来源:光大证券微资讯
自从AI技术大爆发以来,全球科技巨头持续加码AI大模型,消费电子领域日益呈现人工智能的趋势,AI芯片的需求将与日俱增,AI芯片供应紧张状况一直延续。
以英伟达为代表的GPU公司站上了AI风口,公司总市值已经突破3.2万亿美元,三季度净利润大增1.09倍至193.09亿美元。尤其是英伟达Blackwell架构的超级芯片,已经成为众多科技巨头抢购的AI芯片,这也为英伟达业绩提供极强的支撑。
然而,AI芯片技术路线不仅局限于GPU,FPGA、ASIC等芯片也逐渐引来了行业的关注。此前科技巨头训练大模型,需要使用GPU芯片,而近期AI技术热点逐渐由预训练向推理倾斜,这就需要由多种定制芯片来完成,ASIC将扮演着更加重要的角色。
特别是芯片巨头博通连续两个交易日大涨36.5%并突破万亿美元市值,全球都在关注AI技术发展对ASIC的影响。
今天,我们就来梳理ASIC在AI领域的运用,寻找投资机遇。
1、AI芯片的主要架构分为三类,ASIC逐渐成为热点
所谓的AI芯片,就是可以运行人工智能算法的芯片,此类芯片为了适应人工智能算法而专门进行了加速设计。
人工智能技术主要包括深度学习、机器学习、知识图谱、自然语言处理等技术,融合了计算机、心理学等学科,能够帮助程序、机器如人类一样去思考、处理问题。
与传统芯片不同,AI芯片要处理更加复杂的运算,设计上就要提升处理速度,这就需要注重加速器、高速存储、高集成度等。
AI芯片的产业链包含了上游芯片设计与研发公司,中游则主要是芯片制造、封装、测试等,下游则是各种需求方。
根据前瞻产业研究院的数据,2024年AI芯片行业规模将高达902亿美元,较2023年大幅增长59.9%。前瞻产业研究院预计,2024-2029年全球AI芯片行业复合增速将高达24.55%,整个行业进入爆发式增长阶段。
为了提升硬件计算能力,AI芯片架构主要包括GPU、ASIC、FPGA等,也可以采用混合架构。
GPU此前主要用来处理图像,拥有强大的浮点运算能力。随着深度学习的发展,GPU一举成为AI领域的利器,英伟达的高端GPU就成为全球科技巨头梦寐以求的硬件。
FPGA则是现场可编程门阵列,是一种半定制集成电路,可以满足不同的设计,具有较高的灵活性。FPGA特殊性能,非常适用于AI推理阶段。
ASIC则是专用集成电路,就是为了满足特定需求而开发的芯片。与GPU人工智能芯片相比,ASIC具有功耗较低、体积更小、成本更低等优势。尤其是在执行特定的任务时,ASIC就可以兼顾效率和成本,实现更优的解决方案。
需要注意的是,ASIC是针对特定场景而设计的,一旦设计完毕则只能适配特定用途。如果用途发生变化,极有可能要设计新的ASIC。
2、AI ASIC快速发展,部分A股公司已布局
根据WSTS的分类,ASIC种类涵盖专用模拟电路、专用逻辑电路、数字信号处理器等,2023年市场规模及占比均创下历史新高。
2023年ASIC市场规模达到2485.7亿美元,同比增长3.4%,占半导体市场比重高达47.2%。特别是随着终端需求逐渐转向个性化,科技企业开发定制芯片来实现大模型预训练、提升推理能力,ASIC就成为重要的选择。
早在2013年,谷歌便已经开发出世界上首张用于AI加速器TPU(张量处理器),可以进行快速的数学运算,处理图像、语音语料,极大提升机器学习的效率。经过多年的迭代升级,2024年谷歌发布了第六代TPU芯片Trillium,计算性能较上代产品提升4.7倍,内存带宽提升1倍,能耗优化67%。
谷歌并未对外销售TPU芯片,但TechInsights预计2023年谷歌自用的TPU芯片已经达到200万颗,仅次于英伟达的市场规模。
在AI ASCI芯片领域,英特尔也成为重要的参与者。2019年,英特尔收购AI公司Habana Labs,三年之后便发布了AI芯片Gaudi 2。2024年,英特尔发布Gaudi 3,较英伟达H100训练性能提升了1.7倍。英特尔此前透露,公司也在开发用于以太网网络的AI NIC ASIC。
在AI ASIC需求快速增长的背景下,以博通、Marvell为代表的公司迎来了业绩爆发期。根据博通发布的财报数据,公司2024财年AI收入大增2.2倍至122亿美元。博通正与三个大型客户开发AI芯片,预计2025年AI芯片业务收入达到150亿-200亿美元。
根据媒体报道,苹果与博通有望合作开发AI芯片,这将进一步提升AI ASIC市场规模。
随着AI技术的发展及端侧AI需求的快速增长,ASIC将在AI推理、AI消费电子产品方面扮演着重要的角色。
根据iFinD金融数据终端,ASIC概念股包括:瑞芯微、北京君正、利亚德、淳中科技、澜起科技、恒烁股份、润欣科技、富瀚微、博通集成、海光信息、复旦微电、星宸科技、景嘉微等。
(本文首发于2024年12月17日)
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