财联社2月4日讯随着人工智能热潮的继续推进，英伟达很可能失去如今的主导地位，因为越来越多的大型数据中心运营商为降低成本，正在采购定制芯片（ASIC），这将让英伟达的通用型芯片“跌落云端”。
研究公司Counterpoint在一份报告中指出，博通预计将在2027年继续保持其作为顶级AI服务器计算ASIC设计合作伙伴的领先地位，市场份额进一步扩大至60%。
与此同时，与博通合作紧密的台积电也将快速扩张。作为定制芯片的主要代工选择，该公司几乎完全吃下全球前十大数据中心及ASIC客户的晶圆制造订单，市场份额接近99%。
Counterpoint由此预测，在英伟达通用型GPU独占鳌头的阶段之后，人工智能芯片热潮的第二阶段将变成ASIC与GPU的激烈竞争，且博通和台积电有望成为最大赢家。
ASIC与GPU
英伟达GPU的核心优势是大规模并行计算能力，适合处理矩阵乘法、卷积运算等人工智能任务。但随着数据中心投入和能耗问题的不断加剧，各大数据中心所有公司正在思考更加高效简约，且符合自身需求的解决方案。
如博通为谷歌设计的TPU，其核心是脉动阵列架构，专注于矩阵乘法等张量运算，其能效比是英伟达H100的2到3倍，而推理成本则低30%至40%。高盛分析师James Schneider指出，TPU技术从v6发展到v7还将帮助每个token的成本下降70%。
亚马逊的Trainium芯片也在推理成本上有优势，相较于H100低30%至40%，其单位算力成本是H100的60%，推理吞吐量则比H100高25%，
另一家设计公司Marvell则与微软合作了Maia芯片。Marvell曾经也与亚马逊合作了Trainium 2的项目，但由于表现不佳失去了Trainium 3的设计合约，另一家台湾公司Alchip最后参与了Trainium 3的开发。
这也让Marvell的处境有些尴尬，其此前被视为博通的主要挑战者，但目前却面临设计订单增长受阻的困境。Counterpoint估计，即使Marvell的总出货量持续增长，其设计服务市场份额到2027年仍可能下滑至8%。
相比于ASIC设计领域中尚有悬念的竞争，台积电的成功则确定性更强，因为无论是GPU还是ASIC，台积电都是下游垄断性的制造厂商。
不过，高盛的Schneider指出，定制芯片虽然在成本上更具优势，但英伟达的CUDA软件仍然是其维护企业客户的关键护城河。CUDA是英伟达推出的通用并行计算平台，覆盖全球95%以上的AI开发者。
业内预期，未来几年市场更可能是ASIC和GPU并存的局面，现在仍无法断言哪种策略会被最终淘汰。
