芯片專題 | deepseek爆發之后，巨頭還需要ASIC嗎？

在過去6個月時間里，AI主題的關注焦點開始轉向ASIC定製芯片。在過去的算力絕對龍頭英偉達在原地踏步的同時，以博通、ALAB為代表的ASIC產業鏈正在迅速走強。

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隨着訓練側Scaling Law遭遇挑戰，產業界的重點押注方向開始轉向算力要求更低、更強調信息理解能力的推理側，尤其是基於深度思考(CoT)的推理側應用方向，諸如谷歌TPU等定製化ASIC相對於英偉達GPU的性價比迎來提升。一方面是尋找推理性價比更高的算力方案，另一方面是，嘗試削弱英偉達的強勢定價權當時各家科技巨頭都傳出了設計自家ASIC方案的風聲。而作為ASIC芯片產業鏈中的關鍵環節龍頭(Retimer)，博通等公司也獲得了產業鏈資金的看好。

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目前市場對於ASIC的前景是不是過於樂觀了呢?通常來説，一個ASIC項目的開發預算通常不到10億美元，甚至還可能更低。而英偉達今年的研發投入規模就高達160億美元，兩者存在數量級的差異。而且，英偉達並行支持3個設計團隊，以5年為創新周期，以圖實現18~24個月就實現一輪架構迭代。那麼ASIC多頭的觀點是，通過將大量的研究經費集中在某一個具體場景里，能幫助ASIC產品在特定方向上取得優於英偉達方案的產品。就比如説谷歌的TPU張量處理器，它在處理自己提出的LLM Transformer任務時就具備顯著優勢。而博通也在這個TPU項目中獲得了80多億美元的收入。不過今年谷歌在英偉達的收入佔比也在提升，其中很大一部分來自於更加通用的雲計算業務。而且，英偉達也在持續優化對Transformer模型的支持，縮小和TPU的差距。

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也就是説，在龐大的資本開支差距下，即便是在特定任務場景下，ASIC芯片可能也很難保持和英偉達之間的性能差距。但也有部分聲音認為，只要ASIC芯片和英偉達GPU的價格差距不大，科技巨頭爲了削弱英偉達議價權，會適量採購自家的ASIC芯片。市場上存在一些ASIC芯片，它的性能和3年前的H100相差無幾，但價格只有H100的15%。不過這其中也存在誤區，那就是算力芯片便宜不等於算力系統便宜，ASIC的集羣成本要遠高於英偉達服務器。

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總的來説，在AI模型基建化的趨勢下，市場關注的重心將轉向商業產品設計和高質量數據集的獲取。卷底層模型已經難賺錢了，現在需要花更多功夫去尋找用户付費點，將封裝好的AI應用賣出更貴的價格來。在這個過程中，小型初創公司往往能取得更好的商業模型勝利，他們不需要支付前期海量的模型研發費用，只需要按需支付算力租賃成本和產品設計費用。

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