科技前瞻专题：AI ASIC：算力芯片的下一篇章-241216（42页）.pdf

1、科技前瞻专题 AI ASIC：算力芯片的下一篇章 西南证券研究发展中心 海外研究团队 2024年12月 西南证券研究发展中心 海外研究团队 2024年12月 1 ASIC 可以适应不同的业务场景和商业模式的需求，可以满足大型CSP客户的诸多需求：1）内部工作负载的架构优化；2）更低的功耗，更低的成本；3）为AI工作负载定制的内存和I/O架构。随着AI应用的发展和生态逐步完善，AI算力集群特别是推理集群对加速计算芯片需求巨大，驱动ASIC快速成长。预计2028年数据中心 ASIC 市场规模将提升至429亿美元，CAGR为45.4%。ASIC针对特定算法和应用进行优化设计，在特定任务上的计算能力强

2、大，通常具有较高的能效比。目前ASIC以推理场景应用为主，并开始切入到部分训练环节。对照北美四大CSP的自研产品路线：Google的TPU出货目前以v5产品为主，2025年将量产TPU v6；亚马逊的ASIC产品包括Trainium和Inferentia，分别用于训练和推理环节；微软和Meta也推出了各自的ASIC产品Maia 100和MTIA。由于大型CSP的业务模型、应用场景等多通过自身云来承载，每个云承载了独特的应用和商业模型，包括内部应用（比如搜索引擎、社交媒体等）、SaaS服务（比如AI聊天机器人、Copilot等）、IaaS服务等，自研ASIC可适应自身不同的业务场景和商业模式的需

3、求。相关标的：1）博通：全球AI ASIC龙头，目前已向多家头部CSP客户批量供应ASIC产品，其在计算，存储，网络IO，封装等领域广泛的IP储备可为其XPU产品线赋能。2）Marvell：全球一线ASIC厂商，其定制计算产品包括AI加速芯片，针对安全、NIC/DPU、ARM计算、存储、视频和CXL功能的ASIC等，客户包括北美头部云厂商。风险提示：AI产业发展不及预期的风险；大型科技企业资本支出不及预期的风险；GPU竞争的风险。投 资 逻 辑 目 录 1 ASIC芯片市场前景 2 ASIC与GPU的对比 4 相关标的 3 北美四大CSP自研AI ASIC 2 3 大型CSP在资本支出方面投入

4、巨大，支出的同比增速在加快。北美四大CSP的Capex规模今年来增幅显著提升，2024年前三季度整体规模达到1708亿美元，同比增长56%，且yoy逐季加快（Q1-Q3 yoy分别为34.7%、64.6%、68%）。其中，微软530亿美元，yoy+78.5%；亚马逊551.7亿美元，yoy+44.6%；谷歌382.6亿美元，yoy+79%；Meta 243.9亿美元，yoy+20.7%。资本支出大幅提升的背后，是各家巨头在AI赛道上的竞赛、AI算力的稀缺、AI云赋能和AI生态的拓展等多方面驱动。1.1 大型CSP加速资本支出 数据来源：各公司公告，西南证券整理 北美四大CSP资本支出规模（亿美

5、元）4 大型CSP的业务模型、应用场景等很多通过自身的云来承载，每个云承载了独特的应用和商业模型，包括内部应用（比如搜索引擎、社交媒体等）、SaaS服务（比如AI聊天机器人、Copilot等）、IaaS服务等。ASIC 可以适应不同的业务场景和商业模式的需求。ASIC可以满足客户的需求：1）内部工作负载的架构优化；2）更低的功耗，更低的成本；3）为AI工作负载定制的内存和I/O架构。1.2 ASIC可适应不同的业务场景和商业模式的需求 数据来源：Marvell，西南证券整理 ASIC需要满足不同业务/应用的加速计算需求 5 目前在训练阶段，训练集群对加速计算芯片的需求已提升到万卡级别。随着AI

6、模型对训练需求的提升，未来10万卡级别指日可待。而在推理阶段，由于计算量与业务和应用密切相关，单个推理集群对加速计算芯片的需求低于训练集群，但推理集群的部署数量要远多于训练集群，推理集群的数量预计会达到百万级别。AI算力集群特别是推理集群对加速计算芯片的庞大需求，是ASIC快速成长的核心驱动力。1.3 训练和推理集群对加速计算芯片的需求 数据来源：Broadcom，Marvell，西南证券整理 训练和推理对AI算力集群的需求差异 6 据Marvell预测，2023年 ASIC 占数据中心加速计算芯片的16%，规模约为66亿美元；随着 AI 计算需求的增长，ASIC 占比有望提升至25%，预计2