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英偉達H20解禁,大廠暫不購買,英偉達停產H20。博弈進入不買的階段,為國產芯片提供機會窗,也是淘汰賽的開始,3-5年,剩者生存
2025-09-01 61

大國博弈進入你不賣,我還不買了的階段,對國產AI芯片提供了巨大的機會窗,同時也是淘汰賽的開始,時間只有三到五年,剩者生存。

本文參考美國的AI芯片現狀,分析芯片勝出的要素,為大家提供判斷的邏輯。

一、國產AI芯片群雄逐鹿中原

中國AI芯片的主要廠商,不完全統計,如有漏掉純屬本人無知:

華為海思、海光信息、壁仞科技、景嘉微、天數智芯、地平線、紫光展銳、阿里巴巴平頭哥、龍芯中科、飛騰、燧原科技、瀚博半導體、沐曦、摩爾線程、太初元碁、云天勵飛、百度昆侖芯、登臨科技、曲速科技、靈汐科技、鯤云科技、希姆計算、清微智能、芯動力、墨芯、后摩智能、愛芯、元智芯瞳、江原科技、礪算科技、算能、黑芝麻智能。


二、它山之石可以攻玉,摸著“大漂亮”過河


1、美國AI芯片企業


1)AI 芯片企業


英偉達獨霸,AMD追逐,Intel 存在感不強,博通以合作開發為業務模式


2)云服務商,自研和合作開發 AI芯片


AWS Trainium2、谷歌TPU V5,Azure Maia 芯片,自用和通過云服務對外提供服務。


3)互聯網公司,自研自用


(1)Meta 


AI芯片產品是 MTIA(Meta Training and Inference Accelerator,Meta訓練與推理加速器)系列。

(2)Apple


蘋果被曝正在開發專用于AI服務器的芯片,代號可能為T602。


(3)特斯拉

特斯拉,下一代訓練芯片:Dojo 2預計在2025年末量產。


Google,Microsoft,Amazon,自研AI芯片基本是自用+云服務,還買了大量的英偉達芯片,Meta還沒出來,特斯拉放棄了AI芯片。自用模式也很難。


4)芯片設計公司,博通,Marvell,與互聯網公司合作設計asic 芯片設計。


三、GPU芯片和Asic的關系


GPU和ASIC并非簡單的取代關系,而是長期并存、互補發展的關系。

1、訓練 vs. 推理:在AI模型的訓練階段,算法不斷迭代變化,需要GPU的通用性和靈活性。而在推理階段,算法模型相對固定,追求極致的效率、功耗和成本,ASIC的優勢就發揮出來了。

2、通用 vs. 專用:對于需要快速適配新算法、進行多任務并行探索的場景(如AI研發、科學計算),GPU更合適。對于算法固定、規模巨大的應用(如加密貨幣挖礦、視頻編解碼),ASIC是更經濟高效的選擇。

3、生態與成本:GPU擁有成熟的軟件生態,開發周期短,主要進行軟件適配。ASIC雖然前期投入巨大,開發周期長,但一旦大規模量產,其單芯片成本可能遠低于GPU。


四、分析美國AI芯片發展得出的結論


1、推理芯片機會更大

2、GPU芯片方便借勢英偉達cuda生態

3、asic芯片有能耗優勢

4、有自用生態的做asic芯片更有力降低成本


五、中國芯片勝出預測


1、公開市場三家以內


華為昇騰,海光,昆侖芯,寒武紀


2、自用云和頭部互聯網廠家,扶持和并購


百度:昆侖芯(子公司),

騰訊:遂原,摩爾線程,芯瞳半導體

阿里:平頭哥(子公司),壁仞,博瀚半導體,

字節:摩爾線程

華為:昇騰


六、芯片勝出的幾個核心要素


1、國際產能的獲取


沒有進入某清單的企業,可以獲取國際產能。這個優勢是顯而易見的。


2、國產供應鏈產能的獲取


國產AI芯片產能稀缺,能獲取到國產產能就成功了一半了,等于拿到了船票。拿到產能就可以解決無貨可賣的問題。


3、國產芯片設計工具鏈和專家人才


1)國產芯片設計工具鏈,替代國際工具鏈,用不先進的工具設計較先進的芯片,對人才提出了更高的要求。


2)“制程+能耗+面積”,不能說成熟制程就算力低,14納米也能實現高算力,也不能說成熟制程就是能耗高,這與芯片設計的水平相關的,不是絕對的,水平和算力相同的可能先進制程能耗更低,也就是武器和武器的使用者的結合,也不是武器好就無敵,同樣面積與能耗也是類似邏輯。

4、芯片,核心要素一生態

很關鍵就是有硬件,軟件的伙伴愿意基于你的芯片做開發,那你要有建立生態的相關工具和生態建設,比如英偉達的CUDA就是生態平臺和工具。


1)類cuda有生態借勢的優勢,類cuda包括海光等GPU廠家。


2)intel+Microsoft,Intel的芯片,微軟的Windows操作系統,統治pc幾十年。


3)andriod+ARM,ARM芯片,安卓操作系統,統計手機幾十年。


4)apple ios生態,自研ARM 芯片,iOS操作系統,加上智能硬件,加上開發者生態體系,蘋果輝煌了二三十年。

5、芯片,核心要素二規模化

芯片規模非常重要,每一類產品幾乎都是規模效應,芯片資金門檻非常高,規模跟成本相關性非常高,十萬和千萬規模成本相差十到百倍。對于新起量的新芯片是難上加難。


菊廠,bat,谷歌,亞馬遜,微軟都有自己的用量支持,還都磕磕絆絆的。


那些支持沒有量,又沒有生態的企業是難上加難。所以要報互聯網大腿,拿他們的融資,被并購,賣給他們。


摩爾線程,壁仞,遂原有互聯網大廠投資


昆侖芯有百度的業務支持。


阿里平頭哥。


華為昇騰

6、芯片,核心要素三研發投入周期長

一款成功高端芯片,CPU,GPU這種,得十年才能顯露是否成功,啟動到發布得三年,生態建設得三年,然后你才能看到產業界,學術界是否接受你的芯片了。


十年的周期板凳要坐十年冷 耐得住寂寞。


菊廠的麒麟芯片,鯤鵬,芯片,昇騰芯片都經歷了這個十年耕耘的過程,


寒武紀,昆侖芯,景嘉微都十幾年了,勝算會更大些。

7、芯片,核心要素四巨量資金投入

一款成功的量產芯片研發的投入百億這個量級,這不是普通玩家可以下場的,稀里糊涂下場的最終都會很難很難。


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