前幾天谷歌官宣了多模態大模型Gemini，包含了三個版本，其中Gemini Ultra版本甚至在大部分測試中完全擊敗了OpenAI的GPT-4。同時還丟出另一個重磅炸彈——TPU v5p，號稱是現在最強大的AI自研晶片。
現在是個很好的契機來追蹤下AI晶片這個賽道，先簡單說下邏輯和龍頭公司基本的情況。
AI晶片有3種，GPU、ASIC和FPGA。
它們在滿足算力需求上是相互競爭的，關於用GPU還是用ASIC的討論最近又開始出現了。
簡單而言，GPU有先發優勢，技術發展時間較長，各方面都非常成熟，使用成本較低，但就是功耗高。
ASIC面向特定用戶需求設計的定製晶片，根據終端功能可以分出DPU晶片、NPU晶片、TPU晶片等，歸屬到XPU系列。
ASIC在吞吐量、功耗、算力水平等方面都有優勢，研報中提到，TPU比同時期的GPU或CPU平均提速15-30倍，能效比提升30-80倍，但定製ASIC的固定成本並不算低。
目前使用AI晶片的分歧就在這。
以前用GPU，也帶火了英偉達等廠商的業績和股價，但後來大家發現，隨著機器學習、邊緣計算髮展，算法更加成熟和穩定，自己完全有足夠的計算需求去分攤ASIC的成本。
尤其是大型雲廠商和網際網路巨頭，AI工作不僅要訓練大模型和後續推理，還包括信息流推薦、廣告排名等AI深度學習和Transformer算法。
ChatGPT的爆火，英特爾GPU產品掉隊之後，其靠的也是伺服器CPU+ASIC來實現，滿足其用戶大量的AI訓練和推理端算力需求。
所以筆者的判斷是，ASIC未來是AI晶片的核心，會更多地替代GPU，這個趨勢不可逆轉。
截至目前，谷歌、英特爾、英偉達都相繼發布TPU、DPU等ASIC晶片，國內ICG、寒武紀、比特大陸、地平線、阿里巴巴等也都推出了深度神經網絡加速的ASIC晶片。
筆者也盤點了港美A的部分AI晶片股龍頭的過去四年的營收復合增長情況：
大家對比就可以發現，最近幾年都在關注的GPU龍頭英偉達、景嘉微，營收年復合增長率確實非常不錯，都有20%以上。
留意到ASIC晶片里的代表性企業，比如在美股上市的ICG（聰鏈集團），及在A股科創板上市的瀾起科技，才是真正在悶聲發大財。
其中，ICG（聰鏈集團），其過去4年的營收年復合增長率高達90.73%，2019年營收3581.60萬元，2022年4.74億元，翻了12倍多。
瀾起科技，同期營收年復合增長率20.56%，2019年營收17.38萬元，2022年36.72億元，翻了1倍多。
市場已也開始意識到ASIC晶片的增長潛力了，ICG（聰鏈集團）和瀾起科技的股價已經連續上漲3個月，也因此筆者更加堅信自己對ASIC前景的長期判斷，尤其是看好的中國晶片廠商。
中泰證券發布研報提到，目前全球ASIC市場並未形成明顯的頭部廠商。
也就是說，在ASIC逐步替代GPU趨勢里，國內廠商完全有彎道超車的機會，突破國外廠商在AI晶片的壟斷格局。
有相關數據預測，2023年AI晶片市場規模將達到534億美元，2024年達到671億美元，預計維持26%或以上的增速。
同時ASIC在AI晶片的占比將會大幅提升。
根據McKinsey Analysis數據，在數據中心側，即雲端，25年ASIC在推理/訓練應用占比分別達到40%、50%；在邊緣側，25年ASIC在推理/訓練應用占比分別達到70%、70%。
端側和邊緣側AI計算興起和普及，在智能終端、智能駕駛以及工業智能化場景應用，將會極大拉動ASIC晶片的發展。
所以，ICG（聰鏈集團）、瀾起科技等一眾國內廠商，專注在ASIC晶片所面向的市場潛力或將非常巨大。
下半年，全國各地的數據要素政策密集出台，而超大規模的數據量對算力的需求也必定會達到新的巔峰，也都在表明算力是AIGC時代下數字經濟發展的關鍵。沒有算力，一切都免談。
有了算力之後，端側和邊緣側AI的機會和生態必然會陸續到來，AI Pin等創新產品已經給市場初步展現出這等魅力及無限可能性。
無論是海外巨頭開始發布ASIC晶片，還是國內ASIC相關廠商的業績和股價情況，都在驗證ASIC市場其實大有可為！
中國廠商在未來要進一步成為半導體行業的重要參與者，那我們肯定必須在晶片領域中的某一處細分領域中率先抓住下一波爆發機會，ASIC晶片的發展趨勢已經為我們指明了方向。