AI發展的奠基石
因為ChatGPT有著大量復雜計算需求的AI模型，像AI芯片專門可以用于處理繁雜的計算任務。如果說算力、模型和數據是AI發展的三大要素，那AI芯片本質上就是AI算力的底層基石。
如果對AI芯片進行分類，通常可以分為CPU（中央處理器）、GPU（圖像處理器）、FPGA（現場可編程門陣列）和DSP四類，CPU無疑是AI計算的基礎。從目前的市場競爭環境來看，英特爾和AMD占據了CPU市場超過90%以上的份額。
AI芯片分類
除了CPU，GPU的重要性也不言而喻，。舉個例子，一塊英偉達出廠的頂級GPU就高達8萬元，一個GPU服務器能直接超過40萬元。支撐ChatGPT則需要上萬顆英偉達GPU，這其中的市場空間無疑是巨大的。別忘了，英偉達在行業浸潤了幾十年后，GPU在市場占有率這幾年穩居90%左右。此外，英偉達還為其AI芯片搭建了一個生態（CUDA系統），基于軟件棧達到支持AI框架的目的。
AI芯片+軟件+不同應用場景的滲透，高護城河下，英偉達真的是躺著把錢給掙了。但即便如此，英偉達還在繼續加大研發，開發性能更強的GPU芯片，沒有躺在功勞簿上睡大覺。
AI芯片產業鏈
所以，有壓迫自然就有反抗。谷歌最近剛剛發表了一篇論文，首次公布了用于訓練AI模型的超級計算機的技術細節，使用自己設計的定制TPU芯片，宣稱該系統比英偉達的超算系統更快且功耗更低。
慢慢來，比較快
而在國內AI芯片領域，最近剛有一位玩家登錄科創板，那就是云天勵飛，上市首日就上漲了137%，早期投資者回報超50倍。從其《招股書》中可以看出，該玩家芯片業務收入占比大約為4.4%，新一代芯片DeepEdge 10開始流片，預計今年可以投入使用，但目前仍然沒有擺脫虧損。
此外，寒武紀（688256）、華為海思也在努力突破國外的壟斷。以寒武紀為例，它是國內為數不多能夠較為開放支持中游AI算法和模型商，其主要優勢在于各種深度學習框架，而且積極和外部玩家合作。比如思元 290 與商湯在 CV 層面深度合作，NLP 領域在訊飛、百度語音等都實現了產品批量出貨。
訓練芯片國內玩家布局情況
但是產品再好，最后也得轉化到業績上。雖然股價最近一段時間表現較為優異，但這兩年的寒武紀可謂四面楚歌。去年，寒武紀的營業收入為7.29億元，僅增長了可憐的1.11%，在一個朝陽產業確實有些不應該，凈虧損為11.66億元，較上年擴大超過四成。
芯片畢竟是燒錢的行業，2017-2021年寒武紀的研發費用之和超過了27億元。此外，AI芯片的的應用場景偏向定制化、零碎化，大規模商業化落地本身也面臨著重重挑戰。現在和海外巨頭從盈利能力方面還有非常大的差距。
所以，技術、資金、人才等方面的積累、良好的設計工具，都成了實現突圍的重要因素。
市場美好，但得理性
AI芯片作為加速AI訓練和推理任務的專用硬件，憑借著高度并行性、高效、低功耗等特點，它的需求有望實現率先擴張。據專業機構預測，2025年AI芯片的市場規模將達到726億美元，年復合增長率接近50。GPU作為AI高性能計算的王者，有望站上金字塔的頂端。
AI芯片市場規模
但從目前的市場競爭局勢來看，雖然AI芯片掀起一波又一波的投資浪潮，但國內玩家承受的壓力可真是不小，高研發費用下，不少玩家的盈利能力羸弱。百度、阿里、騰訊、字節、寒武紀等玩家誰能走在前列，還是有待于進一步觀察。
未來，緊跟AI芯片的量產數據或許是投資的主要方向之一。一方面是18個月（一款AI芯片的研發周期），另一方面是百萬顆（一般銷量需要達到百萬顆級別才能達到盈虧平衡）。只有把0-1和1-100兩個階段都做好了，才能讓資本市場看到曙光。