国君海外科技|算力需求高增,AI ASIC突围在即

摘要

投资建议：ASIC针对特定场景设计，具备配套的通信互联和软件生态，虽然单颗算力相比最先进GPU有差距，但ASIC集群算力利用效率可能优于GPU，同时具备价格和功耗优势，有望更广泛地应用于AI推理与训练。看好ASIC大规模应用提升云厂商ROI，建议关注定制芯片产业链相关标的。

市场规模与增长：AI ASIC具备功耗、成本优势，目前仍处发展初期，市场规模有望高速增长。Marvell预测，2023年定制芯片占数据中心加速计算芯片市场16%（规模66亿美元），预计2028年规模将超400亿美元，增速快于通用加速芯片。

性能与效率：ASIC单卡算力与GPU有差距，但单卡性价比和集群算力效率优秀。谷歌TPU v6和微软Maia 100算力约为H100非稀疏算力的90%、80%，单价显著低于GPU，推理场景性价比更高。ASIC芯片互联以PCIe为主，追赶NVLink协议优势；服务器互联采用以太网，正追平英伟达IB网络。H100集群可做到10万卡规模，TPU v5p单个Pod达8960颗芯片，可拓展至5万卡集群并保持线性加速。

算力利用率：ASIC专为特定场景设计，云厂商掌握软件生态，实际算力利用率可能高于GPU（如TPU、MTIA等）。

软件生态：CUDA生态主导，ASIC软件生态逐步完善。云厂商研发配套全栈软件生态（编译器、中间件等），提升特定场景计算效率。ROCm和oneAPI等开源平台推动生态成熟、开放。

风险提示：AI算法技术风险、生态系统建设不及预期、芯片研发不及预期、AI产业发展不及预期。