前天20CM大板后，寒武纪豪取两连阳，今天更是再度大涨10.35%，连续三日创下历史新高！#寒武纪市值盘中突破4000亿！估值高吗？##ASIC芯片龙头创新高，背后逻辑是什么？#

业绩方面，ASIC芯片的绝对龙头——博通表现强劲。Q2营收同比增长20%；净利润同比大涨134%；毛利率更是高达79.4%。

01、ASIC芯片

ASIC（Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路）是一种为特定应用或需求定向设计的集成电路。

ASIC作为专用定制芯片，基于芯片所面向的专项任务，计算能力和计算效率都严格匹配于任务算法，芯片的核心数量，逻辑计算单元和控制单元比例，以及缓存等整个芯片架构也是精确定制的，因此ASIC可以实现极致的体积、功耗。 

当前ASIC芯片的增量主要来自AI算力设施建设。AI产业持续高景气度下，ASIC芯片全球市场规模持续增长，2019-2024年复合增速达9.77%。数据显示，2024年全球ASIC市场规模为451亿美元，同比增长17.0%。 

02、ASIC vs GPU

ASIC相比GPU，主要优势在于性价比。ASIC采用定制化设计，可以针对云厂商的业务，以及模型做定制开发，将其中常用的算子直接固化到硬件当中，可以大幅提升运算效率，同时降低功耗。另外GPU主流厂商如英伟达产品定价较高，采用ASIC在单价上也有望降低。 

具体来看，二者差异主要在以下4点：

1）ASIC针对特定算法和应用进行优化设计，在特定任务上的计算能力强大，例如在某些AI深度学习算法中实现高效的矩阵运算和数据处理。GPU具有强大的并行计算能力，拥有众多计算核心，可同时处理多个任务，在通用计算和图形处理方面表现出色，适用于大规模的数据并行计算，如科学计算、图形渲染、视频处理等；但GPU在特定任务上的计算效率可能不如ASIC。

2）ASIC通常具有较高的能效比，因其硬件结构是为特定任务定制的，能最大限度减少不必要的功耗。GPU由于其通用的设计架构，在执行特定任务时可能存在一些功耗浪费；但随着技术的进步，新一代GPU也在不断提高能效比。

3）ASIC在处理特定任务时，能实现高量，数据处理速度快，可快速完成大量的数据处理工作。GPU具有较高的带宽和并行处理能力，在图形处理和通用计算中能实现较高量，但在处理一些复杂、非图形相关的特定任务时，其量可能会受到一定限制。

4）ASIC在绝对算力和片间互联方面普遍低于AI GPU，但ASIC的服务器间互联由于采用以太网为主，具有通用性强、生态开放、低成本等优势。 

03、发展前景

在数据中心的AI推理阶段，ASIC针对AI算法定制，提升效率、降低功耗，重要性日益凸显。2017年ASIC在数据中心芯片市场占比仅10%，预计2025年将提升至40%。 

边缘计算专注于解决实时性场景的算力需求，ASIC芯片适配度更高。2017-2025年，ASIC在边缘计算中占比有望从50%提升至70%。 

04、竞争格局

ASIC芯片目前主要由海外互联网大厂主导，云厂商自研芯片时，通常会选择博通、Marvell、AIChip、联发科等厂商合作设计芯片，再通过台积电等代工厂完成芯片制造，目前博通客户量产节奏领先。

04-1 谷歌TPU

TPU（TensorProcessingUnits，张量处理单元）是谷歌专为AI定制设计的ASIC，其针对大模型的训练和推理进行了优化。截至2024年，谷歌TPU已迭代6代产品。 

TPUv4与英伟达A100在MLPerf基准测试中的性能对比：TPUv4在BERT上比A100快1.15倍，比IPU快约4.3倍；在ResNet上，TPUv4分别比A100和IPU快1.67倍和约4.5倍；运行MLPerf基准测试时，A100的平均功耗比TPUv4高1.3-1.9倍。虽然TPUv4单芯片算力为A100的88%，但在性能和功耗表现上要优于A100。

04-2 亚马逊Trainium

AWS Trainium是AWS专门为超过1000亿个参数模型的深度学习训练打造的机器学习芯片。自2020年以来，亚马逊发布了两代Trainium芯片。 

04-3 微软Maia 100

微软将Maia 100打造成定制的AI加速器，用于在Azure上运行OpenAI的模型和Copilot等AI工作负载。Maia 100采用台积电5nm制程和CoWoS-S封装技术，配备64GB（4×16GB）的HBM2E，内存带宽达1.8TB/s。Maia100配备一个500MB的L1/L2缓存，芯片具有12倍400GbE的网络带宽，设计最大功耗700WTDP。 

05、核心企业

$寒武纪-U(SH688256)$：国内云端AI训练/推理ASIC芯片龙头，专注于人工智能芯片研发，产品广泛应用于头部云厂商及智算中心。

$云天励飞-U(SH688343)$：全球第一批提出NPU驱动的AI推理芯片概念并商业化落地的公司，在NPU驱动的AI推理芯片相关产品及服务提供商中排名中国前二；公司已完成第四代NPU的研发，目前正在推进下一代高性能NPU的研发，将更适合AI推理应用。

$芯原股份(SH688521)$：国内ASIC芯片设计服务龙头，2023年半导体IP授权业务市场占有率中国第一、全球第八，IP种类全球排名前二。

芯动联科：自主研发了拥有完整、成熟算法的配套ASIC芯片，可以根据客户需求和产品应用场合，灵活、快速地调整ASIC模块的各项参数以获得最优的整体性能。

炬芯科技：将推出最新一代升级为CPU+DSP+NPU三核异构的高端AI音频芯片。

瑞芯微：提供针对特定功能设计的ASIC芯片，包括接口转换、无线连接MC芯片等。

富满微：业务涵盖各类ASIC芯片、电源管理、LED控制及驱动等。

艾布鲁：子公司参股中昊芯英，该企业由前谷歌TPU核心研发者创立，专注于研发高性能AI芯片及计算集群，主打产品为TPU架构芯片“刹那”与千卡级集群“泰则”。

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