作者/星空下的烤包子
编辑/菠菜的星空
排版/星空下的韭菜
最近，资本市场两极分化较为明显，钢铁等传统行业持续下行，受益于人工智能产业发展的不断催化，芯片赛道震荡上行，尤其是我们今天的主人公——AI芯片。
AI芯片板块
这背后最直接的原因还是上个月，OpenAI官宣了多模态大模型GPT-4，经过多次的迭代，它已经在不同语言情景和内部对抗性真实性评估方面更上一层楼。这就催生了大量的算力需求。
作为算力基础设施中的核心硬件，AI芯片就这样走进了广大投资者的视野。
一、AI发展的奠基石
因为ChatGPT有着大量复杂计算需求的AI模型，像AI芯片专门可以用于处理繁杂的计算任务。如果说算力、模型和数据是AI发展的三大要素，那AI芯片本质上就是AI算力的底层基石。
如果对AI芯片进行分类，通常可以分为CPU（中央处理器）、GPU（图像处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）和DSP四类，CPU无疑是AI计算的基础。从目前的市场竞争环境来看，英特尔和AMD占据了CPU市场超过90%以上的份额。
AI芯片分类
除了CPU，GPU的重要性也不言而喻。举个例子，一块英伟达出厂的顶级GPU就高达8万元，一个GPU服务器能直接超过40万元。支撑ChatGPT则需要上万颗英伟达GPU，这其中的市场空间无疑是巨大的。别忘了，英伟达在行业浸润了几十年后，GPU在市场占有率这几年稳居90%左右。此外，英伟达还为其AI芯片搭建了一个生态（CUDA系统），基于软件栈达到支持AI框架的目的。
AI芯片+软件+不同应用场景的渗透，高护城河下，英伟达真的是躺着把钱给挣了。但即便如此，英伟达还在继续加大研发，开发性能更强的GPU芯片，没有躺在功劳簿上睡大觉。
AI芯片产业链
所以，有压迫自然就有反抗。谷歌最近刚刚发表了一篇论文，首次公布了用于训练AI模型的超级计算机的技术细节，使用自己设计的定制TPU芯片，宣称该系统比英伟达的超算系统更快且功耗更低。
二、慢慢来，比较快
此外，寒武纪（688256）、华为海思也在努力突破国外的垄断。以寒武纪为例，它是国内为数不多能够较为开放支持中游AI算法和模型商，其主要优势在于各种深度学习框架，而且积极和外部玩家合作。比如思元 290 与商汤在 CV 层面深度合作，NLP 领域在讯飞、百度语音等都实现了产品批量出货。
训练芯片国内玩家布局情况
芯片毕竟是烧钱的行业，2017-2021年寒武纪的研发费用之和超过了27亿元。此外，AI芯片的的应用场景偏向定制化、零碎化，大规模商业化落地本身也面临着重重挑战。现在和海外巨头从盈利能力方面还有非常大的差距。
所以，技术、资金、人才等方面的积累、良好的设计工具，都成了实现突围的重要因素。
三、市场美好，但得理性
AI芯片作为加速AI训练和推理任务的专用硬件，凭借着高度并行性、高效、低功耗等特点，它的需求有望实现率先扩张。据专业机构预测，2025年AI芯片的市场规模将达到726亿美元，年复合增长率接近50。GPU作为AI高性能计算的王者，有望站上金字塔的顶端。
AI芯片市场规模
但从目前的市场竞争局势来看，虽然AI芯片掀起一波又一波的投资浪潮，但国内玩家承受的压力可真是不小，高研发费用下，不少玩家的盈利能力羸弱。百度、阿里、腾讯、字节、寒武纪等玩家谁能走在前列，还是有待于进一步观察。
未来，紧跟AI芯片的量产数据或许是投资的主要方向之一。一方面是18个月（一款AI芯片的研发周期），另一方面是百万颗（一般销量需要达到百万颗级别才能达到盈亏平衡）。只有把0-1和1-100两个阶段都做好了，才能让资本市场看到曙光。
注：本文不构成任何投资建议。股市有风险，入市需谨慎。没有买卖就没有伤害。
