摘要：随着生成式AI技术的蓬勃兴起，全球算力需求正以前所未有的速度激增。在这场算力革命中，ASIC（专用集成电路）与GPU（图形处理器）作为两大核心算力引擎，正逐步成为市场关注的焦点。摩根士丹利近日发布的研报指出，ASIC凭借其高度定制化与成本优势，正逐步向英伟达G

随着生成式AI技术的蓬勃兴起，全球算力需求正以前所未有的速度激增。在这场算力革命中，ASIC（专用集成电路）与GPU（图形处理器）作为两大核心算力引擎，正逐步成为市场关注的焦点。摩根士丹利近日发布的研报指出，ASIC凭借其高度定制化与成本优势，正逐步向英伟达GPU发起挑战，争夺更多市场份额。

研报预测，AI ASIC市场规模将实现从2024年的120亿美元至2027年的300亿美元的显著增长，年复合增长率高达34%。这一趋势不仅反映了AI算力需求的强劲增长，也预示着ASIC技术正逐步走向成熟，成为算力市场的新势力。

在生成式AI应用的推动下，全球AI计算需求呈现爆炸式增长。据报告预测，到2027年，云端AI半导体市场规模有望达到2380亿至4050亿美元之间。在这一背景下，ASIC凭借其针对性优化与显著的成本优势，正逐步从英伟达GPU手中争取更多市场份额。

尽管英伟达GPU在性能上占据领先地位，但云服务提供商如谷歌、亚马逊和微软等仍在积极推动ASIC设计。这背后，除了对内部工作负载的优化需求外，更关键的在于ASIC的性价比优势。相较于英伟达的GPU，ASIC在单位成本上更具竞争力，尤其是在大规模部署时。例如，亚马逊的Trainium芯片在推理任务中比英伟达的H100 GPU便宜约30%至40%，而谷歌的TPU系列也在能效上实现了显著提升。

摩根士丹利强调，尽管英伟达GPU仍是当前市场的首选，但未来几年内，随着ASIC设计的日益成熟，这些云巨头可能通过自研ASIC在采购谈判中获得更大话语权，进一步推动ASIC市场份额的增长。

在这场算力争夺战中，谁将成为最终的赢家？摩根士丹利在报告中梳理了全球ASIC供应链，并指出了六大可能的赢家：

然而，在这场算力盛宴中，并非所有参与者都能分得一杯羹。一些传统芯片公司和代工厂可能面临挑战。例如，AMD由于在AI GPU领域未能与英伟达拉近差距，或将失去更多市场份额。而UMC等缺乏先进工艺节点支持的代工厂也可能难以在高端AI芯片市场中立足。

摩根士丹利通过TCO（Total Cost of Ownership，总拥有成本）模型对ASIC和GPU在AI训练和推理任务中的成本效益进行了深入对比。结果显示，尽管英伟达的GPU在性能上占据明显优势，但ASIC的初始成本较低，且在大规模部署时更具性价比优势。

例如，在同等预算下，AWS的Trainium 2可以比英伟达的H100 GPU更快速地完成推理任务，且性价比提高了30%-40%。而Trainium 3的推出将进一步巩固AWS在ASIC市场的领先地位，其计算性能提高2倍，能效提高40%。

然而，报告也指出，英伟达凭借其更成熟的系统集成能力和更强大的软件生态，在TCO计算中仍保持竞争力。特别是在需要灵活应对不同AI任务的场景中，英伟达GPU的灵活性与可扩展性使其更具优势。

此外，研报还提到了量子计算对AI半导体需求的潜在冲击。然而，从目前来看，量子计算在AI推理领域的适用性较低，短期内难以取代ASIC和GPU。同时，退役GPU也可能成为ASIC市场的威胁。一些云服务商可能选择通过使用退役GPU降低成本，而不是投资昂贵的ASIC。

尽管ASIC与GPU在算力市场中存在竞争关系，但摩根士丹利认为，这两种技术将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。在未来的AI市场中，ASIC将凭借其成本和能效优势争取更多份额，而英伟达则将继续依靠其技术领先性巩固市场地位。

随着生成式AI技术的不断发展，算力需求将持续增长。在这一背景下，ASIC与GPU作为两大核心算力引擎，将共同推动算力市场的繁荣与发展。同时，我们也期待更多创新技术的出现，为算力市场注入新的活力与可能。

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来源：华远系统一点号