博通市值破萬億美元啟示：國產芯片可另類突圍

2024年12月13日，定制AI芯片廠商博通總市值突破1萬億美元，并創出單日最大漲幅。隨后，公司股價在次一個交易日又繼續上漲，盤中創下251.88美元的歷史新高。相比之下，通用AI芯片廠商英偉達股價則出現小幅下跌。

導致博通市值突破萬億美元的主要原因在于其四財季財報以及樂觀的市場預期。財報顯示，博通四財季營業收入為140.54億美元，同比增長51.20%，凈利潤為43.24億美元，同比增長22.70%。

另外，博通CEO還表示，公司正在與美國三家大型云計算廠商開發定制AI芯片。因此，華爾街多家投行紛紛上調博通股票目標價，例如，高盛將公司目標價從190美元上調至240美元，巴克萊將博通目標價從200美元上調至205美元。

需要指出的是，在定制AI芯片領域，國內寒武紀（688256.SH）、百度（09888.HK）、騰訊控股（00700.HK）等企業也早有布局，并取得了一定的成績。而且，在下游客戶方面，國內阿里云、天翼云、移動云、騰訊云均位列全球十大云計算廠商名單，這也為國內定制AI芯片的發展提供了必要的需求。

英偉達GPU競品的前世今生

AI芯片是一種專為高效運行人工智能算法而設計的特殊處理器，這種芯片基于人工神經網絡模型，模擬生物神經元工作機制，通過大量處理單元進行計算，以實現負載的數學運算和數據處理。

由于英偉達GPU在AI芯片領域的市場占有率較高，絕大部分人將英偉達GPU與AI芯片直接畫等號。但實際上，市場上主流的AI芯片主要分為三類，第一類是以GPU為代表的通用芯片，第二類是以ASIC為代表的專用芯片，第三類則是以FPGA為代表的半定制化芯片，其中，GPU與ASIC為AI芯片的主要技術路徑。

據慧博投研數據，在三大主流AI芯片中，GPU更適用于AI訓練，其原因在于AI訓練過程需要處理大量的數據和復雜的計算，對芯片的計算能力、內存寬帶和并行處理能力要求非常高。GPU由于擁有眾多的計算核心和高寬帶內存，可以同時處理大量的數據樣本和復雜的計算任務，能夠加速AI模型的訓練過程。而且，在訓練過程中，由于需要不斷的調整模型的參數和結構，GPU的靈活性使其更適合這種頻繁的調試和迭代。

不過，GPU也存在一些局限性。例如，在功耗方面，GPU的功耗相對較高，且由于其通用的架構設計，在執行特定任務可能存在功耗的浪費。

在此情況下，兼具成本與能耗優勢的ASIC成為各大云計算廠商在推理領域的首選AI芯片。ASIC是一種為了專門目的或者算法而專門定制的芯片，根據運算類型，ASIC又細分為TPU、DPU、NPU芯片。TPU是谷歌發明的AI處理器，主要支持張量計算；DPU則是用于數據中心內部的加速計算；NPU則是對應了上一輪AI中的CNN神經卷積算法，后來被大量SoC進了邊緣設備的處理芯片中。

據國泰君安研報，ASIC成本與能耗低于GPU的原因在于其相對簡單的硬件結構，ASIC是為了特定任務而設計，減少了很多針對通用加速計算的不必要的硬件設計，因此，其成本明顯降低。

值得一提的是，ASIC單卡算力與GPU相比仍有一定的差距，例如，谷歌TPU v6和微軟的Maia 100算力約為英偉達H100的90.00%與80.00%。不過，兩者單價顯著低于H100，故在推理場景中，ASIC更具有性價比。

據Marvell數據，2023年，定制芯片僅占數據中心加速計算芯片的16.00%，其規模約為66.00億美元。隨著AI計算需求的增長以及定制芯片占比的提升，預計2028年數據中心定制計算芯片市場規模將到429.00億美元，2023年至2028年年均復合增長率為45.00%。

博通CEO對ASIC市場預計更為樂觀，其在業績說明會上表示，隨著三大云計算廠商計劃使用博通產品構建百萬XPU集群，預計2027年博通AI ASIC市場機會將在600.00億美元至900.00億美元。

國產芯片突圍

作為AI芯片的主要應用領域，全球云計算市場保持高速增長。據中國信通院統計，2023年，中國云計算市場規模達到6165.00億元，較2022年增長35.50%，高于全球云計算增速。

而且，隨著AI發展帶來的云計算技術革新以及大模型規模化應用落地，中國云計算產業將迎來新一輪增長曲線，預計到2027年，中國云計算市場規模將超過2.10萬億元。

據Choice數據，2024年前三季度，阿里云收入為817.54億元，同比增長5.55%。2024年上半年，中國電信天翼云收入為552億元，同比增長20.40%；中國聯通的聯通云收入為317億元，同比增長24.30%；中國移動云業務收入為504億元，同比增長19.30%。與此同時，國內騰訊云、華為云、百度云收入也保持穩定增長。與北美市場相似，中國云計算市場的高速發展也為國內ASIC芯片廠商提供了大量需求。

據慧博投研數據，寒武紀是國內AI芯片領域的獨角獸企業，采用公司終端智能處理器IP的終端設備出貨量已經超過1億臺。而且，公司云端智能芯片及加速卡也已在國內主流服務器廠商產品中得到廣泛應用。

2024年，寒武紀股價由最低點的95.85元最高漲至700元，市值最高接近3000億元。不過，公司業績仍處于虧損的狀態，2022年至2023年及2024年前三季度，寒武紀營業收入分別為7.29億元、7.09億元、1.85億元，同比分別增長1.11%、-2.70%、27.09%。扣除非經常性損益后歸屬于母公司股東的凈利潤分別為-15.79億元、-10.43億元、-8.62億元，同比分別增長-42.20%、33.97%、9.07%，虧損有所收窄。

從數據來看，持續性的高研發投入是導致寒武紀出現虧損的主要原因。2022年至2023年及2024年上半年，公司研發投入金額分別為15.23億元、11.18億元、4.47億元，占當期營業收入的比例分別為208.92%、157.53%、690.92%。

另外，截至2024年上半年，寒武紀共有727名研發員工，占公司總人數的比重為74.79%。其中，78.82%的研發人員擁有碩士及以上學歷。

寒武紀高研發投入取得了成果，據慧博投研數據，在推理芯片領域，寒武紀先后發布MLU100、MLU200、MLU370和玄思1001等4個系列共8個產品。值得一提的是，思元370芯片采用7nm制程工藝，是寒武紀首顆采用chiplet芯片技術的AI芯片，也是國內第一款公開發布支持LPDDR5內存的云端AI芯片，其算力是寒武紀第二代云端推理產品思元270算力的2倍。

更為重要的是，370系列在高密度云端推理領域具有明顯優勢，其MLU370-X8提供256TOPS的峰值算力，高于英偉達的L20。與國內云端推理芯片相比，在150W功耗推理卡中，MLU370-X4峰值算力和昆侖芯R200、燧原I20相同，均為256TOPS。在高密度云端推理領域，MLU370-S4的能耗比為2.56，具有一定的能耗優勢。

除了寒武紀之外，華為、百度等企業也先后發布自研ASIC芯片。華為于2018年10月發布了昇騰910和昇騰930兩款AI芯片，其中，昇騰910是一款最大功耗僅為8W的AI芯片，可用于推理端。2023年9月，華為發布昇騰910B，單精度算力大幅提升，并接近英偉達A100水平。

百度在2018年發布1代昆侖芯片，截至目前，昆侖芯片已經經歷兩輪迭代。需要指出的是，與寒武紀、華為AI芯片不同，昆侖芯片適用云、端等領域，并在自動駕駛、智能交通等領域已經落地。

騰訊也先后發布三款自研芯片，分別為紫霄、滄海、玄靈。其中，紫霄主要用于AI推理，并在語音撰寫、OCR等騰訊業務場景中得到應用；滄海則主要用于視頻轉碼，目前已量產并投用數萬片；玄靈主要用于智能網絡，定位于云主機的性能加速，減少主CPU網絡功能的占用。