AI下一波新战场:客制化晶片 3大巨头背后盘算曝光

客制化晶片(ASIC)长远的发展性值得期待。(图/先探提供)

各家云端大厂为求降低整体成本,配合自家生态软体与应用而开发ASIC,这将是继通用GPU之后,AI的新战场诞生了!

在算力多元的时代,人工智慧(AI)已然成为科技业下一个十年的投资显学,生成式AI席卷全球,虽然相关个股如辉达(Nvidia)、超微(AMD)等经过一年多的疯狂炒作,GPU需求仍不断攀升,AI基础设施还有许多层面例如推论AI、客制化晶片(ASIC)都还处在起点阶段,后面巨大的应用商机更获得科技巨头的高度重视,这也能解释为何Meta创办人祖克柏,会愿意斥资巨额大量买辉达三五万台H100 GPU,Meta计划在年底前建置更多AI伺服器,加计其他的GPU在内运算能力相当于六○万台H100的等效运算,光以H100售价在二.五万~四万美元之间统计,支出也至少逾百亿美元。

ASIC成长将胜通用GPU?

然而GPU的市场需求太大而供给有限,大型企业除了成本、供给问题,最终能否创造因应自身环境、符合高度客制化需求的AI晶片,也是企业的考量重点所在,因此,举凡Amazon、Google、微软、Meta等也纷纷切入自研晶片领域,更以ASIC创造差异性,优化自家产品,有别于通用GPU在运算任务中表现出色,未来当资料中心的任务从训练阶段走到了推理阶段,则是ASIC大展鸿图的时刻。外资大摩更预估,ASIC晶片将在未来几年比通用型GPU带给台积电更多进帐,也就是说,ASIC长远的发展性可能更值得期待。

ARM的业务长期聚焦处理器的核心矽智财,以及对晶片公司提供授权,位于半导体产业的最前端,除了收取矽智财的前期授权费,也根据晶片售价,按比例收取版税(royalty),ARM在手机处理器驰骋多年,一直保有超过九成的市占率,并且持续进军云端运算、汽车、物联网等领域,而ARM架构的伺服器也自二○○九年发展至今超过十五年,成为X86处理器以外的第二选择,不过随着行动装置和消费电子市场趋于饱和,ARM在全球IP市场占有率甚至从一六年的四八%下滑至二二年的四一%,也不得不开始寻找新的业务突破。

ARM结盟打团体战

ASIC是ARM下一阶段相当看重的市场,去年下半年ARM发表了Neoverse CSS运算子系统,CSS N2便是首款专注于SoC和系统级创新的平台,采用先进的五奈米制程技术,适用于5G到云端运算、机器学习的各类应用,已采用的业者为微软用于Cobalt晶片,同时为开发专用晶片的客户降低成本、缩短上市时程,今年二月再推陈出新两款CSS V3、CSS N3平台,分别为插槽效能五○%的提升、每瓦效能提升二○%,V3在单晶片上最多可扩展至一二八核,并支持最新的高速记忆体和I/O标准;N2则更适应于电信、网路和资料处理单元、云端配置等重视能源效率的领域,两平台皆以第三代Neoverse IP为基础建构而成,ARM也以此改变以往授权单个IP为主的商业模式,能将多个IP整合后打包贩售。

ARM更集结各界力量打造全面设计(Total Design)生态系版图,纳入台积电、英特尔(Intel)、三星(Samsung)晶圆代工大厂,还吸引益华电脑(Cadence)、新思科技(Synopsys)、博通(Broadcom)、Rambus(RMBS.US)等EDA、IP业者加入,台厂方面除了智原率先成为首波IC设计供应商,瑞昱、联咏则在半年内成为新加入的生力军,如今生态系全员已超过二○家公司。

(图/先探杂志提供)

其中,IP市占率仅次于ARM的新思科技,更在EDA全球市占中领先第一,工程师可透过EDA,将晶片的电路设计、性能分析等整个IC版图交由电脑自动处理,不仅如此,新思科技也与微软就生成式AI方面展开合作,整合EDA工具推出Synopsys.AI Copilot,能加速晶片工程师设计晶片的时间,预期未来将吸引更多客户。(全文未完)

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