江南体育前几天谷歌官宣了多模态大模型Gemini，包含了三个版本，其中Gemini Ultra版本甚至在大部分测试中完全击败了OpenAI的GPT-4。同时还丢出另一个重磅炸弹——TPU v5p，号称是现在最强大的AI自研芯片。
现在是个很好的契机来追踪下AI芯片这个赛道，先简单说下逻辑和龙头公司基本的情况。
它们在满足算力需求上是相互竞争的，关于用GPU还是用ASIC的讨论最近又开始出现了。
简单而言江南，GPU有先发优势，技术发展时间较长，各方面都非常成熟，使用成本较低，但就是功耗高。
ASIC面向特定用户需求设计的定制芯片，根据终端功能可以分出DPU芯片、NPU芯片、TPU芯片等，归属到XPU系列。
ASIC在吞吐量、功耗江南、算力水平等方面都有优势，研报中提到，TPU比同时期的GPU或CPU平均提速15-30倍，能效比提升30-80倍，但定制ASIC的固定成本并不算低。
以前用GPU，也带火了英伟达等厂商的业绩和股价，但后来大家发现，随着机器学习、边缘计算发展，算法更加成熟和稳定，自己完全有足够的计算需求去分摊ASIC的成本。
尤其是大型云厂商和互联网巨头，AI工作不仅要训练大模型和后续推理，还包括信息流推荐、广告排名等AI深度学习和Transformer算法。
ChatGPT的爆火，英特尔GPU产品掉队之后，其靠的也是服务器CPU+ASIC来实现，满足其用户大量的AI训练和推理端算力需求。
所以笔者的判断是，ASIC未来是AI芯片的核心，会更多地替代GPU，这个趋势不可逆转。
截至目前，谷歌、英特尔、英伟达都相继发布TPU、DPU等ASIC芯片，国内ICG、寒武纪、比特大陆、地平线、阿里巴巴等也都推出了深度神经网络加速的ASIC芯片。
大家对比就可以发现，最近几年都在关注的GPU龙头英伟达、景嘉微，营收年复合增长率确实非常不错，都有20%以上。
但是ASIC里的龙头比如在美股上市的ICG（聪链集团），及在A股科创板上市的澜起科技，才是真正在闷声发大财。
其中，ICG（聪链集团），其过去4年的营收年复合增长率高达90.73%，2019年营收3581.60万元，2022年4.74亿元，翻了12倍多。
澜起科技，同期营收年复合增长率20.56%，2019年营收17.38万元，2022年36.72亿元，翻了1倍多。
市场已也开始意识到ASIC芯片的增长潜力了江南，ICG（聪链集团）和澜起科技的股价已经连续上涨3个月，也因此笔者更加坚信自己对ASIC前景的长期判断，尤其是看好的中国芯片厂商。
也就是说，在ASIC替代GPU趋势里，国内厂商完全有弯道超车的机会，突破国外厂商在AI芯片的垄断格局。
有相关数据预测，2023年AI芯片市场规模将达到534亿美元，2024年达到671亿美元，预计维持26%或以上的增速。
根据McKinsey Analysis数据，在数据中心侧，即云端，25年ASIC在推理/训练应用占比分别达到40%、50%；在边缘侧，25年ASIC在推理/训练应用占比分别达到70%、70%。
端侧和边缘侧AI计算兴起和普及，在智能终端、智能驾驶以及工业智能化场景应用，将会极大拉动ASIC芯片的发展。
所以，ICG（聪链集团）、澜起科技等一众国内厂商，专注在ASIC芯片所面向的市场空间非常巨大。
下半年，全国各地的数据要素政策密集出台，而超大规模的数据量对算力的需求也必定会达到新的巅峰，也都在表明算力是AIGC时代下数字经济发展的关键。没有算力，一切都免谈。
有了算力之后，端侧和边缘侧AI的机会和生态必然会陆续到来，AI Pin等创新产品已经给市场初步展现出这等魅力及无限可能性。
无论是海外巨头开始发布ASIC芯片，还是国内ASIC相关厂商的业绩和股价情况，都在验证ASIC市场其实大有可为！
中国厂商在未来要进一步成为半导体行业的重要参与者，那我们肯定必须在芯片领域中的某一处细分领域中率先抓住下一波爆发机会，ASIC芯片的发展趋势已经为我们指明了方向。
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