來源：私募排排網(wǎng)

上周五美股博通大漲24.43%,、市值站上萬億美元后，本周一博通股價又上漲了11.21%,，市值達1.17萬億美元,，今年年初以來，博通股價已累計大漲超125%。

這一波上漲的主要驅(qū)動是公司AI定制芯片迎來業(yè)績暴增,。AI收入在2024財年的收入達150億至200億美元,，其中超過120億美元來自包括ASIC（專用集成電路）以及數(shù)據(jù)中心使用的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備收入。

目前,，主流AI芯片主要分為三類,，即以GPU為代表的通用芯片、ASIC為代表的專用芯片,、FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）為代表的半定制化芯片,。在執(zhí)行大規(guī)模特定的AI任務(wù)時，ASIC可以針對特定應(yīng)用設(shè)計的專用芯片,，進一步提高計算的效率,、降低功耗并提高性能。

分析師指出,，預(yù)計從2025年開始，AI定制芯片將為博通帶來更強勁的增長勢頭,，投資者可能低估了博通定制化AI芯片的增長機會,。

對比GPU，ASIC定制芯片四大優(yōu)勢明顯,！

ASIC是專用芯片的統(tǒng)稱,，與GPU、CPU等通用芯片相比,，ASIC芯片的計算能力和計算效率都根據(jù)特定的算法進行定制,，所以具備功耗小、計算性能高,、計算效率高等優(yōu)勢,。

1)在特定任務(wù)上的計算能力強大。相比于GPU來說,，雖然GPU具有強大的并行計算能力,，擁有眾多計算核心，可同時處理多個任務(wù),，但GPU在特定任務(wù)上的計算效率可能不如ASIC,。

2)具有較高的能效比。因ASIC為特定任務(wù)定制的,，能夠最大限度減少不必要的功耗,。對比GPU來看，由于GPU通用的設(shè)計架構(gòu),，在執(zhí)行特定任務(wù)時可能存在一些功耗浪費,。

3)在處理特定任務(wù)時，數(shù)據(jù)處理速度相對較快,，可快速完成大量的數(shù)據(jù)處理工作,。而GPU在圖形處理和通用計算中能實現(xiàn)較高吞吐量,，但在處理一些復(fù)雜、非圖形相關(guān)的特定任務(wù)時,。其吞吐量可能會受到一定限制,。

4)單位算力的成本更低。ASIC因其硬件結(jié)構(gòu)是為特定任務(wù)定制的,，減少了很多針對通用加速計算的不必要的硬件設(shè)計,，其單位算力成本相比GPU或更低。根據(jù)西南證券統(tǒng)計,，谷歌TPUv5,、亞馬遜Trainium2的單位算力成本分別為英偉達H100的70%、60%,。

資料來源：各公司官網(wǎng)，西南證券整理,。

ASIC芯片朋友圈逐步擴大,！谷歌、微軟,、Mate等加碼合作,！

英偉達在人工智能道路上的霸主地位越發(fā)明顯，但人們或許忽略了背后各云廠商的默默追趕,，它們設(shè)計的ASIC滲透率或遠超預(yù)期,。

從芯片大類來看，可以被分為CPU,、GPU,、FPGA、ASIC四種大類,，ASIC根據(jù)運算類型分可以分為TPU,、LPU、NPU等,。除了博通外,，許多云廠商已在自己的數(shù)據(jù)中心部署ASIC芯片并逐步擴大ASIC芯片的使用。

云廠商中,，谷歌多年前就布局TPU,，其第六代TPUTrillium在本月正式向客戶開放使用；Meta今年推出了專為AI訓(xùn)練和推理設(shè)計的定制芯片MTIAv2；亞馬遜有Trainium2,，并計劃明年發(fā)布Trainium3,；微軟則有自研AI芯片AzureMaia。

TechInsights數(shù)據(jù)顯示,，去年谷歌已成為全球第三大數(shù)據(jù)中心處理器設(shè)計公司，位列CPU霸主英特爾和GPU霸主英偉達之后,。據(jù)悉,，谷歌內(nèi)部工作負載運行TPU而不對外出售芯片。

此外,，亞馬遜近日透露,，建設(shè)給Anthropic使用的Rainier超級計算機集群項目很快會完成，亞馬遜還在建設(shè)更多產(chǎn)能以滿足其他客戶用Trainium的需求,。

定制芯片廠商博通,、Marvell的相關(guān)訂單主要就是來自這些云廠商。其中,，谷歌、Meta的ASIC芯片主要與博通進行合作定制,。除了谷歌,，摩根大通分析師預(yù)測，Meta有望成為下一個為博通帶來10億美元收入的ASIC客戶,。

除了谷歌,、Meta、亞馬遜這些云廠商外,，近日蘋果便傳出正在開發(fā)AI服務(wù)器芯片,、正與博通合作開發(fā)該芯片網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的消息，OpenAI此前傳出已與博通合作數(shù)月構(gòu)建AI推理芯片,。

ASIC對算力供給重要性增強,！A股多公司提前布局！

ASIC的發(fā)展起源于比特幣的挖礦史,，同時也是一部最生動的ASIC對于通用芯片的取代過程,。最早的挖礦工具是CPU，在2010年-2012年的時間段內(nèi),，GPU逐漸取代CPU,，來給礦工提供更加強大的算力。

2012年之后，隨著比特幣算力需求持續(xù)爆發(fā),，同時比特幣發(fā)明時就固定了SHA256加密算法,，因此全球第一臺商用比特幣ASIC礦機迅速在中國出現(xiàn)，發(fā)明人張楠賡后來成立了全球礦機龍頭之一的嘉楠科技,。

現(xiàn)如今站在生成式AI大時代面前,，從頭部大廠，再到中小客戶,，再到創(chuàng)業(yè)團隊,，均已經(jīng)開始投身ASIC芯片的星辰大海。同時,，海外產(chǎn)業(yè)界也正在加速意識到ASIC對于AI后續(xù)算力供給的重要性,，黃仁勛近日在母校斯坦福大學(xué)的訪談上，也被多次問及ASIC的挑戰(zhàn),。

目前來看，ASIC的放量與算力降本,，或許是大模型走向更大產(chǎn)業(yè)的必經(jīng)之路,，AI下游需求加速放量之時，ASIC芯片也有望憑借更高的性價比,，進一步打開市場前景,。

國內(nèi)市場方面，許多公司在ASIC芯片也有提前布局,，行情表現(xiàn)上,，近期隨著市場對ASIC的認可，相關(guān)概念股已連續(xù)大漲,，以下為本文整理的A股相關(guān)ASIC概念股名單,，供投資者參考。

具體產(chǎn)業(yè)鏈方面,，國盛證券認為，抓住 AISC 的機會主要從五大投資方向出發(fā)：1)全球晶圓代工龍頭,；2)協(xié)助全球ASIC開發(fā)的半導(dǎo)體平臺類公司,；3)參考礦機發(fā)展,，散熱對于ASIC 的性能提升至關(guān)重要，因此散熱公司將持續(xù)獲得收益,；4)過往擁有豐富 ASIC 設(shè)計經(jīng)驗的公司有望轉(zhuǎn)型推理,；5)ASIC路線有望帶動國內(nèi)芯片起量，利好國內(nèi)服務(wù)器公司,。

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