顶尖财经网(www.58188.com)2024-12-16 22:17:09讯:
(以下内容从西南证券《科技前瞻专题:AI ASIC:算力芯片的下一篇章》研报附件原文摘录) ASIC可以适应不同的业务场景和商业模式的需求,可以满足大型CSP客户的诸多需求:1)内部工作负载的架构优化;2)更低的功耗,更低的成本;3)为AI工作负载定制的内存和I/O架构。随着AI应用的发展和生态逐步完善,AI算力集群特别是推理集群对加速计算芯片需求巨大,驱动ASIC快速成长。预计2028年数据中心ASIC市场规模将提升至429亿美元,CAGR为45.4%。 ASIC针对特定算法和应用进行优化设计,在特定任务上的计算能力强大,通常具有较高的能效比。目前ASIC以推理场景应用为主,并开始切入到部分训练环节。对照北美四大CSP的自研产品路线:Google的TPU出货目前以v5产品为主,2025年将量产TPU v6;亚马逊的ASIC产品包括Trainium和Inferentia,分别用于训练和推理环节;微软和Meta也推出了各自的ASIC产品Maia100和MTIA。由于大型CSP的业务模型、应用场景等多通过自身云来承载,每个云承载了独特的应用和商业模型,包括内部应用(比如搜索引擎、社交媒体等)、SaaS服务(比如AI聊天机器人、Copilot等)、IaaS服务等,自研ASIC可适应自身不同的业务场景和商业模式的需求。 相关标的:1)博通:全球AI ASIC龙头,目前已向多家头部CSP客户批量供应ASIC产品,其在计算,存储,网络IO,封装等领域广泛的IP储备可为其XPU产品线赋能。2)Marvell:全球一线ASIC厂商,其定制计算产品包括AI加速芯片,针对安全、NIC/DPU、 ARM计算、存储、视频和CXL功能的ASIC等,客户包括北美头部云厂商。 风险提示:AI产业发展不及预期的风险;大型科技企业资本支出不及预期的风险;GPU竞争的风险。
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