息。
<h2>三、供应链向多元化发展</h2>
随着云厂商和大型 OEM 厂商入局 ASIC，供应链可能从英伟达独大向多元化发展。
当前，市场近 70% 的 AI 计算，使用的是英伟达的算力卡，AI 供应链的焦点也一直在英伟达的供应链上。
然而，随着云厂商逐步采用 ASIC 芯片，供应链也许会呈现出多元化的趋势。
ASIC 芯片供应链中，供应商的选择主要取决于其开发者（云厂商、OEM 厂商），而不是英伟达。
对于云厂商来讲，具备足够的实力自研 ASIC 芯片；然而，对于相对欠缺研发能力的 OEM 厂商来讲，英伟达或采用 IP 授权的方式，使得 OEM 厂商可以基于英伟达的算力卡自主研发。
但不论哪种情况下，都会对供应链产生多元化趋势的影响。
另一个角度来看，一些客户如主权国家、中小型企业等不具备自研优势的厂商，英伟达仍具备优势。

博通

ASIC 市场上，博通预计今年 AI 收入将达到 110 亿美元以上，主要来自与 Google 和 Meta 的合作；Marvell 预计 2028 年 AI 收入将达到 70 亿至 80 亿美元，主要来自与 Amazon 和 Google 的合作。

从 GPU 到 ASIC，博通和 Marvell 成赢家丨 AI 脱水