3nm赛道，挤满了ASIC芯片

       最近，市场关注的两家ASIC企业都发布了自家的财报。

       博通2025财年第一季度财报显示，营收149.16亿美元，同比增长25%，净利润55.03亿美元，同比增长315%。其中，第一季度与AI有关的收入同比增长77%至41亿美元。

       Marvell预计第一财季销售额约为18.8亿美元，同比增长27%。其中，AI业务收入达7亿美元左右，主要是亚马逊等客户定制ASIC等产品需求增长的带动。

       拥挤的ASIC赛道

       3nm ASIC芯片的赛道上挤满了大厂。

       亚马逊一直在致力于自研芯片以降低数据中心成本。

       2022年，AWS发布了Trainium 1和 Inferentia 2芯片。当时，Trainium1在训练方面表现不是很好，更加适合AI推理工作。

       之后，AWS又发布了当前的Trainium 2，采用5nm工艺。单个Trainium 2芯片提供650 TFLOP/s的BF16性能。Trn2实例的能效比同类GPU实例高出25%，Trn2 UltraServer的能效比Trn1实例高三倍。

       去年12月，亚马逊宣布要推出全新 Trainium3，采用的是3nm工艺。与上代 Trainium2 相比，计算能力增加2倍，能源效率提升40%，预计2025年底问世。

       据了解，在AWS的3nm Trainium项目中，世芯电子（Alchip）和Marvell展开了激烈的竞争。

       世芯电子（Alchip）是第一家宣布其3nm设计和生产生态系统准备就绪的ASIC公司，支持台积电的N3E工艺。Marvell则在Trainium 2项目中已经取得了显著进展，并有望继续参与Trainium 3的设计。

       当前的竞争焦点在于：后端设计服务和CoWoS产能分配上。看谁能够在Trainium项目争取到更多的份额。

       之前我们提到的TPU，以谷歌的TPU最具有代表性。谷歌的TPU系列芯片从v1到最新的Trillium TPU。TPU为Gemini 2.0的训练和推理提供了100%的支持。据谷歌这边说，Trillium 的早期客户AI21 Labs认为是有显著改进的。AI21 Labs首席技术官Barak Lenz表示：“Trillium在规模、速度和成本效益方面的进步非常显著。”现在谷歌的TPU v7正在开发阶段，同样采用的是3nm工艺，预计量产时间是在2026年。

       据产业链相关人士透露，谷歌TPU芯片去年的生产量已经达到280万到300万片之间，成为全球第三大数据中心芯片设计厂商。从合作对象来说，谷歌和博通始终是在深度合作的。谷歌从TPU v1开始，就和博通达成了深度合作，它与博通共同设计了迄今为止已公布的所有TPU，而博通在这方面的营收也因谷歌水涨船高。

       微软在ASIC方面也在发力。Maia 200是微软为数据中心和AI任务定制的高性能加速器，同样采用3nm工艺，预计在2026年进入量产阶段，至于现在Maia 100，也是专为在Azure中的大规模AI工作负载而设计。支持大规模并行计算，特别适合自然语言处理（NLP）和生成式AI任务。从现在的信息来看，这款产品微软选择和Marvell 合作。

       早在今年1月就有消息传出，美国推理芯片公司Groq已经在自己的LPU芯片上实机运行DeepSeek，效率比最新的H100快上一个量级，达到每秒24000token。值得关注的是，Groq曾于2024 年12月在沙特阿拉伯达曼构建了中东地区最大的推理集群，该集群包括了19000个Groq LPU。

       Open AI首款AI ASIC芯片即将完成，会在未来几个月内完成其首款内部芯片的设计，并计划送往台积电进行制造，以完成流片（taping out）。最新消息是，OpenAI会在2026年实现在台积电实现量产的目标。

       算力走向推理，ASIC的需求只多不少

       在温哥华NeurIPS大会上，OpenAI联合创始人兼前首席科学家Ilya Sutskever曾作出“AI预训练时代将终结”的判断。

       巴克莱的一份报告预计，AI推理计算需求将快速提升，预计其将占通用人工智能总计算需求的70%以上，推理计算的需求甚至可以超过训练计算需求，达到后者的4.5倍。

       英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。

       不过，在博通的观察中，AI训练仍然是会占据主流。博通CEO陈福阳最近表示：“公司把推理作为一个独立的产品线，推理与训练芯片的架构非常不同。公司预计三个客户未来需求市场总量将达600亿～900亿美元，这个需求总量既包含了训练，又包含了推理，但其中训练的部分更大。”

       对于第二季度来讲，博通对于ASIC的预期仍旧保持乐观。预计第二季度博通的AI半导体收入将继续保持强劲增长势头，达到44亿美元。

       Marvell在电话会议上，同样也展示了对于ASIC的信心。透露其定制的ARM CPU，将在客户的数据中心中得到更广泛的应用。并且定制的人工智能 XPU，其表现也非常出色，未来将有大量的量产。