你限制我，我也能出手反制。
12月初，全球兩大經濟體的博弈正式開始。本月初拜登政府公佈瞭對我國獲取芯片和人工智能（AI）關鍵部件進行瞭限制措施，其目的已經相當明顯；而我國也未手軟，給出瞭對應的反制政策，先是對芯片等重要高端制造業的原材料進行出口限制；接著對全球GPU龍頭在我國的資本運作展開瞭反壟斷調查。
12月9日晚間，我國國傢市場監管總局發佈消息稱：英偉達（NVDA.O）涉嫌違反《中華人民共和國反壟斷法》及《市場監管總局關於附加限制性條件批準英偉達公司收購邁絡思科技有限公司股權案反壟斷審查決定的公告》（市場監管總局公告〔2020〕第16號），市場監管總局依法對英偉達公司開展立案調查。而該事件也導致英偉達股價出現大幅波動，12月9日至12月16日，英偉達股價區間累計跌幅超過7%，市值蒸發1700多億美元。
然而另一邊，有一傢全球領先的有線和無線通信的半導體公司卻異軍突起，在美東時間上周五的最後一個交易日（12月13日），這傢美股上市公司市值大漲，並迅速突破萬億美元大關，成功加入“萬億俱樂部”。而截止當天收盤，博通（AVGO.O）股價報收224.8美元/股，漲幅達到24.43%，總市值來到瞭1.05萬億美金，是繼微軟、蘋果、英偉達等9傢公司之後，又一傢市值超萬億美金的上市公司。而且博通的市值還在增長，本周一博通繼續跳開走高，報收250美元/股，市值達到1.168萬億美元，漲幅達到11.21%。即使經歷昨晚美股大跌，博通市值依舊在萬億美元之上。
英偉達地位不穩？
在ASIC業務暴漲的博通，與深陷全球反壟斷風波的GPU龍頭英偉達相遇。或許意味著全球AI芯片的競爭格局將在不久後出現大變天！英偉達“獨步江湖”的龍頭地位能否被挑戰？
01 博通憑什麼挑戰英偉達
首先簡單回顧下近期英偉達的“反壟斷調查風波”以及博通的技術突破。
我國對英偉達的反壟斷調查主要是針對5年前英偉達的收購動作，即2019年3月，英偉達宣佈以69億美元（約合人民幣500億元）的價格，收購美股上市公司邁絡思。而由於交易金額及在華收入占比等因素，該收購需要我國反壟斷機構的批準。經過一年多的審查後，我國國傢市場監管總局認為，這項收購對全球和中國GPU加速器、專用網絡互聯設備和高速以太網適配器市場，具有或者可能具有排除、限制競爭效果，因此決定附加限制性條件批準此項經營者集中，從法律層面來看，我國這次對英偉達立案調查是有理有據。
而懲罰措施大概率是罰款，是按照上一年度銷售額的百分之十以下。按照去年全年即2024財年（截至今年1月底），英偉達在我國的營收是103.1億美元，按照這個數據計算，英偉達可能面臨1.03億-10.3億美元的罰款，若情節惡劣、影響嚴重，或將面臨最高50億美金的罰款。關鍵對英偉達的反壟斷調查並非隻有我國。法國反壟斷機構、歐盟，甚至美國自己也對其開展過反壟斷調查。
至於對英偉達的影響，目前看並不算大，按營收比例交罰金是主要懲罰手段。然而從英偉達的業績增長來看，全球對高端GPU的需求依舊不減。2025財年Q3的業績依舊搶眼，其中數據中心業務收入達308億美元，環比增長17%，同比增長112%且創歷史新高。即使被反壟斷調查，但業績表明英偉達的人工智能芯片依舊受到微軟、谷歌、Meta等客戶的高需求，可見短期在全球AI算力芯片的供給層面，英偉達依舊一傢獨大，各國企業都無可奈何。
然而，就在上周博通的ASIC芯片業務暴漲似乎給瞭行業一道“曙光”。
美東時間12月12日，博通發佈瞭2024財年公司的業績情況，其中最讓市場振奮的是博通高速增長的AI板塊，其收入增長220%，達到122億美元。而且根據公司透露，目前正在與三個大型客戶開發AI芯片，預計明年公司AI芯片的市場規模將達到150-200億美元，即增長23-64%。雖然預期增速並不太強烈，但從博通業績預期的變化已經給市場傳遞出一個明顯的信號：廠商對於專用芯片的需求量激增，AI芯片市場競爭局面正在發生著巨變！
在AI領域，博通主要從事定制或專用集成電路（ASIC）和以太網網絡部件的業務。而ASIC（全稱為Application Specific Integrated Circuit，專用集成電路），其核心壁壘在於其獨特的定制化特性，可以在特定領域展現出瞭無可比擬的優勢。而ASIC芯片，顧名思義，就是針對特定應用需求而設計的芯片。與通用芯片（以GPU為代表）相比，ASIC芯片在性能、功耗和成本等方面具有顯著優勢。並且相較於性能端，能夠針對特定算法和應用場景進行優化，從而實現較高的計算效率和更低的功耗。
目前市場的普遍預期其是自研ASIC芯片逐漸替代英偉達AI GPU芯片，而博通的市值大漲被視為ASIC芯片反攻GPU陣營的一個前奏，未來自研ASIC芯片將與英偉達GPU共享AI算力芯片市場，而AI GPU和ASIC之爭更像是一場通用和專用陣營之爭。然而事實上在AI最終定型之前，兩種芯片絕不會完全取代對方，這場博弈也不一定以一輸一贏為結果。
02 ASIC芯片對比英偉達AI GPU
ASIC陣營中主要參考的是最近在市場上很火的，由亞馬遜雲科技(AWS)自研的Trainium 2芯片，下面簡稱T2芯片；而根據近期亞馬遜AI高管的調研來看，其對標的是英偉達的H100算力芯片。雖然英偉達已經推出瞭H200、H800甚至是Blackwell架構的B100和B200，然而從算力芯片的應用場景來看，T2的核心場景是“大規模AI訓練和推理”，與目前英偉達H100芯片的應用場景相似，因此這裡拿H100芯片來對比，畢竟最先進不代表最適合。
從算力參數來看，T2的BF16計算能力達到瞭667 TFLOP/s，同時功耗在500W，而H100的 BF16計算能力為989 TFLOP/s（官網數據），功耗在700W，這裡可以得到一個每W功耗下的算力，T2為1.334 TFLOPS/W，H100為1.413 TFLOPS/W。可見，雖然單位功耗算力情況T2已經很接近H100，但依舊處於落後。不過這裡還要考慮成本。雖然T2的價格並未透露，但根據亞馬遜AI高管透露：芯片T2的設計目標是比英偉達的產品便宜約40%，而按照英偉達H100售價在3萬-3.5萬美元左右，即T2的價格大約是在1.8萬-2.1萬美元。
而加入價格因素後（取下限），可以得到每10000美元可以買到的單位功耗算力分別為0.74 TFLOPS/W和0.47 TFLOPS/W，在電價相同的情況下，AWS的T2能節省大約42.6%的成本。這個百分百基本也對應瞭大摩近期給出的研報，其中：摩根士丹利通過TCO模型對比瞭ASIC和GPU在AI訓練和推理任務中的成本效益。結果顯示，盡管英偉達的GPU在性能上占據明顯優勢，但ASIC的初始成本較低，尤其適合預算有限的雲服務提供商。比如在同等預算下，AWS的T22可以比英偉達的H100 GPU更快速完成推理任務，且性價比提高瞭30-40%。
從上面的分析來看，基本上T2在“大規模AI訓練和推理”場景下作為替代2022年英偉達推出的H100是可以達到的，而且成本優勢還是很明顯。當然有人會質疑說，前面隻對比瞭BF16的計算能力，除瞭張量計算核心，GPU還有其他的CUDA核心，比如FP64這些。那是自然，畢竟T2作為ASIC芯片，主攻的就是大模型AI訓練和推理，也僅能在某一算力需求領域行得通，主打就是一個超級“偏科”，就好比你讓蘇神參加奧運會的“十項全能”比賽，估計除瞭短跑，其他基本沒戲。
總結來看，AI GPU和ASIC芯片目前優缺點都比較明顯。AI GPU優勢在於通用，能適用於運行諸多算法，且英偉達CUDA生態成熟，易用性較強；缺點在於通用GPU存在算力過剩、功耗和成本較高的弊端。而ASIC芯片相對定制化，針對特定算法和AI場景的設計使算力和功耗表現可能更優。這裡大摩也提到過：英偉達依舊獨步江湖，畢竟除瞭硬件，英偉達還有更成熟的系統集成能力和更強大的軟件生態，這能讓公司在TCO計算中依舊保持較高的競爭壁壘，尤其是在需要靈活應對不同AI任務的場景中。
那發展ASIC芯片的意義大嗎？
意義那是相當的大！今年年初，根據美國富國銀行的統計，英偉達在數據中心AI算力市場的市場份額高達98%，而AMD僅有1.2%的市場份額，英特爾則隻有不到1%，這裡數據有一定出入，也有統計在90%以上。不過從微觀經濟學角度來說，市場份額在50%以上就已經可以被定義為“壟斷市場”瞭。隨著AI算力需求的不斷增長，市場對於AI芯片的需求水漲船高，而ASIC芯片高速發展給予瞭廠商除英偉達AI GPU外的其他選擇，更關鍵的是ASIC芯片更大的和任務是打破英偉達一傢獨大的定價權！