定制AI芯片在2025年成为芯片行业的主线，博通、英伟达等芯片巨头将展开竞争。
04国产芯片企业在大模型范式转移中赢得后发优势，有望在定制芯片领域取得突破。
05美国政府对中国芯片的管制可能继续收紧，但国产定制AI芯片的发展仍值得期待。
芯片行业的故事正在发生变化。从去年年底博通公开宣告，要用定制AI芯片挑战英伟达以来，这家芯片巨头的市值，至今都没有低于过1万亿美元。
它离英伟达的3万多亿美元还有很远。但只要人工智能的故事能讲下去，定制芯片的故事就能讲下去，博通的故事也就能讲下去。还会有更多芯片公司试图成为下一个博通，包括中国芯片行业。于是，美国政府很可能又追在市场的后面忙着堵漏。这条故事主线年。
博通讲述的定制芯片的逻辑，听上去十分可信且诱人。它符合行业对大模型已经开始范式转移的判断。从去年底开始，越来越多迹象在向市场证明，扩展定律在预训练阶段的边际收益逐步放缓，大模型对算力的需求正在转向训练与推理并重。引领大模型浪潮的伊莱亚喊出了预训练将死；哈萨比斯宣称2025将是AI代理的一年；纳德拉称明年工具、搜索与浏览器市场格局将被AI颠覆；OpenAI至今没有发布GPT-5，反而极力产品化。
训练好比实验室探索，推理类似工厂量产。争夺客户，比拼商业化，要在推理中把训练的钱赚回来，就要把降低算力的总拥有成本视为最核心的考量指标之一。
一种方式是降低模型参数规模。EpochAI就发现大模型参数规模增幅正在变小，尤其是商品化的GPT-4o相对于基础模型GPT-4，规模小了一个数量级；最近微软团队一篇论文也是这么估算的。OpenAI圣诞节前发布的强化微调（RFT）技术，允许客户基于行业数据塑造强大的专家模型，同样降低了参数规模门槛。另一种方式是提升模型内在价值。OpenAI从o1预览版升级到正式版再到o3，证实推理是新的扩展范式。慢思考似乎正在接近当前的AGI基准。但是，它的代价是，任务越复杂、越广泛，消耗的token呈数量级增加。
如果红杉资本对未来AI应用将按成果收费的判断准确，那么，行业会迫切寻找一种能更契合故事逻辑改变后的芯片。它既要保证性能，又要保证利润。它会是继续提升单位成本性能的英伟达GPU与海力士HBM，也会是越来越成熟的定制AI芯片，这是中短期内芯片领域竞争的两条战线。
这就能解释为什么科技巨头一边抢购英伟达芯片，一边加速迭代自研芯片。去年至今，谷歌发布了第六代TPU，Meta发布了第二代MTIA，亚马逊发布了第二代Trainium，微软公开了Maia；没入场的仍在努力，OpenAI正从谷歌挖人，苹果秘密研发首款服务器AI芯片。中国企业字节跳动也多次传出自研5nm芯片。
这也能解释为什么博通是这条故事线下最大的受益者之一。它自身条件最好，市场推测谷歌、Meta、字节跳动、OpenAI与苹果，已经成为它的前五大客户。博通还喊出了公司2027年面对最高900亿美元的可及市场（SAM）。Marvell被视为另一位潜在赢家，亚马逊是它的客户。据推算BBINGAMES官方网站，到2028年，英伟达GPU在推理市场的份额预计将从目前的80%降至50%。
这还解释了为什么去年那么多的新兴芯片企业引发市场关注。Groq的LPU专注于提升自然语言模型的推理速度，而且使用成熟工艺，甚至不依赖于HBM；Cerebras造出了晶圆级的巨型芯片，单芯片集成了4万亿个晶体管，是英伟达B200的20倍；d-Matrix专攻存内计算；Tenstorrent改道RISC-V。不过，它们仍然各有各的问题需要逐步解决。在行业普遍认知中，这类定制芯片往往需要迭代三代，才能达到理想水平。
英伟达显然早就看到了。事实上，去年年中，黄仁勋就明确表态，已经开始着手AI芯片定制业务，还为此成立了新部门。只不过，当时这条消息被市场对下一代GPU不断膨胀的市场预期所遮蔽了。当时，台湾ASIC设计公司世芯科技（AIChip）的总经理沈翔霖还向DIGITIMES评论说，这是一个坏主意，将与英伟达现有产品发生冲突。
去年以来，英伟达向上往云服务扩展，以及横向往定制芯片扩展，都是动了自己客户的蛋糕。也许，英伟达已经看到了未来最大的竞争对手不是博通，是英伟达自己。
定制芯片的重要性还在继续凸显。英伟达根本没有放慢脚步。最新消息是，它正在加速为自己的“第二业务”招兵买马，至少从中国台湾聘用1000名工程师BBINGAMES官方网站。在为微软、谷歌与亚马逊设计定制芯片时，当地从业者积累了丰富经验。如今，包括世芯科技、创意电子（Global Unichip）与智原科技（Faraday）等当地企业都已经严阵以待，抢人大战一触即发。英伟达的积极应战，预示着定制芯片的未来，确定性要比博通的未来更强。
这种确定性也会外溢至中国市场。大模型转向应用，AI芯片转向定制，也相当于为中国指明了“第二选择”。突破先进制程“卡脖子”环节仍然是未来中国芯片行业的主要任务，但随着定制芯片的差异化技术路线逐步验证，中国企业在大模型范式转移中，再次赢得后发优势的机遇期。
亚马逊的Trainium 2，就是现成的启发。半导体分析机构semianalysis认为，NeuronLink是这款定制芯片的关键进步之一。它相当于英伟达的NVLink，通过网络与通信技术创新BBINGAMES官方网站，横向扩展（Scaling Out）集群算力规模，弥补芯片计算密度的不足。中国那些擅长通信技术的芯片企业同样大有可为。此外，Groq与Cerebras的横向扩展，是基于相对成熟的芯片制程的，这对于获取先进制造设备受限的国产芯片行业而言，也是一条新的道路。
国产大模型厂商的努力，让这条道路具备了可行性。诸如DeepSeek等中国企业，已经习惯于在缺少算力的环境下打造性能领先的大模型，给了硅谷以“苦涩的教训”。年底至今，字节跳动与阿里巴巴相继打响新一轮价格战，也意味着技术优化赢得了新的降价空间。国产大模型厂商在开源模型与算法优化上的创新，给国产定制AI芯片留下了相对宽松的设计空间，也给国产芯片制造设备自主留下了追赶的时间窗口。
去年，伯恩斯坦研究公司（Bernstein Research）回顾“中国制造2025”目标，发现中国在设计与制造上的完成度，要好于设备与材料。目前，产能位于中国的芯片企业进口了约占全球1/3的设备，而中国设备企业收入仅占全球的1/30。年中，国家芯片大基金三期成立，注册资本3440亿元，超过前两期总和。市场预期它们将主要投向设备与材料环节。
这种创新的扩展与确定的外溢，又将让美国政府头疼。美国政府对中国芯片“卡脖子”已经至少三次收紧绳索，以拖慢中国人工智能发展速度。去年底，美国将高墙筑到了高带宽内存与制造设备上，以图继续围堵中国获得先进AI算力。与上一轮限制GPU算力密度类似，这次对HBM的限制，涉及内存带宽密度。
但是，EpochAI在审读了那210页文档后无奈宣告，迄今为止的“芯片战”，最多让美国在训练上获得了4年的硬件优势，但在推理硬件上，中国与美国几乎没有差距。目前，这主要是H20仍然合规，鸡肋、但是仍然好用；但很快，国产AI芯片也能赶上来。
该机构判断，未来，中国与美国在训练上的差距不会继续扩大，但也很难缩小；但推理就很难预测，取决于下一轮美国商务部如何修订出口管制规则，以及能在多大程度上控制自己盟友国家的企业。
很有可能，美国的“芯片战”会与英伟达的“商业战”结合起来。去年以来，外媒就证实英伟达暂定名为B20的版存在。但由于监管规则暂不明确，迟迟没有动静。如果它的综合性价比，比国产定制芯片稍高一点，仍然会有市场，并挤压国产芯片的盈利空间。中国四大行业协会已经呼吁谨慎采购美国芯片。
2025年已经到来。市场传言亚马逊Trainium3将在2月底正式定案；3月中旬（17日-21日），英伟达GTC召开；3月底，据信华为昇腾910C开始对外量产交付。我们很快就能看到，定制芯片对游戏规则的改变程度到底如何。
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