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泉果基金调研奥比中光
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3、能否介绍一下目前公司有哪些类型的自研芯片？公司有没有SoC芯片？答：公司自成立即围绕“全栈式技术研发能力+全领域技术路线布局”构建3D视觉感知技术体系，具备从底层芯片到上层算法的全自主知识产权研发能力，产品底层技术达到全球3D视觉行业领先水平。在芯片领域，公司的芯片团队具备数字及模拟芯片的研发实力，目前已自主研发专用算力芯片（MX系列结构光深度引擎芯片，已完成了5次迭代升级）及专用感光芯片（结构光专用感光芯片、iToF感光芯片及dToF感光芯片等）。公司专用算力芯片中的MX系列深度引擎芯片是系统级SoC芯片，内含自研IP核并固化了深度引擎算法，可以在接收到感光芯片的空间编码信息后进行实时的深度解算以输出3D数据。与传统的通用处理器调用算法进行深度计算相比，公司MX系列深度引擎芯片在满足高性能运算的同时，大幅降低了功耗，缩小了芯片的物理面积，加强了深度引擎处理能力，丰富了用户输入输出方式，是3D视觉传感器由实验室样机走向规模化量产的关键。公司最新的MX 6800深度引擎芯片，支持“结构光+主动双目/被动双目”，公司Gemini 330系列双目3D相机均搭载了该芯片，该系列产品配备高性能主被动融合成像系统，在强光、暗光、室内外等不同环境均具备出色的适应性，目前已广泛应用于机器人等场景。 4、公司目前在机器人领域的产品布局以及业务进展如何？答：近年来，生成式AI与大模型技术的发展使得机器人的交互应用更加成熟。而除了最关键的技术因素驱动外，市场需求、政策鼓励以及上下游厂家的持续投入也成为推动具身智能机器人快速发展的重要因素。对公司而言，机器人业务方向是公司近年及未来重点布局和发展的重要战略方向之一。目前，公司凭借“研发+制造”的一站式产品和服务，已推出丰富且全面的机器人视觉感知产品方案，通过与机器人产业客户的多年合作，公司从传感器、激光雷达到模型算法都积累了较强的综合实力。公司今年上半年推出的Gemini 335和336系列全场景双目3D相机，兼顾高可靠性、高性能、高性价比和易用性，能够在不同光照条件和复杂多变的动态环境中稳定输出高质量深度数据，精准还原场景和物体的3D信息，可广泛适用于人形机器人、AMR、巡检机器人、配送机器人、机械臂等应用场景。在中国服务机器人3D视觉传感器领域，公司市占率已经很高了，所以在服务机器人基本盘稳健增长的同时，我们近两年也在培育第二增长曲线——如开拓工业机器人场景，公司产品及技术可助力其更好地实现分拣、上下料、物流搬运等多项功能。截至目前，公司工业机器人业务合作已覆盖智能工厂、仓储物流、智能巡检等场景。在人形机器人领域，公司与微软合作的Femto系列iToF相机及今年新推出的Gemini 335和336系列相机均具备卓越的性能，可满足各类人形机器人在室内外复杂场景下执行视觉应用。目前公司已就相关产品/方案与部分人形机器人客户进行适配，并持续提升技术研发及运营效率，以期不断提高在人形机器人等新兴场景的市场占有率。凭借多年的原始技术积累及下游客户合作磨合，加上3D视觉感知产业智能制造基地的顺利投产，公司产能规模水平和量产规划节奏将持续提高和优化，以上都将有助于公司把握具身智能历史发展机遇，为后续市场需求爆发做好充分准备。感谢您对公司的关注与支持！以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。
有连云01-23 14:02
Canalys：2024年中国智能手机出货量增长4%，vivo以17%的市场份额领跑，华为16%排第二出货量同比增长37%
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高端领域，华为鸿蒙OS、小米澎湃OS、自研芯片及折叠屏技术革新等成果，极大地激发了高端用户的升级欲望，推动市场实现结构性健康增长。 Canalys研究经理刘艺璇表示，激烈的竞争促使市场格局动态变化，厂商纷纷加大优势领域投入。vivo借助线上线下渠道协同、运营商合作及精准的营销与产品策略，稳固了在入门级到中高端细分市场的地位；小米通过数字系列的口碑积累、电动汽车及生态产品（尤其是家电）的协同创新，修复出货节奏，连续四个季度实现份额增长；苹果虽凭借iPhone 16系列在四季度保持领先，但也面临本土厂商旗舰产品的严峻挑战，正通过促销、渠道管理及以旧换新等策略提升高端市场竞争力与用户粘性。展望2025年，Canalys预计中国智能手机出货量将突破2.9亿台。国内市场需求持续温和复苏、宏观经济稳定回暖、渠道经营健康发展，加之1月政府出台的全国补贴政策涵盖智能手机领域，为市场增长奠定了坚实基础。厂商已积极开展渠道与供应筹备工作，消费者有望在各价位段产品上获得更优体验，如长续航电池、轻薄机身、创新形态设计及智能AI操作系统等方面的升级。
金融界01-16 08:29
隔夜美股全复盘(1.15) | 禾赛大涨10%，获高盛大幅上调目标价至18.4美元
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片设计授权费用大幅提高300% 并考虑自研芯片 1.14 据路透，芯片设计商Arm正在制定一项长期战略，计划将其芯片设计授权费用大幅提高300%，并考虑自主研发芯片，以与其最大的客户展开竞争。根据文件显示，Arm的计划在早期阶段被称为“毕卡索”项目，该计划至少可以追溯到2019年，目标是在约十年内将智能手机年收入增加约10亿美元。Arm计划透过提高客户为使用其最新计算架构Armv9的芯片设计现成部件支付的每芯片专利费用来实现目标。 3、特朗普顾问研究渐进式加征关税：每月提升2%-5% 1.14 媒体引述消息人士称，美国候任总统特朗普的经济团队讨论渐进式加征关税的方案，以强化谈判筹码及避免引发通胀突然急升。该经济团队成员包括候任财长贝桑(Scott Bessent)，候任国家经济委员会主任哈塞特(Kevin Hassett)，候任国家经济顾问委员会主席Stephen Miran等人。消息人士称，有成员提出，特朗普政府可用每月提升2%至5%的渐进模式，最终向所有进口货加征10至20%关税。同时，特朗普是可引用《国际紧急经济权力法》(International Emergency Economic Powers Act)赋与的权力，以总统行政命令颁布，毋须国会批准有关行动。有关讨论仍属初步阶段，暂时未有提交至特朗普考虑。特朗普在竞选总统时提出向所有进口货加征关税的构思。他在11月胜选后，12月初提出率先向加拿大及墨西哥进口货征25%关税的说法。 4、礼来预期Q4营收低于此前指引且逊于市场预期 1.14 礼来公司公布，预计2024年第四季度营收将达到约135亿美元，较公司近期发布的预期区间低端少约4亿美元，分析师预期为139.3亿美元。该公司预计2024年全年营收将达到约450亿美元，较公司此前预期区间中值高出40亿美元，分析师预期为454.7亿美元。另外，礼来预计2025年营收将在580亿至610亿美元之间，分析师预期为584.4亿美元。公司表示，Mounjaro和Zepbound销售趋势向好，2025年上半年GLP-1药物供应量将增加60%以上，并有多款新药上市助力业绩增长。预计2025年收入增长将来自新药JAYPIRCA、EBGLYSS、OMVOH和KISUNLA。辉瑞CEO称“全力以赴”开发实验性减肥药 1.14 美国制药商辉瑞公司首席执行官Albert Bourla周一在摩根大通医疗保健会议上表示，该公司正“全力以赴”开发其实验性减肥药，并一直在招募该领域的更多专家。Bourla表示，这些专家正在帮助辉瑞做出更好、更合理的决策，该公司可能会在今年下半年开始对其GLP-1R小分子激动剂Danuglipron进行后期研究。经过大量实验后，辉瑞预计将在几个月内获得剂量测试研究的数据。通过这款药物，辉瑞公司旨在为患者提供一种更方便的、替代注射剂的口服药物——目前这两种药物在减肥治疗市场上占据主导地位。 5、SpaceX即将进行两项发射任务 1.14 SpaceX官网显示，公司计划于1月15日星期三在佛罗里达州发射猎鹰9号，将萤火虫航天公司的“蓝幽灵任务1号”送入月球。此次任务还搭载了ispace公司的“坚韧号”月球着陆器。发射时间定于美东时间凌晨1点11分（北京时间下午2:11）。如有需要，1月16日星期四美东时间凌晨1点09分（北京时间下午2:09）有备用机会。此外，公司计划于1月14日星期二在加州发射猎鹰9号，将“运输者-12”号送入低地球轨道。发射窗口在太平洋时间上午10点49分开放（北京时间次日凌晨2:49），持续时间为27分钟，如有需要，在1月15日星期三的同一时间还有一个备用机会。 04 今日前瞻今日重点关注的财经数据（1）21:30 美国12月CPI
格隆汇01-15 07:05
禾赛发布全球最广视野机器人激光雷达JT系列，已开启量产交付
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人领域设计的平台化产品，采用禾赛第四代自研芯片，拥有全球最广的 360° x 187° 超半球视野（1），迷你的外形可隐蔽式轻松安装，为机器人提供零盲区的三维感知，即使物体紧贴也能有效探测。JT 系列最高支持 256 线，刷新迷你型 3D 激光雷达的技术上限，树立机器人领域激光雷达的性能标杆。凭借全球最广的视野和小巧的外形，禾赛 JT 系列以技术革新带来更高性价比，帮助客户实现超值部署，让高精度 3D 激光雷达广泛赋能服务机器人、移动机器人、配送机器人、清扫机器人、割草机器人等机器人应用。全球最广超半球视野，为机器人带来无死角感知凭借 JT 全球最广的超半球视野优势，机器人仅需安装一颗 JT 激光雷达，即可轻松实现对周围环境的全方位探测，为机器人的智能化应用赋予更广的感知。 JT 系列在水平方向采用了全旋转的扫描方式，轻松获得 360° 的水平视野；垂直方向最高可实现 256 线，通过禾赛创新的光学模块设计，垂直方向视野达到了 187°（1），实现全球激光雷达领域最广的 360° x 187° 超半球视野。禾赛 JT 的超广视野优势显著，感知范围相当于 1.5 个标准足球场大小，相比同类产品提升超过 60%（2）。此外，还做到了最小探测距离为 0 米，实现近距离感知无盲区。这一突破性的技术升级，不仅为机器人提供了全面升级的无死角感知能力，还同时兼顾地面探测与上方空间的环境结构感知，大幅提高机器人的定位精度和障碍物识别能力。 Mini 外形，无感嵌入 JT 不仅视野广、无盲区，其小巧的外形更是能够灵活安装在各类机器人的不同位置，通过隐蔽式嵌入安装，视窗露出高度不超过 30 毫米。JT 底部直径最小仅 55 毫米（3），相比同类产品减少约 30%，体积相比同类产品减少了 70%（2）。不仅是体积上的极致优化，JT在重量上也实现了重大突破，整机重量仅为 200-250 克（3），比同类产品减轻了 47% 的重量负担（2），进一步提升安装便携性，并降低对机器人设备的负载影响、助力机器人更持久续航。超高线数，性能高配作为一款平台化产品，JT 可支持 16 线、128、256 线等多种配置，极致高清的分辨率使其可以轻松识别环境细节和细小障碍物，更在 SLAM 3D 建图方面展现出非凡效率。 JT 能高效精准地将移动机器人所在的场地扫描出高清的 3D 点云图，是机器人规划导航必不可少的「眼睛」，赋能机器人进行精准、高效的移动和操作。无惧严苛环境，实现全天候无间断感知通过极致的光电热设计，禾赛 JT 系列运行时的功耗最低可至约 4.3 W（3），相较于同类产品功耗降低 40% （2），极大减小了雷达运行产生的发热，即使在户外阳光暴晒的情况下，也能始终维持产品稳定的运行。此外，面对复杂多变的天气状况，JT 采用全球首创的波形处理技术，实时智能检测视窗状态，并对雨雾噪点实现 99.9% 的高效滤除，为机器人提供实时天气预警，使其能够灵活调整工作策略。这项领先技术确保了 JT 在雨雾等恶劣天气条件下依然能够稳定输出高质量点云，极大拓展了产品的应用边界，提升了终端应用的感知效率。下一代车规级产品首次亮相全球最高线数与全球视野最广除了 JT 系列，禾赛还在 CES 展示了即将发布的全球最高线数 1440 线激光雷达 AT1440 和全球视野最广的纯固态激光雷达 FTX，进一步展示了禾赛在车规级激光雷达市场的持续创新和领先的产品实力。 FTX 的测距可达 30 m@10%反射率，其分辨率表现非常出色，点频是上一代的 2.5 倍，达到 49.2 万点每秒，超高线数能实现对盲区的高清扫描，无论是婴儿车、电动车、行人都能及时捕捉。除了出色的分辨率，FTX 还在提升性能的同时体积大幅减小，相比上一代产品重量减少了 66%，通过嵌入安装，FTX 外露视窗面积可减少 40%，仅为 50 x 30 mm，让造型更加美观。除了作为智能汽车的补盲雷达外，凭借其视野广、体积小的特点，FTX 同样可以灵活应用于各类智能机器人，轻松嵌入不同位置，为其提供超广视野的实时3D感知，赋能更多智能场景。禾赛科技在 2024 年 12 月的激光雷达单月交付量已突破 100,000 台，再次刷新行业记录，成为全球首个达成单月交付量超过 10 万台的激光雷达企业。其中，面向机器人市场的单月交付量超过 20,000 台，JT 已开始向客户量产交付，获得海内外多家企业的青睐与一致好评。回顾 2024，禾赛在 ADAS 前装量产和机器人领域的量产应用方面取得了全面领先的市场表现。2025 年，禾赛规划年产能将超过 200 万台，加速量产落地，持续研发创新，为智能驾驶及机器人领域的广大客户提供强大的感知支持与解决方案，携手共创智能未来。标注（1）JT128 和JT256 的视场角为 360° x 187°，JT16 的视场角为 360° x 40° （2）相比同类型的小巧型 360° 多线数 3D 激光雷达（3）具体产品参数可能会因定制化而有所不同
金融界01-08 10:42
开盘：沪指微跌0.01%、创业板指跌0.18%，首发经济、Web3.0及人脑工程概念股普跌
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业主线，值得持续跟踪。华泰证券：云厂自研芯片加速放量，AI+手机/眼镜等终端将率先落地华泰证券提出，当前AI训练端Scaling law逐步收敛，关注AI应用落地进度以及在端侧硬件终端的创新。华泰证券观察到：1)AI算力：为提升效益并减轻对英伟达依赖，云厂加大推理/训练自研芯片推出，据产业链调研，华泰证券预计25年亚马逊自研芯片放量增速有望最高。2)AI终端：现阶段手机硬件制约影响并不大，核心在于手机终端大模型的使用体验感增强，苹果、三星、华为等品牌厂不断锤炼自身大模型能力，25年手机终端软硬件升级趋势相对确定。此外，AI眼镜技术迭代路径清晰，华泰证券看好眼镜硬件迭代+AI Agents生态崛起+用户心智突破三重逻辑共振。国泰君安：微信“送礼”功能催化电商进展，有望带来消费新机国泰君安表示，微信小店“送礼物”功能有望借鉴微信红包成功经验，为微信电商体系发展带来催化。微信生态拥有巨大的社交流量，截至24Q3微信及WeChat的合并月活跃账户数已达13.82亿。参照2015年除夕微信红包借助春晚“摇一摇”红包活动，以5亿元红包投入换来2亿张个人银行卡的绑定，助力微信支付快速普及，微信小店送礼上线正值圣诞、元旦、春节等节日临近，有望借助节日送礼需求快速裂变，将用户流量导至微信小店、培养微信购物习惯。同时。微信小店的购买便利性有望助力其进一步拓展部分非公域电商用户，加大电商人群覆盖广度，为消费品牌带来新渠道机会，预计品牌端也将积极推出对应送礼场景的产品组合以捕捉新兴渠道机会。
金融界2024-12-23
干翻英伟达，明年将是转折吗？
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对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，谷歌找到博通开发TPU，亚马逊和Marvel达成五年合作协议，微软在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。这里，巨头们的目标是一致的，即优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。 ASIC是一款高度定制化的芯片，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。国内做ASIC芯片也有这么几家，寒武纪、云天励飞、北京君正以及国科微。近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的昇腾910B和英伟达H100。虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。有机构预计，客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。这是因为，AI基建并不只是搞定芯片那么简单。英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。 FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年台积电挑战传统IDM，有些异曲同工的。 02 明年将是推理之年 ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：推理。近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。 Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：面向智能体时代的AI模型。时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。（Open AI） Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。巴克莱的另一份报告则预计，预计AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。 10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。（Ola Friend；官网） 03 AI渗透率即将跨越鸿沟？机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。但，ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）
格隆汇2024-12-21
Arm与Qualcomm合同争议引发芯片行业震荡：1.5亿美元许可协议成为焦点，行业生态或重塑
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注。 2024年10月：Arm宣布加大自研芯片生产计划，进一步从技术授权向芯片生产转型。 2024年9月：Qualcomm推出新一代笔记本处理器，标志其在高性能计算领域的持续发力。来源：今日美股网
今日美股网2024-12-18
【美股天天说】定制芯片将成英伟达(NVDA)“掘墓人”？巨头纷纷自研芯片围剿之势有多大？
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美国股市周一(12月16日)涨跌不一，制造业PMI指数的疲软表现对美联储利率前景产生了坏数据就是好消息的影响，帮助纳指继续走高，然而对于经济前景的风险担忧依然打压着道指的表现。个股方面，今天想和大家来聊的是自研芯片的事情，看看自研芯片的发展前景给博通股价带来了巨大的推动以外，是否会给英伟达的芯片帝国造成巨大的冲击呢？
陈尉2024-12-17
格力电器出奇招 6年努力出成果董明珠宣布自研芯片成功面市
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中国家电制造商格力电气周一（12月16日）援引其董事长董明珠的话报道，中国家电制造商格力电气经过6年的努力，已经开发了自己的芯片。
佳华1682024-12-16
ASIC爆发，博通暴涨，英伟达悬了？
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拉的Dojo等。可以说，科技巨头都在自研芯片，其中，谷歌和Meta都找了博通合作，亚马逊是迈威尔 $迈威尔科技(MRVL)$ 的大客户。科技巨头之所以要自研芯片，有以下几方面原因：一是英伟达的GPU太贵了，而且最新款产品还要排队购买；二是ASIC芯片能够降低成本、提高性能；三是科技巨头不想依赖英伟达，希望扶持AMD、博通、迈威尔等公司当二供，掌控自己的命运。因此，ASIC芯片极具发展前景，博通和迈威尔皆从中受益。那么问题来了，ASIC的爆发，会挑战英伟达的霸主地位吗？或者，博通有一天会干翻英伟达吗？ $英伟达(NVDA)$ AI大模型需要先进行大量的训练，而后才能用于推理，比如，自动驾驶大模型的开发人员，需要拿数以千计甚至数以百万计的停车标志图像进行训练，完成后，自动驾驶大模型能够具备自主辨识停车标志的能力，即使是在其从未行驶过的道路上，这就是AI大模型从训练走向推理的过程。在训练阶段，AI大模型并不固定，需要调整参数，因此，需要用到具备通用性质的GPU。而当AI大模型成熟后，ASIC芯片将大有可为。因此，无论是英伟达的CEO Jensen还是AMD的CEO Lisa，都认为ASIC是GPU生态的补充而非竞争者。 Rosenblatt的分析师Hans Mosesmann也曾说，将博通的ASIC和英伟达的GPU进行比较，是一种“苹果vs橘子”式的比较（意指两者存在固有或根本差异，风牛马不相及，无法对比）。不过，他认为，在未来几年，AI ASIC的增速将超过GPU。巴克莱同样看好ASIC，认为AI推理计算需求将快速提升，预计其将占通用人工智能总计算需求的70%以上，推理计算的需求甚至可以超过训练计算需求，达到后者的4.5倍。英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。由此来看，博通和英伟达都有美好的未来，但不排除，当英伟达的GPU不再供不应求时，公司也会杀入ASIC领域，毕竟，推理(inferencing)实质上是简化版的训练(training)。换句话说，训练是规模更大，算力要求更高，算法更复杂的推理。
老虎证券2024-12-16

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