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英伟达H20解禁,大厂暂不购买,英伟达停产H20。博弈进入不买的阶段,为国产芯片提供机会窗,也是淘汰赛的开始,3-5年,剩者生存
2025-09-01 44

大国博弈进入你不卖,我还不买了的阶段,对国产AI芯片提供了巨大的机会窗,同时也是淘汰赛的开始,时间只有三到五年,剩者生存。

本文参考美国的AI芯片现状,分析芯片胜出的要素,为大家提供判断的逻辑。

一、国产AI芯片群雄逐鹿中原

中国AI芯片的主要厂商,不完全统计,如有漏掉纯属本人无知:

华为海思、海光信息、壁仞科技、景嘉微、天数智芯、地平线、紫光展锐、阿里巴巴平头哥、龙芯中科、飞腾、燧原科技、瀚博半导体、沐曦、摩尔线程、太初元碁、云天励飞、百度昆仑芯、登临科技、曲速科技、灵汐科技、鲲云科技、希姆计算、清微智能、芯动力、墨芯、后摩智能、爱芯、元智芯瞳、江原科技、砺算科技、算能、黑芝麻智能。


二、它山之石可以攻玉,摸着“大漂亮”过河


1、美国AI芯片企业


1)AI 芯片企业


英伟达独霸,AMD追逐,Intel 存在感不强,博通以合作开发为业务模式


2)云服务商,自研和合作开发 AI芯片


AWS Trainium2、谷歌TPU V5,Azure Maia 芯片,自用和通过云服务对外提供服务。


3)互联网公司,自研自用


(1)Meta 


AI芯片产品是 MTIA(Meta Training and Inference Accelerator,Meta训练与推理加速器)系列。

(2)Apple


苹果被曝正在开发专用于AI服务器的芯片,代号可能为T602。


(3)特斯拉

特斯拉,下一代训练芯片:Dojo 2预计在2025年末量产。


Google,Microsoft,Amazon,自研AI芯片基本是自用+云服务,还买了大量的英伟达芯片,Meta还没出来,特斯拉放弃了AI芯片。自用模式也很难。


4)芯片设计公司,博通,Marvell,与互联网公司合作设计asic 芯片设计。


三、GPU芯片和Asic的关系


GPU和ASIC并非简单的取代关系,而是长期并存、互补发展的关系。

1、训练 vs. 推理:在AI模型的训练阶段,算法不断迭代变化,需要GPU的通用性和灵活性。而在推理阶段,算法模型相对固定,追求极致的效率、功耗和成本,ASIC的优势就发挥出来了。

2、通用 vs. 专用:对于需要快速适配新算法、进行多任务并行探索的场景(如AI研发、科学计算),GPU更合适。对于算法固定、规模巨大的应用(如加密货币挖矿、视频编解码),ASIC是更经济高效的选择。

3、生态与成本:GPU拥有成熟的软件生态,开发周期短,主要进行软件适配。ASIC虽然前期投入巨大,开发周期长,但一旦大规模量产,其单芯片成本可能远低于GPU。


四、分析美国AI芯片发展得出的结论


1、推理芯片机会更大

2、GPU芯片方便借势英伟达cuda生态

3、asic芯片有能耗优势

4、有自用生态的做asic芯片更有力降低成本


五、中国芯片胜出预测


1、公开市场三家以内


华为昇腾,海光,昆仑芯,寒武纪


2、自用云和头部互联网厂家,扶持和并购


百度:昆仑芯(子公司),

腾讯:遂原,摩尔线程,芯瞳半导体

阿里:平头哥(子公司),壁仞,博瀚半导体,

字节:摩尔线程

华为:昇腾


六、芯片胜出的几个核心要素


1、国际产能的获取


没有进入某清单的企业,可以获取国际产能。这个优势是显而易见的。


2、国产供应链产能的获取


国产AI芯片产能稀缺,能获取到国产产能就成功了一半了,等于拿到了船票。拿到产能就可以解决无货可卖的问题。


3、国产芯片设计工具链和专家人才


1)国产芯片设计工具链,替代国际工具链,用不先进的工具设计较先进的芯片,对人才提出了更高的要求。


2)“制程+能耗+面积”,不能说成熟制程就算力低,14纳米也能实现高算力,也不能说成熟制程就是能耗高,这与芯片设计的水平相关的,不是绝对的,水平和算力相同的可能先进制程能耗更低,也就是武器和武器的使用者的结合,也不是武器好就无敌,同样面积与能耗也是类似逻辑。

4、芯片,核心要素一生态

很关键就是有硬件,软件的伙伴愿意基于你的芯片做开发,那你要有建立生态的相关工具和生态建设,比如英伟达的CUDA就是生态平台和工具。


1)类cuda有生态借势的优势,类cuda包括海光等GPU厂家。


2)intel+Microsoft,Intel的芯片,微软的Windows操作系统,统治pc几十年。


3)andriod+ARM,ARM芯片,安卓操作系统,统计手机几十年。


4)apple ioses生态,自研ARM 芯片,ioses操作系统,加上智能硬件,加上开发者生态体系,苹果辉煌了二三十年。

5、芯片,核心要素二规模化

芯片规模非常重要,每一类产品几乎都是规模效应,芯片资金门槛非常高,规模跟成本相关性非常高,十万和千万规模成本相差十到百倍。对于新起量的新芯片是难上加难。


菊厂,bat,谷歌,亚马逊,微软都有自己的用量支持,还都磕磕绊绊的。


那些支持没有量,又没有生态的企业是难上加难。所以要报互联网大腿,拿他们的融资,被并购,卖给他们。


摩尔线程,壁仞,遂原有互联网大厂投资


昆仑芯有百度的业务支持。


阿里平头哥。


华为昇腾

6、芯片,核心要素三研发投入周期长

一款成功高端芯片,CPU,GPU这种,得十年才能显露是否成功,启动到发布得三年,生态建设得三年,然后你才能看到产业界,学术界是否接受你的芯片了。


十年的周期板凳要坐十年冷 耐得住寂寞。


菊厂的麒麟芯片,鲲鹏,芯片,昇腾芯片都经历了这个十年耕耘的过程,


寒武纪,昆仑芯,景嘉微都十几年了,胜算会更大些。

7、芯片,核心要素四巨量资金投入

一款成功的量产芯片研发的投入百亿这个量级,这不是普通玩家可以下场的,稀里糊涂下场的最终都会很难很难。


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