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多方入局下，AI芯片競爭已趨白熱化
　　23年4月12日我們發(fā)布《人工智能風(fēng)再起時，英偉達能否繼續(xù)笑傲AI芯片市場？》，強調(diào)多方入局下AI芯片競爭格局已趨白熱化。英偉達GPU一直是AI訓(xùn)練端首選，我們認為包括谷歌TPU和AMDMI300系列等少數(shù)芯片能與其匹敵。但當(dāng)算法開始成熟，ASIC定制芯片憑著專用性和低功耗，能承接部分算力。頭部科技大廠出于削減TCO、提升研發(fā)可控性及集成生態(tài)等考量，均陸續(xù)自研芯片，我們認為或?qū)⒊蔀橛ミ_最大競爭對手。AI推理市場規(guī)模大，但對算力要求比訓(xùn)練低，目前雖以CPU主導(dǎo)，但GPU/FPGA/ASIC等也能占到一席位。
　　千呼萬喚始出來，微軟首款A(yù)I芯片Athena或?qū)⒂?1月正式推出
　　據(jù)The information報道，微軟或計劃在11月14日Ignite會議推出其首款自研AI芯片“Athena（雅典娜）”。微軟從19年開始研發(fā)代號為“Athena”的芯片，Tom’s Hardware報道該芯片使用臺積電5nm制程，專為大語言模型訓(xùn)練設(shè)計。目前官方仍未透露Athena的詳細信息。微軟的合作者OpenAI則從去年開始研究解決AI芯片短缺問題，方案包括潛在收購或招募AI硬件設(shè)計人才。微軟與OpenAI的合作用到大量英偉達芯片，且云大廠擁有財力物力，自研AI芯片也無可厚非。
　　芯片供不應(yīng)求+成本居高不下，自研或是科技大廠的一致選擇
　　除微軟外，頭部科技大廠也均在布局自研AI芯片，并通過與AI初創(chuàng)公司合作率先綁定用戶：1）谷歌TPU從17年開始已具備訓(xùn)練和推理能力，至今已迭代至TPUv5e。23年3月14日Midjourney宣布將采用谷歌TPU訓(xùn)練其第四代AI模型；2）亞馬遜已在訓(xùn)練端和推理端雙管齊下，分別在18和20年發(fā)布AI推理芯片Inferentia以及訓(xùn)練芯片Trainium，在AWS云供客戶使用，其投資的Anthropic將使用以上芯片來構(gòu)建和部署AI應(yīng)用；3）Meta的MTIAv1自20年開始設(shè)計，采用臺積電7nm制程，針對推理，公司預(yù)計其于25年推出。
　　為自動駕駛而生，特斯拉Dojo超算為公司四大全棧自研科技支柱之一
　　特斯拉在21 AIDay發(fā)布Dojo，最終在今年7月開始量產(chǎn)。Dojo屬專用芯片，特斯拉異軍突起，針對AI訓(xùn)練中內(nèi)存和延時瓶頸，并基于其自動駕駛算法（FSD）在芯片設(shè)計上作全面優(yōu)化另辟蹊徑。Dojo采用晶上系統(tǒng)（systemon wafer）和多晶圓堆疊技術(shù)。從D1芯片開始采用臺積電7nm制程，25顆D1芯片集成到一枚Training Tile。6枚Tiles為一個盤子(tray)。2個盤子為1個柜子(cabinet)，10個柜子為一個Dojo ExaPOD，每個ExaPOD算力達1.1 ExaFLOPs(10^18浮點運算)，相當(dāng)于500片H100(約1500萬美元)。公司稱100 ExaFLOPs的超算系統(tǒng)將于24年底量產(chǎn)。
　　英偉達圍繞生態(tài)布局初創(chuàng)公司，AMD則在軟件生態(tài)奮起直追
　　下游客戶紛紛向上布局，傳統(tǒng)芯片巨頭也不甘示弱。英偉達自23年起至少已投資12家初創(chuàng)企業(yè)，包括InflectionAl、CoreWeave、Runway等AI獨角獸。我們認為此舉有助于英偉達拓寬業(yè)務(wù)渠道，并進一步鞏固其生態(tài)壁壘。AMDCEOLisa Su在今年9月29日接受The Verge采訪時表示目前仍處于AI進入市場的早期階段，AMD正奮力追趕；AI初創(chuàng)公司Lamini的聯(lián)合創(chuàng)始人Gregory Diamos稱ROCm正縮小差距；微軟首席技術(shù)官凱文·斯科特也在今年10月3日的Code大會上對AMD的AI發(fā)展給予正面評價。
　　風(fēng)險提示：AI技術(shù)落地和推進不及預(yù)期、行業(yè)競爭激烈、中美競爭加劇。本研報中涉及到未上市公司或未覆蓋個股內(nèi)容，均系對其客觀公開信息的整理，并不代表本研究團隊對該公司、該股票的推薦或覆蓋。