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ASIC 困境：对 NVIDIA 主导地位的挑战
随着定制 AI 专用 ASIC 的出现，专家们正在仔细研究它们是否有可能打破 NVIDIA 在 GPU 市场的霸主地位。尽管人们对 ASIC 的兴趣日益浓厚，但摩根士丹利研究部最近的见解表明，这些定制芯片不会对 NVIDIA 的市场成功构成重大威胁。
摩根士丹利：尽管有 ASIC，Nvidia 仍将继续保持主导市场份额。
ASIC 类别既不优于也不劣于商用 GPU——它只是实现相同结果的另一种手段。
在过去的六个月中，人工智能领域的发展势头明显……
— Jukanlosreve (@Jukanlosreve) 2025 年 2 月 14 日
市场概览：NVIDIA 与 AI ASIC
摩根士丹利研究部在一份详尽的分析中强调，NVIDIA 处于有利地位，并用当前的市场数据支持其论点。NVIDIA 的市值高达约 3 万亿美元，季度收入约为 320 亿美元。相比之下，博通的市值约为 1.1 万亿美元，季度收入仅为 32 亿美元。
该研究强调了投资水平的明显差异，并指出开发 ASIC 相对经济实惠——通常成本不到 10 亿美元。与之形成鲜明对比的是，NVIDIA 计划今年拨出约 160 亿美元用于研发。
“… 仅今年一年，NVIDIA 就将在研发方面投入约 160 亿美元。有了这些资金，NVIDIA 可以连续运行三个设计团队（每个团队的架构节奏为 18-24 个月），从而维持 4-5 年的开发周期，并在五年内实现创新。此外，他们还在互连技术上投资了数十亿美元，以提高机架规模和集群规模的性能……”
了解 ASIC 与 NVIDIA 的 GPU 效率
虽然谷歌的张量处理单元 (TPU) 等 ASIC 提供了高度定制化，但摩根士丹利认为，目前大多数大规模 AI 训练和推理操作并不需要如此高水平的定制化。NVIDIA 继续完善其专门针对 Transformer 模型的 GPU 架构，在优化方面保持竞争优势。
成本考虑也是采用 ASIC 的主要因素。定制 ASIC 的价格低至 3, 000 美元，而 NVIDIA 的 H100 芯片售价约为 20, 000 美元。然而，这些初始成本比较忽略了与 ASIC 部署相关的额外费用。
例如，ASIC 集群通常会由于采用优质的光纤连接技术而产生更高的成本，而 NVIDIA 在其 72-GPU 架构中采用了更具成本效益的基于铜的 NVLINK 系统。
NVIDIA 无与伦比的购买力进一步使该公司能够以优惠的价格购买高带宽内存 (HBM) 芯片。摩根士丹利的研究证实：
“CoWoS 也是如此；由于许多 ASIC 使用较小的芯片和较大的堆栈，因此 CoWoS 的成本可能高于 NVIDIA。当然，由于光罩限制，NVIDIA 的晶圆成本可能更高，但总体而言，Nvidia 提供了卓越的价值。”
总拥有成本 (TCO) 悖论
摩根士丹利强调在 ASIC 的总拥有成本 (TCO) 中考虑“软件开发人员的时间”的重要性。NVIDIA 的 CUDA（统一计算设备架构）SDK 具有独特的优势，可为用户提供更高效的软件开发环境。
展望未来：市场趋势和预测
摩根士丹利表示，NVIDIA 和 AMD 今年的表现都将优于 ASIC 竞争对手，尤其是在下半年。该公司强调 AMD 在生态系统方面的大量投资以及最近收购 AI 软件实体，这些都增强了其市场影响力。
“AMD 在整个生态系统中的投资规模往往远远超过 ASIC 供应商。今年，AMD 完成了两项 AI 软件资产收购。其中一项是收购 ZT Systems，涉及收购一家主要的服务器 ODM，剥离 ODM 业务，同时保留与机架和集群规模计算相关的关键工程人才……”
从更广泛的市场背景来看，商用硅片将在 2024 年占据 90% 的市场份额，其中 NVIDIA 以 980 亿美元的芯片收入遥遥领先。相反，定制 ASIC 仅占 10%，主要由博通 80 亿美元的收入推动。
“我们预计今年商业产品的份额将略有增加，达到 90%。”
摩根士丹利还指出了 ASIC 提供商的潜在弱点，并指出对谷歌或亚马逊等单一客户的依赖可能会阻碍增长。具体来说，预计 NVIDIA 将在 2025 年超过 TPU 50% 至 100%。
在长期预测中，AI ASIC 的总目标市场 (TAM) 预计将从 2024 年的 120 亿美元增长到 2027 年的约 300 亿美元，这比许多分析师的预期更为保守。
“NVIDIA 最大的短期风险是美国出口管制，这对 AVGO 来说同样是个问题。从长远来看，最大的风险不是竞争，而是投资放缓——我们预计这将在 2026 年中期左右发生。”
如需进一步了解，请访问WCCFTech。
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