海外科技行业：算力需求高增AI ASIC突围在即-240815（41页）.pdf

1、 请务必阅读正文之后的免责条款部分 股票研究股票研究 海外专题研究（海外专题研究（美国美国）证券研究报告证券研究报告 股票研究/Table_Date 2024.08.15 算力需求高增，算力需求高增，AI ASIC 突围在即突围在即 Table_Industry 海外科技 Table_Invest 评级：评级：增持增持 Table_Market 交易数据交易数据 行业主要上市公司 市值（百万美元）英伟达 2,857,044 博通 726,907 迈威尔科技 55,442 市值合计 3,639,393 Table_Report 相关报告相关报告 table_Authors 秦和平秦和平(分析师分

2、析师)0755-23976666 登记编号登记编号 S0880523110003 本报告导读：本报告导读：AI 算力需求高增，算力需求高增，AI ASIC 具备性价比、功耗等优势，且软硬件生态体系日趋成熟，具备性价比、功耗等优势，且软硬件生态体系日趋成熟，未来有望实现高速增长。未来有望实现高速增长。投资要点：投资要点：Table_Summary 投资建议：投资建议：ASIC 针对特定场景设计，有配套的通信互联和软件生态，虽然目前单颗 ASIC 算力相比最先进的 GPU 仍有差距，但整个ASIC 集群的算力利用效率可能会优于可比的 GPU，同时还具备明显的价格、功耗优势，有望更广泛地应用于 AI

3、 推理与训练。我们看我们看好好 ASIC 的大规模应用带来云厂商的大规模应用带来云厂商 ROI 提升，同时也建议关注定制提升，同时也建议关注定制芯片产业链相关标的。芯片产业链相关标的。AI ASIC 具备功耗、成本优势，目前仍处于发展初期，市场规模有具备功耗、成本优势，目前仍处于发展初期，市场规模有望高速增长。望高速增长。目前 ASIC 在 AI 加速计算芯片市场占有率较低，预计增速快于通用加速芯片。据 Marvell 预测，2023 年，定制芯片仅占数据中心加速计算芯片的 16%，其规模约 66 亿美元，预计 2028 年数据中心定制加速计算芯片规模有望超 400 亿美元。ASIC 单卡算力

4、与单卡算力与 GPU 仍有差距，但单卡性价比和集群算力效率优仍有差距，但单卡性价比和集群算力效率优秀。秀。ASIC 中算力相对较高的谷歌 TPU v6 和微软 Maia 100 算力约为 H100 非稀疏算力的 90%、80%，同时 ASIC 的单价显著低于 GPU，故而在推理场景呈现更高的性价比；ASIC 的芯片互联以 PCIe 协议为主，处于追赶状态，NVLink 协议更具优势；在服务器互联方面，ASIC 主要采用以太网，正追平英伟达的 IB 网络，目前 H100 集群可以做到 10 万卡规模，ASIC 中谷歌 TPU 相对更为领先，TPU v5p单个 Pod 可达 8960 颗芯片，借助

5、软件能力，TPUv5e 可拓展至 5 万卡集群，且保持线性加速。由于 ASIC 专为特定场景设计，且云厂商对软件生态掌握程度也较高，ASIC 集群的算力利用率实际可能高于 GPU（如 TPU、MTIA 等）。软件生态也是影响软件生态也是影响 AI 计算能力的重要因素，当前计算能力的重要因素，当前 CUDA 生态占据生态占据主导，主导，ASIC 软件生态有望逐步完善。软件生态有望逐步完善。云厂商普遍具备较强的研发能力，均为 AI ASIC 研发了配套的全栈软件生态，开发了一系列的编译器、底层中间件等，提升 ASIC 在特定场景下的计算效率。此外，一些商用芯片厂商也推出了开源平台，如 ROCm 和

6、 oneAPI，未来 ASIC 的软件生态将会愈发成熟、开放。风险提示：风险提示：AI 算法技术风险、生态系统建设不及预期、芯片研发不及预期、AI 产业发展不及预期 海外专题研究海外专题研究(美国美国)请务必阅读正文之后的免责条款部分 2 of 41 目录目录 1.投资建议.3 2.AI ASIC 市场处于发展初期，有望保持高速增长.4 2.1.ASIC 是提性能、降功耗成本、增强供应多元化的重要选择.4 2.2.AI ASIC 处于发展初期，2028 年市场规模有望超 400 亿美元.6 2.3.IP 和产业链整合是芯片自研主要挑战，需借助外部厂商支持.7 3.云厂商积极布局 ASIC，打造