前段时间，美股的博通火了，一天涨了近25%。很多人来问，ASIC是不是又有搞头了？在这里，我简单给大家盘一下ASIC的投资逻辑，全给大家做个参考。
博通之所以涨这么猛，主要还是给市场的预期很高。按博通老板的说法，预计到2027年公司的AI收入将达到600-900亿美元。这个口径还只是从现有3大客户拿到的收入规模。
博通CEO的自信，完全来自对ASIC的乐观。按他的估算，未来50%的AI算力都会是ASIC。而现在AI芯片市场80%的市场份额是英伟达的。
他这个50%的数据并不是完全没有逻辑。他的判断是，未来所有科技大厂的算力分配都会向谷歌看齐。
现在，谷歌自家业务用的算力全都来自自研芯片TPU，谷歌云服务才用的英伟达的GPU。按博通CEO的预测，未来所有的互联网大厂，自用都是博通的ASIC XPU，外用的则是采购英伟达的GPU。这样一来，ASIC就能与GPU在AI算力上平分天下了。
博通主要就是帮大厂研发ASIC芯片的。双方的合作模式是，谷歌自己来定义芯片，列出需求清单，博通利用自己经验丰富的IC设计团队以及资源庞大的IP来协助开发新款TPU，同时博通还负责流片。
那么，问题来了，为什么ASIC能替代英伟达芯片？一个很重要的原因是，推理需求的增长。
所谓ASIC，全称专用集成电路，一种更像是为特定任务量身定制的工具。
如果把GPU比作是多才多艺的多面手团队，那么ASIC就好比是给特定任务量身定制的“超级员工”，只专注做一件事，但做得又快又好。
比如你想挖矿，就有专门的挖矿芯片；你想拍照，就有专门的相机芯片。当年，比特币矿机用的就是专用ASIC芯片，成本低，处理速度也比GPU快几个数量级，性价比更高。
相比于GPU，ASIC在性能和效率上更胜一筹。一般情况下，在线服务的GPU使用率不高，在20%左右，最高可提升至35%。由于ASIC专为特定任务设计，其算力利用率可能更高，谷歌TPU算力利用率可超过50%。
但不足之处是，ASIC比较吃算法的稳定，因为ASIC芯片的设计和制造不仅需要大量资金、较长的时间周期和工程周期，还对算法稳定性要求极高。如果AI算法发生较大变化，那么根据之前算法设计的ASIC计算效率就会大幅下降。
所以，ASIC并不适合在模型快速迭代期大规模应用。
不过好在随着模型迭代速度越来越慢，AI算法向Transformer收敛，深度学习框架以PyTorch为主，ASIC公司完全可以根据Transformer的特性开发芯片，不用担心投入打了水漂。
不过话说回来，科技巨头们之所以挖空脑袋往ASIC里挤，原因还是对英伟达的算力焦虑。
由于英伟达的卡又贵有难拿，即使拿到了各家也拉不开差距，到后面直接被搞成军备竞赛，谁拥有的英伟达算力卡多，谁厉害。这显然不是巨头们愿意看到的，自研芯片成了所有人的共同选择。
也就是说，只要英伟达还是这么强势，那么大厂们就会一直寻求英伟达之外的替代供应方案，只以摆脱现在这种被动的局面。
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