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@James黄佳仁：芯片股特辑| 除了英伟达，一文看懂芯片产业链上的逻辑与机会

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除了英伟达，一文看懂芯片产业链上的逻辑与机会","extraTitle":"","html":"<html><head></head><body><p>错过了英伟达？别再忽视以下这些芯片股了。</p>\n<blockquote>\n 一、核心观点：\n</blockquote>\n<ul>\n <li>\n  <p><strong>AI 推理市场比 AI 训练市场规模小</strong>，但对投资者来说，<strong>它仍然是一个令人兴奋的增长领域。</strong></p></li>\n <li>\n  <p>我对定制芯片市场的几乎所有参与者都持建设性态度，具体包括 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">$博通(AVGO)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/ARM\">$ARM Holdings Ltd(ARM)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">$微软(MSFT)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">$谷歌(GOOG)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">$亚马逊(AMZN)$</a> 以及 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">$台积电(TSM)$</a></p></li>\n <li>\n  <p>虽然 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 预计将在未来几年以超过 90% 的市场份额主导 AI 训练市场，但我相信 AI 推理市场也将主要被超大规模企业占领，<strong>这主要是因为使用定制 AI 芯片的成本更低且能效更高。</strong></p></li>\n <li>\n  <p>本文中，多数提及的个股当前价格距离彭博终端上的分析师共识的未来12个月预期价格还有上涨空间。</p></li>\n</ul>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/107e74cafc0304d87f48324bac474de5\" tg-width=\"561\" tg-height=\"198\"></p>\n<blockquote>\n 二、综合解读分析\n</blockquote>\n<ul>\n <li>\n  <p><a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 的 GPU 在推动 AI 开发和推动其市值达到 3.5 万亿美元方面发挥了重要作用。</p></li>\n <li>\n  <p>在推出 ChatGPT 后，Nvidia 的数据中心收入（包括 AI 芯片）从 2023 年第四季度的 36 亿美元飙升至 2025 年第二季度的 260 亿美元，<strong>其整体利润率从 2023 年第四季度的 26.5% 增加到 2025 年第二季度的 62.5%。</strong></p></li>\n <li>\n  <p>然而，像 H100 这样的 AI 芯片的高成本促使 <a href=\"https://laohu8.com/S/META\">$Meta Platforms, Inc.(META)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">$微软(MSFT)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">$亚马逊(AMZN)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">$谷歌A(GOOGL)$</a> 和OpenAI 等客户在 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">$博通(AVGO)$</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/MRVL\">$迈威尔科技(MRVL)$</a> 的帮助下探索开发自己的 AI 芯片。</p></li>\n <li>\n  <p>目前，数据中心的定制 AI 芯片设计由 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">$博通(AVGO)$</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/MRVL\">$迈威尔科技(MRVL)$</a> 主导。</p></li>\n <li>\n  <p>虽然 <a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">$美国超微公司(AMD)$</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 正在设立定制芯片部门来帮助公司开发 AI 芯片，但大多数超大规模企业仍然倾向于与 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">$博通(AVGO)$</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/MRVL\">$迈威尔科技(MRVL)$</a> 合作。</p></li>\n <li>\n  <p><strong>大多数公司目前更喜欢使用 Nvidia 的 AI 芯片进行训练，相信 Nvidia 提供最佳的 AI 功能，</strong>并且他们担心如果改用 AMD 的 MI300X 或英特尔的 Gaudi 2 等替代品，AI 性能会落后。 <strong><a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 的 CUDA 软件是其 GPU 独有的，仍然是 AI 训练工具的领导者。</strong></p></li>\n <li>\n  <p>总之，大多数公司将继续偏爱 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 的 GPU 进行 AI 训练，但可能会使用定制 AI 芯片进行推理。</p></li>\n <li>\n  <p>定制 AI 芯片比通用 Nvidia GPU 性能更好、成本更低、能耗更低，尤其是对于推理和能耗敏感的应用。</p></li>\n <li>\n  <p><strong>预计到 2032 年，人工智能训练和推理市场规模将分别增长至 4710 亿美元和 1690 亿美元，2022 年至 2032 年的复合年增长率分别为 31% 和 48%。</strong></p>\n  <p></p></li>\n</ul>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/bbb3a356a803feac26e589124fa25c6a\" tg-width=\"599\" tg-height=\"455\"></p>\n<blockquote>\n 三、芯片设计公司有望从定制 AI 芯片热潮中获益\n</blockquote>\n<p>1) <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">$博通(AVGO)$</a></p>\n<ul>\n <li>\n  <p>Broadcom 是领先的定制芯片设计商，市场份额接近 60%。</p></li>\n <li>\n  <p>Broadcom 预测 2024 财年 AI 收入将达到 120 亿美元，主要由以太网网络和定制 AI 芯片推动。</p></li>\n <li>\n  <p>据传言，前两大定制 AI 客户是 <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">$谷歌(GOOG)$</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/META\">$Meta Platforms, Inc.(META)$</a> ，第三大客户预计是字节跳动、 <a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">$苹果(AAPL)$</a> 或 <a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">$亚马逊(AMZN)$</a> 。</p></li>\n</ul>\n<p><strong>2)</strong><a href=\"https://laohu8.com/S/MRVL\">$迈威尔科技(MRVL)$</a></p>\n<ul>\n <li>\n  <p>据报道，Marvell 在定制 ASIC 市场占有 15% 的份额。</p></li>\n <li>\n  <p>分析师预计，Marvell 的 AI 收入在 2025 财年可能达到 15 亿美元，而 Marvell 预计其 AI 收入将在 2026 财年达到 25 亿美元。</p></li>\n <li>\n  <p>然而，Marvell 仍然没有盈利，而且与博通相比，其较小的市场份额使其风险更大。</p>\n  <p><strong>&nbsp;</strong></p></li>\n</ul>\n<p><strong>3) </strong><a href=\"https://ttm.financial/S/ARM\">$ARM Holdings Ltd(ARM)$</a></p>\n<ul>\n <li>\n  <p>大多数定制 AI 芯片都基于 ARM 架构。</p></li>\n <li>\n  <p>ARM 的 RISC 架构通常比 x86 的 CISC 更受欢迎，因为它具有出色的能效、可扩展性和更低的延迟，更适合 AI 工作负载。</p></li>\n <li>\n  <p>据广泛报道，ARM 计划在 2025 年推出 AI 芯片。</p></li>\n <li>\n  <p>目前，ARM 为智能手机和 GPU 中的处理器提供电路架构，但它可能会在 2025 年扩展到设计 AI 芯片，然后分包其制造。<strong>该公司主要通过公司使用其设计时的专利使用费获得收入</strong>，但它也可能开始<strong>与 Broadcom 和 Marvell 在芯片设计方面展开竞争</strong>。</p></li>\n <li>\n  <p>有报道称，ARM 的 AI 芯片业务最终可能会被剥离并纳入 <a href=\"https://laohu8.com/S/SFTBY\">$软银集团(SFTBY)$</a> 旗下。</p></li>\n <li>\n  <p><strong>ARM 有望成为快速增长的定制 AI 芯片市场的主要受益者之一。</strong></p>\n  <p>&nbsp;</p></li>\n</ul>\n<blockquote>\n 四、超大规模企业有望从定制 AI 芯片热潮中获益\n</blockquote>\n<ul>\n <li>\n  <p>其他云提供商正在开发自己的定制芯片，主要是为了补充 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 的产品以供自己使用。</p></li>\n <li>\n  <p>不过，我相信他们会逐渐开始向他们的云客户提供这些芯片，作为 Nvidia GPU 的替代品。</p></li>\n <li>\n  <p>目前，云提供商允许客户使用 Nvidia 的 GPU 和他们自己的定制芯片来订阅云计算服务。</p></li>\n</ul>\n<p>&nbsp;</p>\n<p><strong>1) </strong><a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">$亚马逊(AMZN)$</a></p>\n<ul>\n <li>\n  <p>最近，亚马逊与 Databricks 签署了一项为期五年的协议， Databricks将利用亚马逊的 Trainium AI 芯片为企业客户构建定制的 AI 模型和系统，例如聊天机器人。Databricks 声称，亚马逊的定制 AI 芯片的成本将比竞争硬件低 40%。</p></li>\n <li>\n  <p>目前亚马逊定制 AI 芯片的客户包括：</p>\n  <p></p></li>\n</ul>\n<ol>\n <li>\n  <p>Trainium芯片：Anthropic</p></li>\n <li>\n  <p>Inferentia芯片：Databricks、 <a href=\"https://laohu8.com/S/ABNB\">$爱彼迎(ABNB)$</a> 、字节跳动、 <a href=\"https://laohu8.com/S/SNAP\">$Snap Inc(SNAP)$</a> Snap 和德国电信</p></li>\n <li>\n  <p>Graviton芯片: <a href=\"https://laohu8.com/S/0MPH.UK\">$德国电信(0MPH.UK)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/SAP\">$SAP SE(SAP)$</a></p></li>\n</ol>\n<ul>\n <li>\n  <p>亚马逊仍然是鼓励企业采用其定制设计的 AI 芯片的最积极的参与者之一。</p></li>\n</ul>\n<p>&nbsp;</p>\n<p><strong>2) </strong><a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">$谷歌(GOOG)$</a></p>\n<ul>\n <li>\n  <p>虽然 <a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">$苹果(AAPL)$</a> 没有明确表示不使用 Nvidia 芯片，但它表示其 AI 模型是在谷歌的定制芯片 TPU 上进行训练的。</p></li>\n <li>\n  <p>据广泛报道，<strong>苹果是谷歌最大的定制芯片客户。</strong></p></li>\n <li>\n  <p><a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">$亚马逊(AMZN)$</a> 于 2015 年收购了 Annapurna Labs，以增强其芯片设计能力，而谷歌在博通的帮助下于 2015 年开始在内部使用 TPU。</p></li>\n <li>\n  <p>因此，一些人认为谷歌的 TPU 优于亚马逊和微软的定制芯片。</p></li>\n <li>\n  <p>报告显示，与 Nvidia 的 H100 相比，谷歌使用其 TPU 运行搜索查询更具成本效益。</p>\n  <p>&nbsp;</p></li>\n</ul>\n<p><strong>3) </strong><a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">$微软(MSFT)$</a></p>\n<ul>\n <li>\n  <p>微软于2023年11月宣布计划打造自己的定制AI芯片。因此，其定制AI芯片主要供内部使用，尚未向第三方提供。</p></li>\n <li>\n  <p>不过，作为全球第二大云提供商的Microsoft Azure最终可能会将其定制芯片开放给第三方使用。</p>\n  <p></p></li>\n</ul>\n<blockquote>\n 五、芯片制造商有望从定制 AI 芯片热潮中获益\n</blockquote>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">$台积电(TSM)$</a></p>\n<ul>\n <li>\n  <p>大多数AI芯片将由 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">$台积电(TSM)$</a> 生产。</p></li>\n <li>\n  <p><a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">$三星(SMSN.UK)$</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">$英特尔(INTC)$</a> 目前缺乏以有竞争力的成本和良好的成品率生产芯片的技术能力。</p></li>\n</ul>\n<p></p>\n<blockquote>\n 六、结论即文初核心观点\n</blockquote>\n<h2></h2>\n<ul>\n <li>\n  <p><strong>AI 推理市场比 AI 训练市场规模小</strong>，但对投资者来说，<strong>它仍然是一个令人兴奋的增长领域。</strong></p></li>\n <li>\n  <p>我看好定制芯片市场的几乎所有参与者，其中包括 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">$博通(AVGO)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/ARM\">$ARM Holdings Ltd(ARM)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">$微软(MSFT)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">$谷歌(GOOG)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">$亚马逊(AMZN)$</a> 以及 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">$台积电(TSM)$</a></p></li>\n <li>\n  <p>虽然 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 预计将在未来几年以超过 90% 的市场份额主导 AI 训练市场，但我相信 AI 推理市场也将主要被超大规模企业占领，<strong>这主要是因为使用定制 AI 芯片的成本更低且能效更高。</strong></p></li>\n <li>\n  <p>本文中，多数提及的个股当前价格距离彭博终端上的分析师共识的未来12个月预期价格还有上涨空间。</p></li>\n</ul></body></html>","htmlText":"<html><head></head><body><p>错过了英伟达？别再忽视以下这些芯片股了。</p>\n<blockquote>\n 一、核心观点：\n</blockquote>\n<ul>\n <li>\n  <p><strong>AI 推理市场比 AI 训练市场规模小</strong>，但对投资者来说，<strong>它仍然是一个令人兴奋的增长领域。</strong></p></li>\n <li>\n  <p>我对定制芯片市场的几乎所有参与者都持建设性态度，具体包括 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">$博通(AVGO)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/ARM\">$ARM Holdings Ltd(ARM)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">$微软(MSFT)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">$谷歌(GOOG)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">$亚马逊(AMZN)$</a> 以及 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">$台积电(TSM)$</a></p></li>\n <li>\n  <p>虽然 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 预计将在未来几年以超过 90% 的市场份额主导 AI 训练市场，但我相信 AI 推理市场也将主要被超大规模企业占领，<strong>这主要是因为使用定制 AI 芯片的成本更低且能效更高。</strong></p></li>\n <li>\n  <p>本文中，多数提及的个股当前价格距离彭博终端上的分析师共识的未来12个月预期价格还有上涨空间。</p></li>\n</ul>\n<p class=\"t-img-caption\"><img 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src=\"https://community-static.tradeup.com/news/bbb3a356a803feac26e589124fa25c6a\" tg-width=\"599\" tg-height=\"455\"></p>\n<blockquote>\n 三、芯片设计公司有望从定制 AI 芯片热潮中获益\n</blockquote>\n<p>1) <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">$博通(AVGO)$</a></p>\n<ul>\n <li>\n  <p>Broadcom 是领先的定制芯片设计商，市场份额接近 60%。</p></li>\n <li>\n  <p>Broadcom 预测 2024 财年 AI 收入将达到 120 亿美元，主要由以太网网络和定制 AI 芯片推动。</p></li>\n <li>\n  <p>据传言，前两大定制 AI 客户是 <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">$谷歌(GOOG)$</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/META\">$Meta Platforms, Inc.(META)$</a> ，第三大客户预计是字节跳动、 <a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">$苹果(AAPL)$</a> 或 <a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">$亚马逊(AMZN)$</a> 。</p></li>\n</ul>\n<p><strong>2)</strong><a href=\"https://laohu8.com/S/MRVL\">$迈威尔科技(MRVL)$</a></p>\n<ul>\n <li>\n  <p>据报道，Marvell 在定制 ASIC 市场占有 15% 的份额。</p></li>\n <li>\n  <p>分析师预计，Marvell 的 AI 收入在 2025 财年可能达到 15 亿美元，而 Marvell 预计其 AI 收入将在 2026 财年达到 25 亿美元。</p></li>\n <li>\n  <p>然而，Marvell 仍然没有盈利，而且与博通相比，其较小的市场份额使其风险更大。</p>\n  <p><strong>&nbsp;</strong></p></li>\n</ul>\n<p><strong>3) </strong><a href=\"https://ttm.financial/S/ARM\">$ARM Holdings Ltd(ARM)$</a></p>\n<ul>\n <li>\n  <p>大多数定制 AI 芯片都基于 ARM 架构。</p></li>\n <li>\n  <p>ARM 的 RISC 架构通常比 x86 的 CISC 更受欢迎，因为它具有出色的能效、可扩展性和更低的延迟，更适合 AI 工作负载。</p></li>\n <li>\n  <p>据广泛报道，ARM 计划在 2025 年推出 AI 芯片。</p></li>\n <li>\n  <p>目前，ARM 为智能手机和 GPU 中的处理器提供电路架构，但它可能会在 2025 年扩展到设计 AI 芯片，然后分包其制造。<strong>该公司主要通过公司使用其设计时的专利使用费获得收入</strong>，但它也可能开始<strong>与 Broadcom 和 Marvell 在芯片设计方面展开竞争</strong>。</p></li>\n <li>\n  <p>有报道称，ARM 的 AI 芯片业务最终可能会被剥离并纳入 <a href=\"https://laohu8.com/S/SFTBY\">$软银集团(SFTBY)$</a> 旗下。</p></li>\n <li>\n  <p><strong>ARM 有望成为快速增长的定制 AI 芯片市场的主要受益者之一。</strong></p>\n  <p>&nbsp;</p></li>\n</ul>\n<blockquote>\n 四、超大规模企业有望从定制 AI 芯片热潮中获益\n</blockquote>\n<ul>\n <li>\n  <p>其他云提供商正在开发自己的定制芯片，主要是为了补充 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 的产品以供自己使用。</p></li>\n <li>\n  <p>不过，我相信他们会逐渐开始向他们的云客户提供这些芯片，作为 Nvidia GPU 的替代品。</p></li>\n <li>\n  <p>目前，云提供商允许客户使用 Nvidia 的 GPU 和他们自己的定制芯片来订阅云计算服务。</p></li>\n</ul>\n<p>&nbsp;</p>\n<p><strong>1) </strong><a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">$亚马逊(AMZN)$</a></p>\n<ul>\n <li>\n  <p>最近，亚马逊与 Databricks 签署了一项为期五年的协议， Databricks将利用亚马逊的 Trainium AI 芯片为企业客户构建定制的 AI 模型和系统，例如聊天机器人。Databricks 声称，亚马逊的定制 AI 芯片的成本将比竞争硬件低 40%。</p></li>\n <li>\n  <p>目前亚马逊定制 AI 芯片的客户包括：</p>\n  <p></p></li>\n</ul>\n<ol>\n <li>\n  <p>Trainium芯片：Anthropic</p></li>\n <li>\n  <p>Inferentia芯片：Databricks、 <a href=\"https://laohu8.com/S/ABNB\">$爱彼迎(ABNB)$</a> 、字节跳动、 <a href=\"https://laohu8.com/S/SNAP\">$Snap Inc(SNAP)$</a> Snap 和德国电信</p></li>\n <li>\n  <p>Graviton芯片: <a href=\"https://laohu8.com/S/0MPH.UK\">$德国电信(0MPH.UK)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/SAP\">$SAP SE(SAP)$</a></p></li>\n</ol>\n<ul>\n <li>\n  <p>亚马逊仍然是鼓励企业采用其定制设计的 AI 芯片的最积极的参与者之一。</p></li>\n</ul>\n<p>&nbsp;</p>\n<p><strong>2) </strong><a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">$谷歌(GOOG)$</a></p>\n<ul>\n <li>\n  <p>虽然 <a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">$苹果(AAPL)$</a> 没有明确表示不使用 Nvidia 芯片，但它表示其 AI 模型是在谷歌的定制芯片 TPU 上进行训练的。</p></li>\n <li>\n  <p>据广泛报道，<strong>苹果是谷歌最大的定制芯片客户。</strong></p></li>\n <li>\n  <p><a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">$亚马逊(AMZN)$</a> 于 2015 年收购了 Annapurna Labs，以增强其芯片设计能力，而谷歌在博通的帮助下于 2015 年开始在内部使用 TPU。</p></li>\n <li>\n  <p>因此，一些人认为谷歌的 TPU 优于亚马逊和微软的定制芯片。</p></li>\n <li>\n  <p>报告显示，与 Nvidia 的 H100 相比，谷歌使用其 TPU 运行搜索查询更具成本效益。</p>\n  <p>&nbsp;</p></li>\n</ul>\n<p><strong>3) </strong><a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">$微软(MSFT)$</a></p>\n<ul>\n <li>\n  <p>微软于2023年11月宣布计划打造自己的定制AI芯片。因此，其定制AI芯片主要供内部使用，尚未向第三方提供。</p></li>\n <li>\n  <p>不过，作为全球第二大云提供商的Microsoft Azure最终可能会将其定制芯片开放给第三方使用。</p>\n  <p></p></li>\n</ul>\n<blockquote>\n 五、芯片制造商有望从定制 AI 芯片热潮中获益\n</blockquote>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">$台积电(TSM)$</a></p>\n<ul>\n <li>\n  <p>大多数AI芯片将由 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">$台积电(TSM)$</a> 生产。</p></li>\n <li>\n  <p><a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">$三星(SMSN.UK)$</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">$英特尔(INTC)$</a> 目前缺乏以有竞争力的成本和良好的成品率生产芯片的技术能力。</p></li>\n</ul>\n<p></p>\n<blockquote>\n 六、结论即文初核心观点\n</blockquote>\n<h2></h2>\n<ul>\n <li>\n  <p><strong>AI 推理市场比 AI 训练市场规模小</strong>，但对投资者来说，<strong>它仍然是一个令人兴奋的增长领域。</strong></p></li>\n <li>\n  <p>我看好定制芯片市场的几乎所有参与者，其中包括 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">$博通(AVGO)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/ARM\">$ARM Holdings Ltd(ARM)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">$微软(MSFT)$</a> , <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">$谷歌(GOOG)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">$亚马逊(AMZN)$</a> 以及 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">$台积电(TSM)$</a></p></li>\n <li>\n  <p>虽然 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 预计将在未来几年以超过 90% 的市场份额主导 AI 训练市场，但我相信 AI 推理市场也将主要被超大规模企业占领，<strong>这主要是因为使用定制 AI 芯片的成本更低且能效更高。</strong></p></li>\n <li>\n  <p>本文中，多数提及的个股当前价格距离彭博终端上的分析师共识的未来12个月预期价格还有上涨空间。</p></li>\n</ul></body></html>","text":"错过了英伟达？别再忽视以下这些芯片股了。 一、核心观点： AI 推理市场比 AI 训练市场规模小，但对投资者来说，它仍然是一个令人兴奋的增长领域。 我对定制芯片市场的几乎所有参与者都持建设性态度，具体包括 $博通(AVGO)$ , $ARM Holdings Ltd(ARM)$ , $微软(MSFT)$ , $谷歌(GOOG)$ $亚马逊(AMZN)$ 以及 $台积电(TSM)$ 虽然 $英伟达(NVDA)$ 预计将在未来几年以超过 90% 的市场份额主导 AI 训练市场，但我相信 AI 推理市场也将主要被超大规模企业占领，这主要是因为使用定制 AI 芯片的成本更低且能效更高。 本文中，多数提及的个股当前价格距离彭博终端上的分析师共识的未来12个月预期价格还有上涨空间。 二、综合解读分析 $英伟达(NVDA)$ 的 GPU 在推动 AI 开发和推动其市值达到 3.5 万亿美元方面发挥了重要作用。 在推出 ChatGPT 后，Nvidia 的数据中心收入（包括 AI 芯片）从 2023 年第四季度的 36 亿美元飙升至 2025 年第二季度的 260 亿美元，其整体利润率从 2023 年第四季度的 26.5% 增加到 2025 年第二季度的 62.5%。 然而，像 H100 这样的 AI 芯片的高成本促使 $Meta Platforms, Inc.(META)$ , $微软(MSFT)$ , $亚马逊(AMZN)$ , $谷歌A(GOOGL)$ 和OpenAI 等客户在 $博通(AVGO)$ 和 $迈威尔科技(MRVL)$ 的帮助下探索开发自己的 AI 芯片。 目前，数据中心的定制 AI 芯片设计由 $博通(AVGO)$ 和 $迈威尔科技(MRVL)$ 主导。 虽然 $美国超微公司(AMD)$ 和 $英伟达(NVDA)$ 正在设立定制芯片部门来帮助公司开发 AI 芯片，但大多数超大规模企业仍然倾向于与 $博通(AVGO)$ 和 $迈威尔科技(MRVL)$ 合作。 大多数公司目前更喜欢使用 Nvidia 的 AI 芯片进行训练，相信 Nvidia 提供最佳的 AI 功能，并且他们担心如果改用 AMD 的 MI300X 或英特尔的 Gaudi 2 等替代品，AI 性能会落后。 $英伟达(NVDA)$ 的 CUDA 软件是其 GPU 独有的，仍然是 AI 训练工具的领导者。 总之，大多数公司将继续偏爱 $英伟达(NVDA)$ 的 GPU 进行 AI 训练，但可能会使用定制 AI 芯片进行推理。 定制 AI 芯片比通用 Nvidia GPU 性能更好、成本更低、能耗更低，尤其是对于推理和能耗敏感的应用。 预计到 2032 年，人工智能训练和推理市场规模将分别增长至 4710 亿美元和 1690 亿美元，2022 年至 2032 年的复合年增长率分别为 31% 和 48%。 三、芯片设计公司有望从定制 AI 芯片热潮中获益 1) $博通(AVGO)$ Broadcom 是领先的定制芯片设计商，市场份额接近 60%。 Broadcom 预测 2024 财年 AI 收入将达到 120 亿美元，主要由以太网网络和定制 AI 芯片推动。 据传言，前两大定制 AI 客户是 $谷歌(GOOG)$ 和 $Meta Platforms, Inc.(META)$ ，第三大客户预计是字节跳动、 $苹果(AAPL)$ 或 $亚马逊(AMZN)$ 。 2)$迈威尔科技(MRVL)$ 据报道，Marvell 在定制 ASIC 市场占有 15% 的份额。 分析师预计，Marvell 的 AI 收入在 2025 财年可能达到 15 亿美元，而 Marvell 预计其 AI 收入将在 2026 财年达到 25 亿美元。 然而，Marvell 仍然没有盈利，而且与博通相比，其较小的市场份额使其风险更大。 3) $ARM Holdings Ltd(ARM)$ 大多数定制 AI 芯片都基于 ARM 架构。 ARM 的 RISC 架构通常比 x86 的 CISC 更受欢迎，因为它具有出色的能效、可扩展性和更低的延迟，更适合 AI 工作负载。 据广泛报道，ARM 计划在 2025 年推出 AI 芯片。 目前，ARM 为智能手机和 GPU 中的处理器提供电路架构，但它可能会在 2025 年扩展到设计 AI 芯片，然后分包其制造。该公司主要通过公司使用其设计时的专利使用费获得收入，但它也可能开始与 Broadcom 和 Marvell 在芯片设计方面展开竞争。 有报道称，ARM 的 AI 芯片业务最终可能会被剥离并纳入 $软银集团(SFTBY)$ 旗下。 ARM 有望成为快速增长的定制 AI 芯片市场的主要受益者之一。 四、超大规模企业有望从定制 AI 芯片热潮中获益 其他云提供商正在开发自己的定制芯片，主要是为了补充 $英伟达(NVDA)$ 的产品以供自己使用。 不过，我相信他们会逐渐开始向他们的云客户提供这些芯片，作为 Nvidia GPU 的替代品。 目前，云提供商允许客户使用 Nvidia 的 GPU 和他们自己的定制芯片来订阅云计算服务。 1) $亚马逊(AMZN)$ 最近，亚马逊与 Databricks 签署了一项为期五年的协议， Databricks将利用亚马逊的 Trainium AI 芯片为企业客户构建定制的 AI 模型和系统，例如聊天机器人。Databricks 声称，亚马逊的定制 AI 芯片的成本将比竞争硬件低 40%。 目前亚马逊定制 AI 芯片的客户包括： Trainium芯片：Anthropic Inferentia芯片：Databricks、 $爱彼迎(ABNB)$ 、字节跳动、 $Snap Inc(SNAP)$ Snap 和德国电信 Graviton芯片: $德国电信(0MPH.UK)$ , $SAP SE(SAP)$ 亚马逊仍然是鼓励企业采用其定制设计的 AI 芯片的最积极的参与者之一。 2) $谷歌(GOOG)$ 虽然 $苹果(AAPL)$ 没有明确表示不使用 Nvidia 芯片，但它表示其 AI 模型是在谷歌的定制芯片 TPU 上进行训练的。 据广泛报道，苹果是谷歌最大的定制芯片客户。 $亚马逊(AMZN)$ 于 2015 年收购了 Annapurna Labs，以增强其芯片设计能力，而谷歌在博通的帮助下于 2015 年开始在内部使用 TPU。 因此，一些人认为谷歌的 TPU 优于亚马逊和微软的定制芯片。 报告显示，与 Nvidia 的 H100 相比，谷歌使用其 TPU 运行搜索查询更具成本效益。 3) $微软(MSFT)$ 微软于2023年11月宣布计划打造自己的定制AI芯片。因此，其定制AI芯片主要供内部使用，尚未向第三方提供。 不过，作为全球第二大云提供商的Microsoft Azure最终可能会将其定制芯片开放给第三方使用。 五、芯片制造商有望从定制 AI 芯片热潮中获益 $台积电(TSM)$ 大多数AI芯片将由 $台积电(TSM)$ 生产。 $三星(SMSN.UK)$ 和 $英特尔(INTC)$ 目前缺乏以有竞争力的成本和良好的成品率生产芯片的技术能力。 六、结论即文初核心观点 AI 推理市场比 AI 训练市场规模小，但对投资者来说，它仍然是一个令人兴奋的增长领域。 我看好定制芯片市场的几乎所有参与者，其中包括 $博通(AVGO)$ , $ARM Holdings Ltd(ARM)$ , $微软(MSFT)$ , $谷歌(GOOG)$ $亚马逊(AMZN)$ 以及 $台积电(TSM)$ 虽然 $英伟达(NVDA)$ 预计将在未来几年以超过 90% 的市场份额主导 AI 训练市场，但我相信 AI 推理市场也将主要被超大规模企业占领，这主要是因为使用定制 AI 芯片的成本更低且能效更高。 本文中，多数提及的个股当前价格距离彭博终端上的分析师共识的未来12个月预期价格还有上涨空间。","highlighted":1,"essential":2,"paper":2,"link":"https://laohu8.com/post/365868232499600","repostId":0,"isVote":1,"tweetType":1,"commentLimit":10,"symbols":["NVDA","META","SAP","AMZN","AVGO","AAPL","SFTBY","GOOGL","ABNB","TSM","SMSN.UK","SNAP","INTC","MSFT","0MPH.UK","AMD","ARM","GOOG","MRVL"],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":4640,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":119,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":27,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/369349630091448"}