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。

慢慢来，比较快

而在国内AI芯片领域，最近刚有一位玩家登录科创板，那就是云天励飞，上市首日就上涨了137%，早期投资者回报超50倍。从其《招股书》中可以看出，该玩家芯片业务收入占比大约为4.4%，新一代芯片DeepEdge 10开始流片，预计今年可以投入使用，但目前仍然没有摆脱亏损。

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

但是产品再好，最后也得转化到业绩上。虽然股价最近一段时间表现较为优异，但这两年的寒武纪可谓四面楚歌。去年，寒武纪的营业收入为7.29亿元，仅增长了可怜的1.11%，在一个朝阳产业确实有些不应该，净亏损为11.66亿元，较上年扩大超过四成。

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。

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。