“市場似乎低估了專用集成電路（ASIC）定製芯片相較英偉達（NVIDIA）/ 超微半導體公司（AMD）商用芯片的出色表現。”，摩根士丹利2月12日發佈研究報告指出，該行觀點與上述意見正好相反。

關鍵要點

儘管商用芯片在 2025 年有望超越專用集成電路（ASIC）的發展，但人們對 ASIC 的期望卻急劇攀升。

對於特定應用，定製化並不能改變這樣一個事實，即芯片必須比圖形處理器（GPU）更高效，這極具挑戰性。

爲什麼認爲 AMD 高達數十億美元的人工智能相關營收是一種 “眼見爲實” 的情況，而 ASIC 的成功卻被視爲板上釘釘呢？

股票評級：增持英偉達（NVIDIA）和博通（AVGO），但會密切關注市場預期；對 AMD、美滿電子（MRVL）、阿拉貝斯（ALAB）和美光科技（MU）持觀望態度 。

主要內容

在過去六個月裏，人工智能交易的發展勢頭明顯轉向定製芯片，英偉達的股價停滯不前，而超微半導體公司（AMD）的表現則大幅落後。英偉達 3 萬億美元的市值得益於其每季度超 320 億美元的人工智能營收，而博通 1.1 萬億美元的市值則源於每季度32 億美元的營收。顯然，市場已經認定專用集成電路（ASIC）的增長潛力將是商用圖形處理器（GPU）的數倍。

從長期來看，專用集成電路（ASIC）的表現會超過商用芯片嗎？可能出現的結果有很多種，但我們認爲，在沒有發生重大變化的情況下，佔據主導地位的英偉達應會保持其主導市場份額。

從類別上看，專用集成電路（ASIC）並不優於或劣於商用圖形處理器（GPU）。它們只是實現相同結果的不同方式。我們對待 ASIC 的方式，就如同評估 AMD 的芯片、英特爾的芯片或任何初創公司的芯片一樣 —— 我們會根據現有主導者（主要是英偉達）所能提供的價值，來評估該芯片的性價比 。

專用集成電路（ASIC）的開發預算通常低於 10 億美元，在某些情況下遠低於這個數字。相比之下，我們預計英偉達僅今年一年的研發投入就約爲 160 億美元。有了這些資金，英偉達能夠維持一個 4 - 5 年的開發週期，但通過三個設計團隊依次運作，每 5 年推出一個新的架構節奏。他們在連接技術上投入數十億美元，以提升機架級和集羣級的性能。他們不僅在軟件生態系統上進行大量投資，而且由於其產品遍佈全球各個地區的每一朵雲（在符合美國商務部規定的情況下），對英偉達生態系統的任何投資都能在全球生態系統中傳播開來。

我們研究了專用集成電路（ASIC）表現優異背後的幾種理論。

定製芯片的表現會優於商用解決方案，是因爲它更適用於範圍較窄的一組應用嗎？有時候確實如此，而且當這種情況發生時，這也是定製化最具說服力的應用場景之一。

最典型的例子當屬谷歌（由布萊恩・諾瓦克負責研究覆蓋）的張量處理單元（TPU）取得的成功。谷歌之所以成功，是因爲它發明了現代大語言模型（LLM）的 Transformer 技術，並指導博通開發了一款針對該技術進行優化的芯片，而當時英偉達正在圍繞使用卷積神經網絡的視覺模型對其圖形處理器（GPU）進行優化。到目前爲止，TPU 是雲客戶明顯受益於定製解決方案的最典型例子，並且爲博通帶來了超過 80 億美元的 TPU 營收。

但同樣重要的是要注意，英偉達在 2025 年從谷歌獲得的支出份額在增加。部分原因在於谷歌對雲領域的投資，在這個領域商用芯片的表現往往優於專用集成電路（ASIC）。不過，張量處理單元（TPU）的定製化優勢可能不如以往。英偉達也在圍繞 Transformer 模型進行優化，實際上，目前最大型的訓練和推理集羣並不特別專門化。展望未來，定製化的最大好處似乎體現在傳統工作負載上，因爲英偉達對訓練多模態通用人工智能（AGI）模型的關注，對一些較舊的應用來說可能過於強大，但在提供高端訓練能力方面，其他產品可能很難超越英偉達。具體到谷歌的情況，我們預計谷歌今年對英偉達產品的採購量將大致翻倍，而 TPU 的採購量只會適度增長。部分原因是谷歌對企業雲的投資，但我們瞭解到，還有一部分原因是英偉達在大語言模型（LLM）的 Transformer 技術上表現極爲出色，甚至在谷歌內部的一些工作負載中也是如此 。

專用集成電路（ASIC）更便宜嗎？這是我們最常聽到的觀點。的確，特定的 ASIC 性能可能低於 H100，且在 H100 推出三年後才投入使用。但它售價 3000 美元，而 H100 售價 20000 美元，所以總體擁有成本更低。

這合理嗎？僅僅通過生產售價 3000 美元的人工智能芯片就能輕易與英偉達競爭嗎？我們看到，數十家初創公司推出了價格僅爲英偉達芯片幾分之一的產品，卻未能在這個領域取得任何進展。我們也看到英特爾在這方面掙扎了十年，儘管它收購了多家已經在出貨的公司，且產品定價低於成本。超微半導體公司（AMD）的前幾代產品也毫無起色，直到去年憑藉 MI300 才取得突破。如果生產售價 3000 美元的芯片就能競爭，那爲什麼不是所有競爭對手都這麼做呢？

英偉達自己也推出了幾款針對傳統推理應用的低價芯片。兩年前，我們曾對 L4、L40 以及其他相關產品的發佈滿懷期待。但英偉達也發現，有一種吸引力讓大家都傾向於選擇最昂貴的芯片。

爲什麼會這樣呢？雖然處理器價格可以更低，但系統成本可能更高。專用集成電路（ASIC）的集羣成本可能大大高於英偉達的產品，英偉達通過銅線創建了 72 核圖形處理器（GPU）的 NVLINK 連接域，而 ASIC 則使用更昂貴的光學技術。其他主要成本構成也類似。高帶寬內存成本也是這樣 —— 實際上，英偉達在採購新型高帶寬內存（HBM）方面具有買方壟斷的優勢，這對它更有利。芯片上晶圓級封裝（CoWoS）也是如此，對於許多 ASIC 來說，其成本實際上比英偉達更高（因爲它們使用更小的芯片和更大的堆疊）。考慮到光罩限制芯片的情況，英偉達的晶圓成本可能更高，但其產品提供了很高的價值。

我們還得補充一點，軟件方面的工作由客戶負責，既具有挑戰性又耗時。在處理軟件更新和運行不同工作負載時，易用性很關鍵，而儘量減少 “軟件開發工時”，這在總體擁有成本（TCO）的計算中常常被忽視。例如，使用 Trainium 芯片的客戶 Databricks 預計需要 “數週或數月的時間來讓系統啓動並運行”（鏈接）。部署延遲會讓客戶更加落後於英偉達，畢竟英偉達配備了被廣泛使用的 CUDA（統一計算設備架構）軟件開發工具包（SDK）。

多年來，我們接觸過 20 到 25 種英偉達的替代產品，其中大多數都沒能獲得市場認可。我們發現，起初人們會因爲價格和潛在性能而充滿熱情，從而進行初步部署。但隨後，人們幾乎總是會迴歸英偉達，因爲它擁有最成熟的生態系統，那些替代品則被擱置，有些甚至再也不會被使用。谷歌的張量處理單元（TPU）和 Trainium 芯片，以及超微半導體公司（AMD）的 MI300 是明顯的例外，但即便如此，我們仍看到人們對英偉達生態系統進行了大量投資，且其市場份額在今年有所增加。

這並不是說價格較低的處理器在這個考量因素中不重要，只是長期以來，價格較低的處理器都未能像最初預期的那樣獲得廣泛的市場關注。

圖表 2：Blackwell（芯片）有望在 2025 年給訓練和推理性能帶來重大提升

圖表 3：我們預計 B200 將具有最佳的性價比

那麼關於 Deepseek 以及推理與訓練呢？我們在此闡述過完整觀點，但不同意這樣一種看法，即認爲未來會出現從訓練向推理的重大轉變，並且專用集成電路（ASIC）將是推理領域的明顯贏家。實際上，在 Deepseek 出現之後，我們已經看到了一些令人鼓舞的跡象，包括超大規模雲服務提供商以及 OpenAI、xAI 等公司的首席執行官們，對大規模集羣的回報仍持樂觀態度。人們依然非常希望構建大規模集羣，而且目前我們尚未看到任何項目重新評估。

我們也不認同專用集成電路（ASIC）作爲一類產品在推理方面更具優勢的觀點，始終認爲性能最佳的解決方案將勝出 —— 推理工作負載正愈發趨同，而且大語言模型（LLM）的 Transformer 工作負載在推理領域的市場規模（SAM）非常龐大。我們還注意到，博通預計其 750 億美元的營收將主要來自訓練領域，所以預計他們會在訓練和推理這兩個市場都有所作爲 。

我們要提醒的是，對訓練領域持負面態度對英偉達來說是不利的 —— 英偉達需要在訓練和推理兩方面都表現強勁；我們預計，在不依賴大規模集羣的情況下，圖形處理器（GPU）將被重新用於推理，而其整體業務增速將會放緩。但目前我們還未看到這種情況發生，並且我們認爲專用集成電路（ASIC）不會成爲實際的贏家。英偉達在每瓦原始處理能力上更具優勢，而且雖然 ASIC 芯片價格較低，但構建機架集羣的成本可能會更高。

專用集成電路（ASIC）的相關特性是否能賦予其供應商一種商用芯片供應商所沒有的優勢呢？我們也不認同這種觀點。當然，任何投資 ASIC 技術的超大規模雲服務提供商都希望能用上自己開發的產品。開發 ASIC 是需要成本的，如果沒有獲得回報的希望，他們是不會這麼做的。所以市場規模（SAM）分析有可能是正確的。但 ASIC 技術在實際應用時，仍需比商用芯片更具成本效益，如果在這方面的努力失敗了，採購方通常會重新選擇一流的商用芯片。

一位沮喪的雲服務企業高管最近告訴我們：“我的 ASIC 團隊每兩年推出的技術都比英偉達落後兩到三年。從經濟角度看，這些技術並沒有太大用處。” 當然，這並不是所有人的觀點，而且這肯定也不是設計之初的目標。但這是一個比人們想象中更普遍的抱怨 —— 甚至來自雲服務供應商。他們將其視爲一種長期投資，即使部署的 ASIC 性能較差，也可以作爲長期差異化戰略的基礎 —— 但目前還不是所有的 ASIC 都能達到這個目標。

換個角度來看，爲什麼博通的市場規模（SAM）分析比超微半導體公司（AMD）宣稱的其 MI400 等產品 “有數百億美元的年營收潛力” 更受關注呢？AMD 的預測也是基於與潛在客戶關於其可能行動的溝通。但投資者的反饋是：“那麼，我們怎麼知道（AMD 首席執行官）魯賓說的靠不靠譜呢？” 我們確實無法對 AMD 2026 年的產品（MI400）有十足信心。確切地說，我們不知道魯賓的預測是否準確。但不知爲何，我們相信英偉達（會具有競爭力）。

順便說一句，AMD 的投資不容小覷 —— 他們在更廣泛生態系統中的投資水平很可能遠超 ASIC 供應商。今年，他們進行了兩筆重大的人工智能軟件資產收購。其中一筆是收購 ZT 系統公司，這要求他們收購一家主要的服務器原始設計製造商（ODM），剝離 ODM 業務，同時保留機架和集羣級計算方面的關鍵工程人才。一旦擁有這些資產，他們就可以在多個雲環境中部署，這種廣泛的覆蓋能推動第三方支持並加速生態系統的發展。ASIC 芯片設計師能複製這種情況嗎？這是有可能的，他們的網絡技術專長也會有所幫助，但這並非必然。通過這種迭代式投資，AMD 在服務器生態系統中取得了領先的技術地位，從早期那不勒斯（Naples）架構的艱難起步，到羅馬（Rome）架構，再到熱那亞（Genoa）架構的遷移，就是一個成功案例（儘管英特爾的困境顯然也起到了一定作用）。

爲什麼人們會假定 AMD 無法實現那些雄心勃勃的目標，而 ASIC 卻能成功呢？在我們看來，AMD 實現其市場規模（SAM）目標的可能性與 ASIC 競爭對手一樣大，但我們和許多買方一樣，認爲這還需要拭目以待。那麼，爲什麼 ASIC 不也 “讓我們拭目以待” 呢？在我們看來，也應該如此。這並不是說兩者都沒有潛力，只是與英偉達競爭面臨的挑戰都不容小覷 。

專用集成電路（ASIC）的合作關係能否讓其供應商擁有更穩固的市場份額呢？我們並未看到這種情況，因爲據我們所知，幾乎每一款 ASIC 都面臨着直接競爭。我們認爲，聯發科（由陳查理負責研究覆蓋）將在谷歌張量處理單元（TPU）生態系統內對博通發起挑戰。我們相信，壁仞科技（同樣由陳查理負責研究覆蓋）將在亞馬遜（由布萊恩・諾瓦克負責研究覆蓋）的 Trainium 生態系統內對美滿電子（Marvell）構成競爭。根據最近的報道，Meta（由布萊恩・諾瓦克負責研究覆蓋）正在考慮韓國的 ASIC 設計方案，這意味着博通與 Meta 的合作並非獨家，而且 Meta 也對超微半導體公司（AMD）進行了大量投資。字節跳動是博通的第三大 ASIC 客戶，但考慮到出口管制問題，我們認爲字節跳動也在籌備中國供應商提供的替代 ASIC 設計方案 —— 對中國人工智能產品出口的管制創造了一個廣闊的競爭空間，因爲將技術限制在比最先進水平低 20% 的標準降低了競爭門檻。OpenAI 可能是 ASIC 的大用戶，但據報道，他們也在與多家供應商合作。

也就是說，博通和美滿電子在該領域擁有令人羨慕的能力，這無疑會推動其業務增長。成功會帶來更多的成功。但在 ASIC 領域肯定也會面臨挑戰。

我們認爲，在 2025 年，英偉達和 AMD 的表現將超過 ASIC 競爭對手，尤其是在下半年。2024 年，英偉達的處理器收入預計爲 980 億美元，AMD 爲 50 億美元，博通爲 80 億美元，壁仞科技和美滿電子合計約 20 億美元。這使得商用芯片的市場份額約爲 90%，ASIC 約爲 10%。我們認爲，今年商用芯片 90% 的市場份額會略有增長。

ASIC 的兩大主要用戶從英偉達採購的份額可能會增加。博通的最大客戶是谷歌，這推動了其 2024 年的大部分營收，我們預計在 2025 年英偉達的業務增速將比谷歌的 TPU 高出 50% - 100%。美滿電子的業務受亞馬遜推動，我們預計亞馬遜今年對 ASIC 的採購額將從約 20 億美元翻倍至約 40 億美元，但亞馬遜對英偉達產品的採購額也將翻倍甚至更多。在這個階段，像 Meta 和字節跳動等其他 ASIC 用戶的採購量也會比之前有大幅增長。我們認爲，2025 年下半年英偉達業務增長的勢頭將遠強於 ASIC 製造商或 AMD。

在 2026 年及以後，ASIC 的增長速度可能會加快，但這在很大程度上取決於 ASIC 的性能與英偉達或 AMD 所能提供的價值對比。博通的市場規模（SAM）分析認爲，到 2027 年，谷歌、Meta 和字節跳動各自憑藉百萬級集羣，營收可能達到 600 - 900 億美元，這很可能是正確的。但目前該技術尚未交付使用。

然而，當市場在預期 ASIC 能大幅提升市場份額時 —— 英偉達本季度的人工智能營收是博通的 10 倍，但市值僅爲博通的 3 倍 —— 證明責任難道不應該在 ASIC 這一方嗎？而且，如果 Blackwell 芯片在 2025 年下半年的量產並非關鍵因素，那麼在過去 6 個月中從英偉達和 AMD 流向博通 / 美滿電子的市值，難道不會迴流嗎？

這與我們之前對專用集成電路（ASIC）市場機遇的研究相矛盾嗎？去年，我們參與了一份由陳查理牽頭的關於 ASIC 市場機遇的深度報告。在那份報告中，我們預測人工智能 ASIC 的市場規模（SAM）將從 2024 年的 120 億美元增長到 2027 年的 300 億美元，這遠低於目前市場的預期（例如，博通預計 2027 年的市場規模爲 600 - 900 億美元，其中大部分來自 ASIC，且僅針對五個潛在客戶中的三個）。我們的觀點並未改變，但市場預期卻發生了巨大變化。陳查理重申對亞洲同行壁仞科技和聯發科的增持評級，主要是因爲它們正憑藉犧牲美國競爭對手的利益而贏得一些項目。通過查閱同一份報告，我們發現亞洲供應商在 2026 年市場份額將有所提升，比如壁仞科技（亞馬遜 3 納米項目）和聯發科（谷歌用於訓練的 3 納米 TPU v7 項目） 。

那麼，我們對美國人工智能半導體股票持何種態度呢？

買入英偉達：該股票仍是我們在半導體領域的首選，目前其股價相對博通 / 美滿電子大幅折價。我們認爲這種折價不會持續太久。英偉達面臨的最大短期風險仍是美國的出口管制，但這對博通來說至少同樣是個問題。在我們看來，其最大的長期風險並非競爭，而是投資放緩，我們預計這種情況將在 2026 年年中出現（但由於前景依然明朗，我們不斷推遲這一時間點）。

仍增持博通，但密切關注預期：坦率地說，這份報告的反饋對於構建我們對投資者對博通預期的看法，以及對比其 2027 年市場規模分析至關重要。對於博通的人工智能業務而言，2025 年仍是過渡之年，其唯一全面滲透的客戶（谷歌）因產品過渡而放緩。該公司進行爲期三年的市場規模分析，部分原因是近期增長緩慢，且公司希望解釋爲何投資仍如此強勁。但要在 12 個季度內達到每季度 32 億美元的營收（博通對 2027 年市場規模分析的中間值），可能會帶來更高的長期預期。

對 AMD、美滿電子、Arista Networks、美光科技持觀望態度：我們並非對這些人工智能相關股票持負面態度，但確實看到了短期內市場走勢變化的風險，尤其是當美滿電子和博通的市盈率大幅超過英偉達時。AMD 的估值正變得具有吸引力，但其 MI350 似乎並未顯著改變競爭格局，而 MI400 則有點像是 AMD、英特爾和英偉達三家在執行方面的一場競賽。Arista Networks 的股價波動極大，很難做出持續的估值判斷 —— 我們認爲當前股價水平有一定合理性，並且要指出的是，管理層曾表示英偉達將是 2025 年下半年需求的最強勁驅動力，這與我們的觀點一致。不過，在我們覆蓋的股票中，儘管英偉達數據中心業務的運營利潤率是同行的兩倍，但其企業價值與人工智能營收的比率仍是最低的 。