算力芯片看点系列：GPGPU与ASIC之争

电子设备 2025-03-12 东吴证券 🦄黄斌

算力：ASIC主要聚焦低精度领域，功耗控制与能效比相对可观，但在低精度算力性能上部分指标仍不及GPGPU。例如，英伟达GB200的FP16达5000，远超同时期ASIC；微软Maia 100能效比1.60，高于英伟达H200的1.41，但英伟达A100能效比0.78优于谷歌TPU v4i的0.39。
存力：ASIC算力密度高，算术强度迭代快（如Meta MTIA v2算术强度达885 FLOPs/Byte，是GB200的2.8倍），但显存带宽和容量与GPGPU差距较大（GB200带宽16384GB/s）。LPU通过超高内存带宽（80TB/s）突破内存瓶颈，适合低算术强度任务。
互连：英伟达NVLink（1.8TB/s）在Scale-up互连能力上领先，其他厂商多基于PCIe（16通道128GB/s），挑战NVLink难度较大（NVLink1.0早在2016年应用，UALinkV1.0将于25Q1发布）。

自研成本测算：Fabless公司研发投入中，员工薪资占比60%，以寒武纪、海光信息、翱捷科技研发人员与薪酬数据及英伟达产品售价计算，约4.5-7万卡出货量可覆盖前期投入。
市场需求：头部大厂万卡集群建设持续（训练端超10万卡，推理端英伟达FY2024数据中心40%收入来自推理），AI推理需求渗透空间大。

博通：AI互连技术领先，IP生态完善，提供Endpoint Scheduled与Switch Scheduled架构，Thor 2网卡芯片采用5nm工艺，支持400Gbps以太网。2024财年AI相关收入122亿美元（同比增长220%），占半导体业务40%。
Marvell：数据中心芯片定制化领先，通过HBM重构与CPO集成提升能效与带宽，已与AWS、谷歌合作，AI业务占比超30%，预计2028年ASIC行业TAM达429亿美元。
AIchip（世芯电子）：3DIC与纳米片晶体管技术（2nm制程）领先，解决功耗与算力瓶颈，已流片测试，为下一代1.6nm技术做准备。
GUC（创意电子）：先进制程覆盖（0.5μm至3nm）与系统级设计能力突出，UCIe™物理层IP支持40Gbps高速互连，基于台积电N5制程。
中兴通讯：算力基础设施技术领先，推出通算/智算服务器、高性能交换机等，AI业务贯穿三大业务线，国内市场份额领先。
翱捷科技：平台型芯片企业，具备完备自研IP，覆盖蜂窝基带、物联网芯片，提供超大规模SoC芯片定制服务。
芯原股份：平台化一站式芯片定制，提供SiPaaS服务，覆盖消费电子、汽车电子等多个行业，拥有6类处理器IP及1500多个数模混合IP。