低调赚钱的AI芯片巨头

21世纪经济报道03-18

21世纪经济报道记者骆轶琪广州报道在过去一年半导体行业下行周期中，除了英伟达以GPU霸主身份实现业绩快速成长之外，另一些主营虽非GPU，但是立足于AI定制芯片市场的半导体巨头也低调实现了稳健的成长性。据Gartner统计，2023年按照半导体销售额计算，英伟达以56.4%的收入同比增速，首次进入Gartner统计的半导体Top5（不包含第三方晶圆代工厂商）阵营；前十公司中在下行周期能实现成长的另...

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广州报道在过去一年半导体行业下行周期中，除了英伟达以GPU霸主身份实现业绩快速成长之外，另一些主营虽非GPU，但是立足于AI定制芯片市场的半导体巨头也低调实现了稳健的成长性。据Gartner统计，2023年按照半导体销售额计算，英伟达以56.4%的收入同比增速，首次进入Gartner统计的半导体Top5（不包含第三方晶圆代工厂商）阵营；前十公司中在下行周期能实现成长的另...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN202403182135468b435013&s=b\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","isBrief":false,"type":0,"news_type":1,"symbol":"GOOG","symbol_name":"谷歌","start_time":0,"source_url":"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN202403182135468b435013&s=b","article_id":"2420474173","we_media_id":null,"thumbnails":[],"rights":{"source":"tencent","url":"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN202403182135468b435013&s=b","rn_cache_url":null,"customStyle":"body{padding-top:10px;}#news_title{font-weight:bold;#titleStyle#;}#news_description span{font-size:12px;#descriptionStyle#;}.footer-note{#statement#}","selectors":".mod-LoadTzbdNews, 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广州报道在过去一年半导体行业下行周期中，除了英伟达以GPU霸主身份实现业绩快速成长之外，另一些主营虽非GPU，但是立足于AI定制芯片市场的半导体巨头也低调实现了稳健的成长性。据Gartner统计，2023年按照半导体销售额计算，英伟达以56.4%的收入同比增速，首次进入Gartner统计的半导体Top5（不包含第三方晶圆代工厂商）阵营；前十公司中在下行周期能实现成长的另两家公司分别是博通（+7.2%）和意法半导体（+7.7%），但考虑到两家公司之间存在一定收入差距，博通的成长能力看起来更强。在外界看来，博通（Broadcom）是一家强于收购整合的公司，近些年间更是将收购的长臂伸向软件，陆续完成多个大手笔动作。而博通的其中一个强势业务就在于定制AI芯片，在大模型对AI涌动的需求下，支撑其实现逆势成长。另一家整体大盘不算大的公司Marvell（美满电子），也在定制化AI芯片需求下相关业绩大增。最新财报显示，2023年四季度公司数据中心相关业务收入同比增长54%，季度内AI相关收入约为2亿美元。不同于GPU更多定位为通用型图形处理器和大规模并行计算，定制类AI芯片ASIC是一种更为专用的类别。由于其定制化程度较高，在对计算有旺盛需求的产业发展早期，可能发挥的能力相对有限，但随着大模型持续发展，也不能忽视其重要性和成长性。定制芯片受捧博通和美满电子的共性是都有定制化AI芯片和相关数据交换业务，只是由于两家公司的历史积淀不同，而在整体发展上各有侧重。博通2024财年第一财季（截至2024年2月的三个自然月）财报显示，期内实现收入119.61亿美元，同比增长34%；净利润13.25亿美元，同比增长17.2%；毛利率75.4%。（博通两大业务增速表现）博通CEO兼主席Hock Tan（陈福阳）表示，第一财季和2024整个财年有两大收入增长动力。其一是公司前不久完成收购Vmware，随着客户部署Vmware的基础设施，促成博通软件基础设施部分收入增长；其二是人工智能数据中心对网络产品的强劲需求，以及人工智能定制加速器在超大规模数据中心方面的需求推动半导体部分领域增长。财报显示，其业务主要由两大部分构成：半导体解决方案实现收入73.90亿美元，软件基础设施收入为45.71亿美元。在半导体类业务中，该季度内博通的AI收入约23亿美元，主要由于两个超大规模客户对定制AI芯片需求所推动。虽然公司没有官宣两大客户主要是谁，但业界认为可能性较大的是一直推进自研AI芯片的谷歌和meta。博通方面预计，2024财年人工智能超预期的增长足以抵消宽带和服务器存储的周期性疲软，将达成中高个位数增长；年内预计半导体业务300亿美元，AI相关收入超100亿美元。美满电子财报显示，2024年第四财季（截至2024年2月的三个自然月）实现净营收14.27亿美元，同比增长1%；毛利润6.64亿美元，GAAP毛利率为46.6%、non-GAAP毛利率63.9%；Non-GAAP净利润4.02亿美元。Marvell总裁兼首席执行官Matt Murphy表示，人工智能驱动了数据中心终端市场的强劲成长，期内该部分环比成长38%、同比增长54%。根据业绩会上透露，一季度该公司两款AI ASIC开始出货，并计划在下半个财年实现大幅增长。3月初Marvell已经官宣其首款2nm平台的AI加速芯片产品将与台积电合作，此前二者已经在5nm、3nm平台方面开展了合作。由此可见，支撑这两家定制化AI芯片业务成长的动力，在于国际科技巨头考虑到外购芯片的高昂成本，而决定通过自研芯片降低算力部署成本难题。业内人士告诉21世纪经济报道记者，同为AI芯片，GPU和谷歌主推的TPU芯片各有优劣。比如GPU的优势在于通用性强、适用于多种计算任务，但其存储和通信存在一定瓶颈，这也是近两年来高带宽存储HBM需求随之旺盛的原因；TPU属于ASIC定制化AI芯片的一种，其优势在于专为深度学习设计、计算效率高，但缺点是通用性较差。不止这两家大厂，英伟达近期也有迹象可能进入定制芯片市场，由此可能会对该市场的发展格局带来一定搅动。群智咨询（Sigmaintell）IT事业部资深分析师张玉彬对21世纪经济报道记者分析，英伟达在GPU领域具有强大的技术实力和市场地位，而ASIC设计与GPU设计在某些方面是相通的，如并行处理、低功耗设计等。通过布局ASIC，英伟达可以将其在GPU领域的技术实力应用于ASIC设计，实现技术协同和资源共享。同时，ASIC的设计和生产也需要先进的半导体制造工艺和设备，与英伟达现有GPU生产线可以形成互补。沙利文大中华区合伙人兼董事总经理陆景则对21世纪经济报道记者分析，不同于GPU和FPGA的灵活性，定制化的ASIC一旦制造完成将不能更改，所以初期成本高、开发周期长的特点令其进入门槛高。“英伟达准备进入ASIC领域是旨在占领定制人工智能芯片爆炸性市场的一部分，并保护自己免受越来越多寻求其产品替代品公司的影响。英伟达向ASIC领域的进军很可能蚕食博通和美满电子在ASIC领域的市场份额。”差异化竞争博通和美满电子并不是传统意义上聚焦通用型“计算”能力的芯片巨头，只是因为在高速计算需求膨胀的当下，能够计算已经不够，要实现快速进行数据运算，算力、存力、运力三者缺一不可。“运力”就涉及将数据进行传输的过程，博通和Marvell已部署相关通信网络相关芯片业务，如以太网交换芯片、光传输DSP芯片等。中金研究指出，AI对数据中心通信性能要求提升，有望长期驱动数据中心通信市场的扩容；博通在交换芯片等多款云网设备上游器件领域市占率领先，有望充分受益于AI时代的变革。国金证券也认为，长期看，由于AI推理对算力的要求较训练降低，未来随着AI应用的铺开，非英伟达AI芯片在推理端将具备较大市场空间，带动以太网在AI组网中的应用。此外，博通近些年来的收并购动作在持续走向软件和云相关。半导体行业资深观察人士姚嘉洋对21世纪经济报道记者分析，“个人观察觉得，博通过去几年对软件的业务收购，对博通的ASIC业务是两个平行线，不太可能形成CUDA和英伟达的互补关系。两家公司发展策略不同。”他指出，如前不久收购的Vmware，其谷歌、META等云计算厂商都有深入合作关系，收购软件对博通财报表现中毛利率、盈利率、EPS的增加都会有很大帮助。这个角度看，软件收购会是博通企业运营很重要的方向。（美满电子2024财年，即大约为公历年份的2023年度四个季度主要收入表现，数据中心业务大幅逆势增长）此外，多家芯片巨头财报都显示，除了AI训练，近期越来越多AI推理需求也在集中释放，有望带来新发展空间。姚嘉洋对记者表示，的确AI推理正释放出较大需求，会为ASIC芯片带来发展空间。当然至于是GPU还是ASIC更具发展优势，要看具体应用诉求。“比如一些芯片厂商会针对人脸识别部分做特别优化，让功耗表现较低或性能较好，可以针对这个功能开ASIC芯片使用；但GPU其实也可以做相关开发。所以是看客户需求，是用GPU开发人脸识别，还是开ASIC部分去满足特别的应用需求。”“我认为ASIC和GPU两者会并存，将有各自需求。”他续称，当前AI大模型发展还处在初步阶段，因此会有不同大模型在不同领域持续发展。那么很难在产业发展早期就针对特定领域开发定制化ASIC芯片；而GPU的通用性令其相对适合当下阶段。“当然因为Meta和谷歌会有特定的应用场景，因此会针对开发相应ASIC，这不管是博通还是Marvell，也是很重要的市场机会。所以我觉得不同情况会有不同的对应，GPU和ASIC都有成长空间。”同理也适用于智能驾驶行业应用。姚嘉洋对记者分析，智能驾驶目前被称为“先进辅助驾驶”或ADAS，还处在相对早期发展阶段。无论中国还是美国、欧洲，目前有不同的法规限制、保险赔偿等要求。“从这个角度看，短期内在未来3-5年，我觉得智能驾驶ASIC芯片需求不会那么快成长；GPU因为具备通用性，可能可以针对不同国家法规需求，有较好发展。但未来进入到L3以后时期，法规等方面比较成熟后，ASIC芯片相关需求会慢慢展现出来。”","kind":null,"is_publish_news":null,"is_publish_highlight":null,"is_publish_live":null,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 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