AI算力服务：推动应用爆发与硬件升级的关键引擎

AI推理成本下降推动应用爆发

近年来，AI推理成本的快速下降为AI应用的爆发提供了坚实基础。根据A16z Infrastructure的测算，AI推理成本每年降低幅度约10倍。以ChatGPT3为例，其推理成本从2021年的60美元/百万token降至2024年的0.06美元/百万token。这种成本下降不仅使得AI技术更加普惠，也催生了更多创新应用的落地。

ASIC芯片：高性价比的算力方案

在AI算力硬件中，ASIC芯片凭借其高性价比和定制化优势，逐渐成为主流选择。ASIC芯片可以针对特定业务场景进行优化，显著提升运算效率并降低功耗。目前，北美云厂商如谷歌、亚马逊、微软和Meta均已布局ASIC芯片，并实现规模化生产。

主要ASIC芯片产品：

• 谷歌TPU：2024年市占率达74%，销售额预计在60~90亿美元。
• 亚马逊Trainium2：2024年出货量年增率突破200%，2025年预计增长70%以上。
• Meta MTIA：主要用于模型推理，预计2026年推出用于训练的ASIC芯片。
• 微软Maia：采用5nm制程，64GB HBM2E，预计未来将发力。

云厂商布局与ASIC芯片需求增长

北美云厂商的积极布局为ASIC芯片的需求增长提供了强劲动力。谷歌TPU和亚马逊Trainium2已经在2025年实现大规模出货。此外，OpenAI等模型厂商也在积极布局ASIC芯片，预计2026年年底进入量产。

ASIC芯片设计服务公司：

• 博通：2025年预计实现三家ASIC客户产品量产，AI收入占比快速提升。
• 世芯：获得亚马逊ASIC项目，2024年收入同比增长70.53%。
• 联发科：积极布局ASIC，有望进入谷歌TPUv7项目。

AI算力服务的未来展望

随着AI技术的不断迭代，算力需求将进一步增长。ASIC芯片作为高性价比的算力方案，将在推理端得到广泛应用。此外，AI应用的爆发也将带动更多推理算力需求，推动ASIC芯片市场的高速增长。

投资建议：

• ASIC设计服务公司：关注博通、世芯、联发科等。
• 以太网交换机与交换芯片厂商：看好Arista、博通等。
• AEC厂商：Credo具备先发优势，建议关注。
• PCB厂商：关注高速通信领域的高多层板与HDI板厂商。

风险提示

• AI进展不及预期：可能导致模型应用需求不及预期。
• 行业竞争加剧：布局AI的厂商数量增多，竞争加剧。
• 下游需求不及预期：云厂商资本开支收缩可能影响ASIC芯片需求。

AI算力服务作为推动AI应用爆发的关键引擎，将在未来持续发挥重要作用。ASIC芯片的高性价比和定制化优势，使其成为AI算力硬件中的主流选择，为AI技术的广泛应用提供了坚实支撑。