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麦兜mcdull
06-16

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从GPU到ASIC，博通和Marvell成赢家

博通和Marvell作为ASIC市场的领先者，或成为赢家。博通以 55-60% 的份额位居第一，而 Marvell 以 13-15% 的份额紧随其后。AISC与算力卡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。小摩预测在2026年，Marvell将迎来强劲增长。

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硬AI</strong></span></p><p><span>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。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span><strong><span><a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>和 Marvell</span></strong></span><span>作为ASIC市场的领先者，或成为赢家。</span></p><p><span>目前，两家公司占据了超过 60% 的市场份额。</span></p><p><span>博通以 55-60% 的份额位居第一，而 Marvell 以 13-15% 的份额紧随其后。</span></p><p><span>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。</span></p><p><img 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href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>的TPU、Meta的MTIA、微软的Maia、亚马逊Trainium2等。</span></p><p><span>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%。</span></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c36d822134b7458b92354dfeded3b030\"/></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8751b0f7bcdd47b3822ac65b55687964\"/></p><p><strong><span><span>博通与Marvell</span></span></strong></p><p><span>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。</span></p><p><span>博通和 Marvell作为ASIC市场的领先者，或成为赢家。</span></p><p><span><strong><span>1）博通的合作与发展</span></strong></span></p><p><span>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。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>博通的客户群体不仅限于Google和Meta，还包括<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/CSCO\">思科</a>、富士通、<a href=\"https://laohu8.com/S/ERIC\">爱立信</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/NOK\">诺基亚</a>、HPE、NEC、<a href=\"https://laohu8.com/S/JNPR\">瞻博网络</a>、Ciena、大众和<a href=\"https://laohu8.com/S/WDC\">西部数据</a>等各行各业的众多客户。</span></p><p><span><strong><span>2）Marvell的前景</span></strong></span></p><p><span>Marvell与亚马逊、谷歌和微软有多年的ASIC合作经验。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>此外，还有几个更大的项目正在进行中：1）Amazon Inferentia ASIC，预计在CY25年启动；2）Microsoft Maia，预计在CY26年启动。</span></p><p><span>小摩预测在2026年，Marvell将迎来强劲增长。</span></p><p><span>并预测Marvell ——</span></p><p><span>·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；</span></p><p><span>·2028年能够实现70亿至80亿美元的加速计算/AI ASIC收入；</span></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/511acf5d8e3f4510b3fb6f17feb57c3a\"/></p><p><span>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。</span></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/50f1cb99f2ad43e18f019e2a0056acf9\"/></p><p><strong><span><span>供应链向多元化发展</span></span></strong></p><p><span>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。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>但不论哪种情况下，都会对供应链产生多元化趋势的影响。</span></p><p><span>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。</span></p><p><img 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(v7)，并预计将在2026/2027年推出第七代TPU。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>博通的客户群体不仅限于Google和Meta，还包括<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/CSCO\">思科</a>、富士通、<a href=\"https://laohu8.com/S/ERIC\">爱立信</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/NOK\">诺基亚</a>、HPE、NEC、<a href=\"https://laohu8.com/S/JNPR\">瞻博网络</a>、Ciena、大众和<a href=\"https://laohu8.com/S/WDC\">西部数据</a>等各行各业的众多客户。</span></p><p><span><strong><span>2）Marvell的前景</span></strong></span></p><p><span>Marvell与亚马逊、谷歌和微软有多年的ASIC合作经验。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>此外，还有几个更大的项目正在进行中：1）Amazon Inferentia ASIC，预计在CY25年启动；2）Microsoft Maia，预计在CY26年启动。</span></p><p><span>小摩预测在2026年，Marvell将迎来强劲增长。</span></p><p><span>并预测Marvell ——</span></p><p><span>·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；</span></p><p><span>·2028年能够实现70亿至80亿美元的加速计算/AI ASIC收入；</span></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/511acf5d8e3f4510b3fb6f17feb57c3a\"/></p><p><span>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。</span></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/50f1cb99f2ad43e18f019e2a0056acf9\"/></p><p><strong><span><span>供应链向多元化发展</span></span></strong></p><p><span>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。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>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。</span></p><p><span>但不论哪种情况下，都会对供应链产生多元化趋势的影响。</span></p><p><span>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。</span></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e9378c6fd3c94344ae17709dd4188e27\"/></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3c000b9e5df34271948b2154896e4e0f\"/></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a3d19e890de14e1f881ff8181fbcecb8\"/></p><p><span><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b98e7506dcae442b9cd07445c3af5aaf\"/></span></p><p><span><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c454dc1e297e4859866f92bdc675cfeb\"/></span></p><p><strong>关注下面公众号</strong></p><p><strong>和我一起探索港股市场的所有秘密</strong></p><p><strong>🏻</strong></p><p><img 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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。AISC与算力卡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：·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；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%。博通与Marvell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CY25年启动；2）Microsoft Maia，预计在CY26年启动。小摩预测在2026年，Marvell将迎来强劲增长。并预测Marvell ——·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；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。供应链向多元化发展随着云厂商和大型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。关注下面公众号和我一起探索港股市场的所有秘密🏻","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":348,"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":[],"hasMoreComment":false,"orderType":2}