AI芯片-ASIC时刻！谁是中国的博通？

摘要：博通作为全球领先的半导体和基础设施软件解决方案提供商，其AI业务已成为最重要的增长引擎，并在该领域取得了显著成就。在中国，AI芯片ASIC方面，仍在不断发展壮大，尚未有能与博通全面比肩的企业。随着技术的不断进步和市场的日益扩大，未来中国有望涌现出具有全球竞争力

在AI芯片ASIC领域，中国目前还没有出现与美国的博通公司完全对等的企业。

博通作为全球领先的半导体和基础设施软件解决方案提供商，其AI业务已成为最重要的增长引擎，并在该领域取得了显著成就。在中国，AI芯片ASIC方面，仍在不断发展壮大，尚未有能与博通全面比肩的企业。随着技术的不断进步和市场的日益扩大，未来中国有望涌现出具有全球竞争力的AI芯片ASIC企业。

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博通，美国科技界的并购之王，以外延并购为核心发展逻辑，从惠普半导体部门起步，通过一系列精准收购，已成为横跨软硬件的科技巨头。其收购策略高效，注重提升被收购公司业务效率，当前业务均衡，半导体与软件并重。

苹果、英伟达、AMD 等都是自研技术，通过内生增长的方式发展壮大。而博通却是个 “怪胎”，一路 “买买买”，甚至做到了小鱼吃大虾，一路把自己从小透明晋级成了目前 8000 亿美金的公司。

博通的发展历程可以分为几个重要阶段：从Agilent（惠普分拆上市的公司）独立出来后，KKR及银湖资本将其更名为安华高（Avago），并开始了第一次收购。此后，安华高通过一系列收购成为全球前五大半导体公司。在收购高通的计划被美国政府叫停后，博通开始转向软件业务收购，陆续收购了CA Technologies、Symantec等公司，软件业务占比持续提升。博通以610亿美元的价格收购了VMware，这是公司历史上最大的一笔收购。收购后，博通的整体费用率有所上升，但随着整合的进行，预计费用率将下降，毛利率和利润率有望回升。

一、AI算力路径对比及现状

AI算力主要分为两种路径：通用路径：以英伟达GPU为代表，适合通用高性能计算。专用路径：以ASIC定制芯片为代表。GPU的优势与局限：优势：处理大规模并行计算任务出色。局限：存在内存墙问题。ASIC的优势：解决内存墙问题。大规模量产后性价比更高。目前主流AI芯片分类：通用芯片：以GPU为代表。专用芯片：以ASIC定制化为代表。半定制化芯片：以FPGA为代表。

二、ASIC路径预期大幅提升原因

博通业绩超预期：2024财年人工智能收入增长220%，达到122亿美元。预计2025财年第一财季AI产品收入同比增长65%。CEO预测2027年市场对定制款AI芯片ASIC的需求规模为600亿至900亿美元。其他巨头动态：谷歌发布第六代TPU Trillium，性能提升且性价比更高。迈威尔科技预计AI收入增长两倍。亚马逊发布基于ASIC的AI芯片实例，性价比超越基于GPU的实例。推理计算需求变化：分析师预计推理计算需求将超过训练计算需求。巴克莱报告预计推理计算将占通用人工智能总计算需求的70%以上。随着定制化ASIC芯片涌现，英伟达GPU在推理市场市占率有望下降。

四、与博通在ASIC领域对标的企业情况

寒武纪：专注人工智能芯片设计，产品包括 ASIC 类型芯片，是中国领先的 AI 芯片设计公司之一。澜起科技：拥有津逮 CPU 产品，是将 Intel CPU 和 ASIC 模块封装在一起的解决方案。芯原股份：致力于打造顶级 “IP Power House”，提供 ASIC 定制量产服务。瑞芯微：提供针对特定功能设计的 ASIC 芯片，含接口转换、无线连接、MCU 芯片等。富满微：提供各类 ASIC 等类芯片。睿创微纳：提供 ASIC 处理器芯片，自研 ASIC 芯片批量导入户外产品。中微半导：从 ASIC 芯片起家。利亚德：ASIC 芯片用于显示屏。淳中科技：自研 ASIC 芯片正在进行相关测试工作。瑞斯康达：成功研发多款 ASIC 自主芯片用于接入设备。全志科技：各系列智能终端处理器芯片都属于 ASIC 芯片。山石网科：ASIC 硬件平台准备工作基本完毕，待芯片流片完成后调试。北京君正：主营业务为微处理器芯片、智能视频芯片等 ASIC 芯片产品及整体解决方案研发和销售。翱捷科技 - U：具备芯片定制及 IP 授权业务，为客户量产过 AI ASIC 芯片，有一定对标性。灿芯股份：一站式定制芯片及 IP 供应商，在 ASIC 芯片设计与定制方面经验丰富，能提供一站式服务，与博通业务模式相似。天融信：自 2003 年投入 ASIC 网络加速芯片研制，已发布多种专用芯片应用在相关产品中。兴森科技：FCBGA 封装基板用于 CPU、GPU、FPGA、ASIC 等高端芯片封装。紫光国微：ASIC 芯片龙头股之一。东软载波：ASIC 芯片龙头股。云天励飞：拥有视觉 AI 协处理芯片和边缘 AI 芯片等产品，探索发展 ASIP 技术，集合 FPGA 和 ASIC 优点。

五、TPU与ASIC的关系

所属关系：TPU属于ASIC的一种。设计目标：ASIC：设计目标更广泛，可针对各种特定应用需求定制。TPU：主要聚焦人工智能深度学习领域的张量计算。架构特点：ASIC：架构差异大，集成各种专用模块和电路。TPU：采用脉动阵列等优化架构，提高计算效率。应用场景：ASIC：应用场景丰富多样。TPU：主要应用于深度学习相关场景。发展趋势：ASIC：朝着更高性能、更低功耗、更小尺寸方向发展。TPU：进一步优化架构和性能。

六、ASIC主要产品情况

谷歌：发布TPU v1、TPU v4等芯片。Gemini模型利用自研TPU训练。TUP v4性能优于英伟达A100，略逊于英伟达H100，功耗管理能力出色。英特尔：收购Habana Lab。推出Gaudi2 ASIC芯片，模型训练性能优于A100。国内相关厂商：AI ASIC芯片：寒武纪、云天励飞等各有相关ASIC芯片产品及业务布局。SoC系统级芯片：全志科技、瑞芯微等提供的智能终端处理器芯片等属于ASIC芯片。