From GPU to ASIC, Broadcom and Marvell emerge as winners | AI Dehydration

本文作者：張逸凡

編輯：申思琦

來源：硬 AI

隨着芯片設計和系統複雜性的增加，科技大廠將更多地與 ASIC 廠商合作。

小摩預計高端定製的 ASIC 芯片市場的規模將在 200 億至 300 億美元之間，並將以每年 20% 的複合年增長率（CAGR）增長。

博通和 Marvell作為 ASIC 市場的領先者，或成為贏家。

目前，兩家公司佔據了超過 60% 的市場份額。

博通以 55-60% 的份額位居第一，而 Marvell 以 13-15% 的份額緊隨其後。

此外，隨着雲廠商和大型 OEM 廠商入局 ASIC，供應鏈可能從英偉達獨大向多元化發展。

一、ASIC 與 算力卡

ASIC 與通用算力卡的較量存在已久，隨着雲廠商和大型 OEM 廠商的入局，角逐愈演愈烈。

目前，通用算力卡的主要廠商是英偉達，佔 AI 算力市場近 70% 的份額；ASIC 的主要廠商是博通和 Marvell，兩家佔 ASIC 市場超 60% 的份額。

ASIC 在特定任務場景下，具有高性能、低功耗、成本效益、保密性和安全性以及減少電路板大小的優勢。

這種優勢主要是因為：

• ASIC：為特定應用而設計的集成電路，針對特定任務進行優化，在這些任務上通常比 GPU 高性能、低功耗低優勢。但缺點是不具備通用性。

• 通用算力卡：提供標準化的高計算性能，但不聚焦於特定任務場景，適用於廣泛的應用，具備通用性；

換句話説，ASIC 是犧牲通用性，來換取特定場景的高性能；通用算力卡則具備通用性，但在特定場景下，性能不如 ASIC。

事實上，對於不同的算力卡客户來講，需求是不同的。

雲廠商也許更看重彈性計算，企業也許更關注集羣算力等。面對特定的需求，ASIC 比標準算力卡更具備優勢，更加貼合客户自身的使用場景。

目前，Google、Meta、微軟和亞馬遜等雲和超大規模公司正在引領 ASIC 這一潮流。

比如，谷歌的 TPU、Meta 的 MTIA、微軟的 Maia、亞馬遜 Trainium2 等。

需要注意的是，ASIC 的成本也許高於通用算力卡。根據大摩的測算，GB200 的 TCO（總擁有成本），比 TPUv5 低了 44%，比 Trainimium 2 低了 30%。

二、博通與 Marvell

隨着芯片設計和系統複雜性的增加，大型雲計算和設備 OEM 廠商將更多地與 ASIC 設計夥伴合作。

博通和 Marvell 作為 ASIC 市場的領先者，或成為贏家。

1）博通的合作與發展

博通一直是谷歌自研 AI 芯片 TPU 的主要製造商，這種合作關係已經持續了約 10 年。

截至目前，雙方已經合作設計了六代 TPU，並正在推進第六代 TPU（3nm 工藝）的量產。

雖然市場一直傳出谷歌將放棄與博通的合作，轉而自研來節省成本。

但是最近，博通在分析師會議上，仍然透露了其獲得了為谷歌提供多代 TPU 的合同。小摩認為，該合同包括了即將推出的 TPU 第七代 (v7)，並預計將在 2026/2027 年推出第七代 TPU。

過去，Google 每年向博通支付的 TPU 費用預計在 20 億美元，2023 年達到了 35 億美元，24 年預計將達到 70 億美元，主要由於 AI 需求的快速擴張。

此外，博通與 Meta 在其 AI 基礎設施方面的合作預計也將產生可觀的收入，小摩預測該合作未來兩年可能達到數十億美元。

博通的客户羣體不僅限於 Google 和 Meta，還包括蘋果、思科、富士通、愛立信、諾基亞、HPE、NEC、瞻博網絡、Ciena、大眾和西部數據等各行各業的眾多客户。

2）Marvell 的前景

Marvell 與亞馬遜、谷歌和微軟有多年的 ASIC 合作經驗。

目前，Marvell 正在加速其首批兩個 AI ASIC 項目的生產，據稱是 Amazon 的 5nm Tranium 芯片和 Google 的 5nm Axion ARM CPU 芯片。

此外，還有幾個更大的項目正在進行中：1）Amazon Inferentia ASIC，預計在 2025 年啓動；2）Microsoft Maia，預計在 2026 年啓動。

小摩預測在 2026 年，Marvell 將迎來強勁增長。

並預測 Marvell ——

• 2024 年 AI 收入為 16 億至 18 億美元，2025 年將增長至 28 億至 30 億美元；

• 2028 年能夠實現 70 億至 80 億美元的加速計算/AI ASIC 收入；

此外，小摩提到了，定製芯片（ASIC）的激增，對 SNPS、CDNS 和 ARM 等提供 EDA 軟件（芯片設計所需的工具）和 IP（可集成到芯片中的預先設計好的組件）的公司來説是一個利好消息。

三、供應鏈向多元化發展

隨着雲廠商和大型 OEM 廠商入局 ASIC，供應鏈可能從英偉達獨大向多元化發展。

當前，市場近 70% 的 AI 計算，使用的是英偉達的算力卡，AI 供應鏈的焦點也一直在英偉達的供應鏈上。

然而，隨着雲廠商逐步採用 ASIC 芯片，供應鏈也許會呈現出多元化的趨勢。

ASIC 芯片供應鏈中，供應商的選擇主要取決於其開發者（雲廠商、OEM 廠商），而不是英偉達。

對於雲廠商來講，具備足夠的實力自研 ASIC 芯片；然而，對於相對欠缺研發能力的 OEM 廠商來講，英偉達或採用 IP 授權的方式，使得 OEM 廠商可以基於英偉達的算力卡自主研發。

但不論哪種情況下，都會對供應鏈產生多元化趨勢的影響。

另一個角度來看，一些客户如主權國家、中小型企業等不具備自研優勢的廠商，英偉達仍具備優勢。