自研AI服務(wù)器芯片，競爭升級

　　有越來越多的互聯(lián)網(wǎng)和IT設(shè)備大廠開始自研AI服務(wù)器芯片，最近，這一風(fēng)潮吹到了蘋果公司，據(jù)悉，該智能設(shè)備龍頭正在開發(fā)用于AI服務(wù)器的定制芯片。

　　與微軟和谷歌等競爭對手相比，蘋果在推出生成式AI方面進(jìn)展較慢，不過，蘋果公司CEO庫克稱，AI已經(jīng)在蘋果產(chǎn)品的幕后發(fā)揮作用，此前有媒體報(bào)道，蘋果計(jì)劃使用AI來提高搜索存儲在蘋果設(shè)備上的數(shù)據(jù)的能力。

　　今年2月，庫克在年度股東大會上表示，使用蘋果AI技術(shù)的功能包括Vision Pro的手部跟蹤工具和Apple Watch的心率警報(bào)。他還表示，MacBook中的芯片能夠運(yùn)行AI。

　　庫克表示，今年晚些時(shí)候，將與大家分享如何在生成式AI領(lǐng)域開辟新天地。蘋果公司通常在6月份的年度開發(fā)者大會上宣布新的軟件產(chǎn)品和功能。

　　知名分析師郭明錤在2023年10月發(fā)布的一份報(bào)告顯示，預(yù)計(jì)蘋果在2023和2024年分別采購2000–3000臺、1.8萬–2萬臺AI服務(wù)器，分別占同期全球AI服務(wù)器出貨量的1.3%和5%。估算蘋果在2023和2024年需要分別支出約6.2億和47.5億美元，用于AI服務(wù)器采購。

　　基于蘋果產(chǎn)品的功能需求，以及龐大的AI服務(wù)器資本支出，再結(jié)合該公司自研芯片的歷史，相信其自研AI服務(wù)器芯片是早晚的事，特別是蘋果放棄造車，將資金和資源重點(diǎn)投入到AI技術(shù)和產(chǎn)品研發(fā)上，自研AI服務(wù)器芯片就更加順理成章了。

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　　AI服務(wù)器芯片的重要性

　　據(jù)統(tǒng)計(jì)，2024年，全球服務(wù)器出貨量約1365.4萬臺，其中，各家ODM的出貨以AI服務(wù)器最為強(qiáng)勁。分析師指出，2024年，AI服務(wù)器出貨年增長率和占比都將達(dá)到兩位數(shù)，這主要得益于生成式AI市場的增長。

　　預(yù)計(jì)生成式AI市場規(guī)模將從2022年的400億美元增長到2032年的1.3萬億美元，年復(fù)合增長率高達(dá)41.7%。由于全球生成式AI市場商機(jī)與增長潛力巨大，對訓(xùn)練AI系統(tǒng)的軟硬件需求量很大，使得市場對AI 服務(wù)器及相關(guān)芯片的需求不斷增長。

　　AI大模型迭代速度越來越快，廠商對智能算力的投入大幅增加，支持存儲和訓(xùn)練的高端AI服務(wù)器的需求激增，2023和2024年，大模型訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)量激增，AI大模型廠商需要的是能夠支持存儲和訓(xùn)練的高端AI服務(wù)器，因此，各服務(wù)器廠商都在升級芯片規(guī)格、擴(kuò)大卡組數(shù)量。

　　與傳統(tǒng)服務(wù)器相比，AI服務(wù)器在多個(gè)方面有所不同。硬件方面，AI服務(wù)器采用異構(gòu)形式，內(nèi)存容量更大，可滿足不同場景需求;卡的數(shù)量方面，由于AI服務(wù)器需要大量計(jì)算，至少配置4個(gè)GPU卡，有的需要8個(gè);系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方面，AI服務(wù)器在散熱、拓?fù)涞确矫孢M(jìn)行了專門設(shè)計(jì)，以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定運(yùn)行。

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　　自研AI服務(wù)器芯片熱潮

　　根據(jù)應(yīng)用場景不同，AI服務(wù)器可分為深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練型和智能應(yīng)用推理型;根據(jù)計(jì)算模塊結(jié)構(gòu)不同，AI服務(wù)器可分為CPU+GPU、CPU+ASIC、CPU+FPGA等，其中，最常見的是CPU+多塊GPU組合模式。

　　雖然AI服務(wù)器計(jì)算系統(tǒng)主要由CPU和GPU組成，但就目前而言，GPU占據(jù)了較大市場份額，CPU份額相對較小。在這種情況下，GPU廠商的行業(yè)地位就很凸出了。然而，雖然市場很大，但能夠提供高性能GPU的廠商卻很少，目前，能夠形成一定市場規(guī)模的廠商只有3家：英偉達(dá)，AMD和英特爾。

　　基于這種市場供求關(guān)系，對AI服務(wù)器具有很大需求量的互聯(lián)網(wǎng)和IT設(shè)備大廠紛紛開始自研相關(guān)芯片，如亞馬遜AWS，谷歌，Meta，微軟和蘋果。

　　亞馬遜AWS自研芯片始于2015年，當(dāng)時(shí)收購了Annapurna Labs，2018年，AWS推出了基于Arm架構(gòu)的Graviton處理器，這是其*自研服務(wù)器芯片。2020年，AWS發(fā)布了Graviton2。2023年12月，AWS推出了Graviton4和Trainium2，Graviton4的性能比Graviton2提升了30%，Trainium2在AI訓(xùn)練速度上提升了4倍。

　　2016年，谷歌推出了自研的AI張量處理單元(TPU)，這些專為機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的芯片為谷歌云平臺上提供了AI加速能力，2022年前后，谷歌開始研發(fā)基于Arm架構(gòu)的服務(wù)器CPU，2024年4月，谷歌發(fā)布了*自研Arm構(gòu)架CPU——Axion，并宣布該芯片已經(jīng)在內(nèi)部使用。

　　2020年，微軟開始為其Azure云服務(wù)定制芯片，2023年11月，微軟推出了兩款自研芯片——Maia100和Cobalt100。Maia100是一款專為大語言模型訓(xùn)練和推理而設(shè)計(jì)的芯片，采用臺積電5nm制程，Cobalt100是一款基于Arm架構(gòu)的128核服務(wù)器CPU。

　　今年4月初，Meta發(fā)布了新一代AI訓(xùn)練和推理加速器MTIA，其計(jì)算和內(nèi)存帶寬是上一代產(chǎn)品的兩倍多，最新版本芯片有助于驅(qū)動(dòng)Facebook和Instagram上的排名和推薦廣告模型。

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　　自研AI芯片的好處

　　互聯(lián)網(wǎng)和IT設(shè)備大廠自研AI芯片的核心動(dòng)機(jī)是降低成本。當(dāng)然，自研芯片的前提是自身有很大的需求量，否則自研沒有意義。這些大廠的巨量規(guī)模能夠分?jǐn)傂酒�研發(fā)成本，隨著產(chǎn)量的增加，單位芯片的成本會降低。通過自研，這些大廠可以直接控制芯片的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)成本，從而減少對外部供應(yīng)商的依賴。這種成本控制能力使它們能夠更有效地管理運(yùn)營支出，提高整體利潤率。自研芯片還可以優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，減少中間環(huán)節(jié)，從而降低采購成本和物流成本。此外，自研芯片可以根據(jù)云服務(wù)的具體需求進(jìn)行定制，避免不必要的功能和性能過剩，進(jìn)一步降低生產(chǎn)成本。

　　通過自研芯片，這些大廠能夠掌握更多的議價(jià)權(quán)和定價(jià)權(quán)，避免成為英特爾、英偉達(dá)等傳統(tǒng)芯片商的“打工仔”。這不僅有助于提升利潤空間，還能夠在價(jià)格競爭中保持靈活性，根據(jù)市場情況調(diào)整定價(jià)策略。

　　自研芯片還可以幫助這些大廠完善軟硬件生態(tài)系統(tǒng)，它們能夠根據(jù)自家的業(yè)務(wù)需求和特點(diǎn)定制芯片，從而實(shí)現(xiàn)硬件與軟件之間的無縫對接和優(yōu)化。自研芯片還可以保持技術(shù)創(chuàng)新，隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)中心面臨的工作負(fù)載越來越多樣化，自研芯片使這些大廠能夠快速響應(yīng)市場變化，及時(shí)推出符合新需求的產(chǎn)品和服務(wù)。

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　　自研AI服務(wù)器芯片的難度有多大？

　　AI服務(wù)器芯片屬于超大規(guī)模集成電路，除了需要大量資金投入，其設(shè)計(jì)和制造的難度都很大，需要能夠精準(zhǔn)把握技術(shù)路線選擇，另外，在團(tuán)隊(duì)建設(shè)，以及與晶圓代工廠合作方面，需要具備業(yè)界*水平，才能把芯片做好。

　　AI服務(wù)器需要訓(xùn)練和推理兩類處理器和系統(tǒng)，如何規(guī)劃技術(shù)發(fā)展路線是關(guān)鍵，也就是說，是發(fā)展訓(xùn)練，還是推理，或是兼而有之，是不同的技術(shù)路線，這要考慮到市場現(xiàn)狀及未來的發(fā)展情況。

　　訓(xùn)練芯片主要用于AI算法訓(xùn)練，即在云端將一系列經(jīng)過標(biāo)記的數(shù)據(jù)輸入算法模型進(jìn)行計(jì)算，不斷調(diào)整、優(yōu)化算法參數(shù)，直至算法識別準(zhǔn)確率達(dá)到較高水平。推理芯片主要用于AI算法推理，將在云端訓(xùn)練好的算法模型進(jìn)行裁剪、優(yōu)化變“輕”之后，進(jìn)入應(yīng)用階段，輸入數(shù)據(jù)直接得出識別結(jié)果。

　　不同用途(訓(xùn)練和推理)、不同應(yīng)用場景(端-邊-云)對AI芯片有著不同的要求。訓(xùn)練芯片追求的是高性能(高吞吐率)、低功耗，推理芯片追求的是低延時(shí)(完成推理過程所需要的時(shí)間盡可能短)、低功耗。“端-邊-云”這3個(gè)環(huán)節(jié)對AI芯片的要求也不同，在端和邊上進(jìn)行的大部分是AI推理，大部分的訓(xùn)練是在云和數(shù)據(jù)中心進(jìn)行的，訓(xùn)練過程對時(shí)延沒有什么要求，需要保證AI芯片在盡可能保證較高算力的情況下，功耗盡量低。

　　目前，英偉達(dá)GPU主導(dǎo)的AI訓(xùn)練市場最為火熱，然而，隨著AI應(yīng)用的深入展開，巨大的推理芯片市場會逐漸展現(xiàn)出來，該市場比我們目前看到的要大得多，沒有任何一家廠商的芯片能夠滿足這個(gè)市場需求。這就是前文提到的亞馬遜、谷歌、微軟，甚至英偉達(dá)自研CPU的原因所在。

　　有統(tǒng)計(jì)顯示，AI芯片市場包括約15%的訓(xùn)練，45%的數(shù)據(jù)中心推理和40%的邊緣推理。在這樣的行業(yè)背景下，大廠自研芯片，必須找準(zhǔn)方向，權(quán)衡好中短期和中長期應(yīng)用需求，分配好訓(xùn)練芯片和推理芯片的研發(fā)投入。

　　芯片研發(fā)團(tuán)隊(duì)建設(shè)也很重要。

　　技術(shù)團(tuán)隊(duì)搭建，是一個(gè)長期積累的過程，需要時(shí)間，難度不小，因此，多家互聯(lián)網(wǎng)大廠對芯片設(shè)計(jì)外包服務(wù)的依賴度較高，這恐怕只能解決短期、少量需求問題，長期來看，還需要技術(shù)積累和芯片團(tuán)隊(duì)建設(shè)。

　　下面看一下自研芯片大廠與晶圓代工廠的合作關(guān)系。

　　AI服務(wù)器芯片采用的都是*進(jìn)制程工藝，這方面，考慮到三星電子的先進(jìn)制程(4nm和3nm)良率遲遲提升不上去，臺積電幾乎是*的晶圓代工廠選擇。

　　根據(jù)專門研究半導(dǎo)體公司的金融分析師Dan Nystedt的估計(jì)，2023年，蘋果公司占臺積電收入的25%(175.2億美元)。

　　2023年，臺積電的前10名客戶占其收入的91%，高于2022年的82%，這些公司包括聯(lián)發(fā)科、AMD、高通、博通、索尼和Marvell�？梢钥闯�，沒有一家互聯(lián)網(wǎng)大廠，除了蘋果，都是IC設(shè)計(jì)大廠。

　　多年來，蘋果一直是臺積電的頭號客戶，而且，在未來多年內(nèi)將一直是臺積電的*大客戶。據(jù)悉，蘋果自研的AI服務(wù)器芯片將采用臺積電的3nm制程工藝，將在2025下半年生產(chǎn)，那時(shí)，臺積電的3nm制程將升級到“N3E”版本。

　　對于互聯(lián)網(wǎng)和IT設(shè)備大廠來說，自研的AI服務(wù)器芯片，必須找到足夠好的晶圓代工廠生產(chǎn)，要想保持長期、穩(wěn)定發(fā)展，就必須對晶圓代工廠的制程工藝有足夠的了解。這方面，與谷歌、亞馬遜和微軟相比，蘋果具有先天優(yōu)勢，因?yàn)樵撝悄茉O(shè)備巨頭是臺積電多年的*大客戶，雙方有深入了解，能夠更好地把握好芯片生產(chǎn)規(guī)模、良率、成本，可以實(shí)現(xiàn)無縫過渡。

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　　芯片設(shè)計(jì)服務(wù)商機(jī)無限

　　如前文所述，互聯(lián)網(wǎng)大廠自研AI服務(wù)器芯片，由于研發(fā)難度很大，這些大廠短時(shí)間內(nèi)又難以形成有足夠技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)積累的團(tuán)隊(duì)，因此，選擇外包，找芯片設(shè)計(jì)服務(wù)合作伙伴就成為了不二選擇。

　　例如，谷歌開發(fā)的兩種Arm服務(wù)器CPU，其中一款代號為“Maple”，是基于Marvell的技術(shù)。

　　另外，谷歌自研的TPU用于取代英偉達(dá)的GPU，谷歌設(shè)計(jì)的芯片藍(lán)圖，都由博通進(jìn)行物理實(shí)現(xiàn)。物理實(shí)現(xiàn)是將邏輯電路轉(zhuǎn)換為有物理連接的電路圖的過程，博通繪制好物理版圖后，再送到臺積電流片，流片成功后的芯片正式進(jìn)入制造環(huán)節(jié)，整個(gè)過程都需要博通深度參與。

　　數(shù)據(jù)中心中成百上千個(gè)高性能處理器共同運(yùn)作，它們之間的通信就成為了大問題，這也是當(dāng)下數(shù)據(jù)中心性能損耗的主要來源。

　　博通是通信巨頭，最善于解決通信帶寬問題，在全球50GB/s的SerDes市場中，博通占據(jù)了76%的份額，其SerDes接口通過將低速并行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高速串行數(shù)據(jù)，然后在接收端轉(zhuǎn)換回并行數(shù)據(jù)。通過這樣的操作，數(shù)據(jù)可以從一個(gè)TPU高速轉(zhuǎn)移到另一個(gè)TPU，大大提升了傳輸效率。

　　有了博通的幫助，谷歌自研芯片的項(xiàng)目進(jìn)展速度明顯加快了，TPU從設(shè)計(jì)開始，僅用15個(gè)月就部署進(jìn)了數(shù)據(jù)中心。

　　隨著大模型市場競爭快速展開，谷歌大幅增加了TPU設(shè)計(jì)服務(wù)訂單，使博通一躍成為僅次于英偉達(dá)的AI芯片廠商，Semianalysis預(yù)估，AI芯片會在2024年給博通帶來80億~90億美金的營收。

　　不止谷歌，Meta、亞馬遜、微軟等大廠都在加大自研AI服務(wù)器芯片的投入力度，找芯片設(shè)計(jì)服務(wù)外包合作伙伴的需求只增不減，此時(shí)，以博通、Marvell為代表的芯片設(shè)計(jì)服務(wù)公司的商機(jī)會越來越多。