金融新闻-"男生把坤坤放女生定眼黄中黄"-博通男生把坤坤放女生定眼黄中黄替代不了英伟达

博通男生把坤坤放女生定眼黄中黄替代不了英伟达_ZAKER新闻

根据*ST西发2023年一季报公布的十大股东详情如下：

作者｜宋婉心编辑｜郑怀舟在 2024 年年底，大模型被前 OpenAI 联合创始 Ilya 宣告已经用光了 " 所有的互联网数据 "。即使当下成熟下游应用还没有跑出来，Ilya 表示，代表着大模型最底层技术的 " 预训练 " 即将结束。这几乎是一颗炸弹劈开了大模型进程的分界线。凑巧的是，就在 Ilya 发言前一天，芯片巨头博通发布财报，CEO 陈福阳预测了自家 XPU 芯片在 2027 财年 600 亿至 900 亿美元的营收规模。XPU 是博通与谷歌、亚马逊、Meta 等科技巨头合作开发的 ASIC 芯片，即定制芯片，对应的是英伟达的通用芯片 GPU。对于市场来说，ASIC 和 GPU 在大模型上游作用完全不同，一个强于推理，一个强于训练。因此 Ilya 和陈福阳两人的预测，不约而同地传达出同一个信息：AI 芯片的需求将发生明显改变，GPU 可能不再炙手可热。消息一出，博通 13 日股价暴涨 24%，市值突破一万亿美元，同时另一边，英伟达连续四个交易日下跌。其实在大涨之前，博通已经是 800 亿美元市值的大型公司，在此体量基础上依旧出现大幅上涨，可以看出资本市场预期已经完全改变，转向 " 预训练将结束 "，认为 GPU 将被 ASIC 取代，英伟达市场份额将被博通蚕食。但实际上，AI 芯片的新一轮竞赛，或许没有想象中激烈。一方面 GPU 和 ASIC 的竞争并非现在才出现，7 年前谷歌就发布了初代定制 TPU 用于机器学习任务，另一方面，预训练减速也不意味着通用模型的末路。01 博通潮起从博通的最新财报来看，引起市场积极反馈的，主要是 AI 收入增长超预期。数据显示，博通 AI 收入全财年收同比增长了 220%，因此驱动半导体业务收入创新高至 301 亿美元，同比增长 7%。叠加 CEO 陈福阳对 2027 财年的市场规模预期，博通的 ASIC 业务被认为即将进入上升通道。但也值得注意的是，按业务来看，博通分为半导体解决方案业务和基础设施软件业务，后者同比激增 196%，推动总营收全年大幅上涨 44%，是主要得益于 VMware 的并表，而原有软件业务增幅较小。净利润方面，博通四季度实现 43.24 亿美元，明显提升。收入段增长和费用率下降共同提升了盈利能力，同时业务整合也加快了最终利润的释放。来源：博通财报拆分收入结构来看，最受市场关注的 ASIC 芯片归属于半导体解决方案之下的网络业务，是目前收入占比最高的板块，达到 32%。除了 ASIC，网络业务还包括以太网交换芯片 / 路由芯片、PHY 芯片和光纤发射器与接收器。其中，异军突起的 ASIC 是博通 2016 年通过收购存储公司 LSI 而实现的新业务，更早前，网络业务之下的以太网交换芯片，才是博通的起家产品。在数据中心相关的网络连接设备赛道，博通已经是老一代霸主地位。关于 AI 数据中心带动网络连接设备市场大幅增长，同样可以参考今年股价大涨的光模块芯片厂商 Marvell。有市场数据显示，使用英伟达芯片的数据中心设备，每台大约需要配置 9 个 1.6T 光模块。跟着英伟达吃肉的行情下，Marvell 近一年内股价已经翻番。原本博通的交换机产品同样遵循这一逻辑，但 2019 年英伟达以收购 Mellanox 的方式，自己也下场做了交换机，在这一领域与博通形成了竞争关系。这一背景下，ASIC 成为了博通网络业务重要的新现金牛。不过市场对于 ASIC 的担忧是，作为专用芯片，相对通用芯片研发成本更高，只有在客户有切实需求，且烧得起钱的时候才会考虑 ASIC。陈福阳也曾在上季度财报电话会上表示，大型云厂商才有能力承担定制芯片的成本，对于中小客户，性价比太低。当下需求侧情况来看，博通短期内不缺订单。谷歌作为博通的 TPU 老客户，公司内部几乎全部自用 TPU，去年规模已经突破 200 万颗，仅次于英伟达的市场规模。如果说谷歌为代表的三家客户是博通 ASIC 的基本盘，那么 " 盟友 " 之外的巨头的 " 倒戈 "，更为 ASIC 的前景增加了一份确定性。比如近期微软和 OpenAI 的紧密合作关系开始出现矛盾，在多个场合已有所显露。微软 CEO Satya 近期在访谈上直接表示，在 AI 发展上与 Sam Altman 秉持不同观点—— Sam 向微软要巨大训练资源，但 Satya 认为应用层才是重点，模型层在 " 通用商品化 "。可见微软的重心已经放在推理，而推理场景的多样性，会给 ASIC 更多机会。今年 9 月的高盛大会上，陈福阳提出了一种可能的未来终局：AI 算力在 ASIC 和 GPU 各分一半，所有巨头的 AI 算力分配会像谷歌一样，内部自用全部 ASIC，外用则全部 GPU。02 终结独霸" 英伟达涨幅放缓是必然的，但被超越和取代是不可能的。" 一位资深投资人告诉 36 氪。" 现在市场告诉我们，预训练结束后，算法过剩，就要考虑省电，但实际情况是，所有的 AI 公司，现在优先考虑的还是算力，要扩张，算力是第一位，这是英伟达没法被短期撼动的主要因素。"博通的崛起不可否认，但英伟达是否可被替代，仍要打个问号。首先从技术层面而言，虽然市场将 ASIC 和推理高度关联，但实际上，GPU 同样可以进行推理工作，比如英伟达 GB200 推理性能就比 H100 提升了 30 倍。只不过 ASIC 强在低功耗和小体积，能嵌入更多边缘场景。其次，在整个 AI 行业都苦 " 英伟达 " 久矣之时，二级市场上，ASIC 的逻辑更容易跑通了。在追求高性能阶段，各大模型厂商为了抢占时间窗口，大量囤积英伟达 GPU 芯片，如今转入性价比阶段，英伟达又几乎成了所有厂商的 " 敌人 "，所有人都想多一种选择。而博通作为眼下唯一可以和英伟达较量的 " 敌人 "，就成了各大模型厂商的 " 朋友 "。更冷静地来看，训练和推理的切换，更多是将算力从受制于英伟达链条中释放出来，分给推理框架部分机会。因此也有不少市场声音认为，博通的涨幅在透支未来，同时英伟达超跌。有行业人士指出，预训练减速不意味着通用模型的末路，如果 ASIC 快速替代 GPU，基本等同于否定现有 LLM 框架。" 马斯克的初创公司 xAI 还在疯抢英伟达的 GPU，和微软、谷歌、meta 的竞争会白热化，规模还在扩张期，所以英伟达的需求没有见顶。" 前述投资人表示。目前来看，只要海外云计算大厂在 AI 服务器上的资本支出不放缓，英伟达、博通和 Marvell 就仍能在人工智能军备竞赛中吃到肉，不过，问题的关键也出在这里，在还没有成熟应用跑出来的情况下，各大模型厂商还能烧钱烧多久？

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编辑:李四光

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