AI芯片，一场增量市场的博弈

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chatGPT的余温还在，Sora横空出世再次引爆AI领域。AI芯片又开始大热。

从广义上讲，能运行AI算法的芯片都叫AI芯片。目前业内广泛认同的AI芯片类型包括GPU、FPGA、NPU等。而现状是，英伟达占据寡头地位。根据市场研究公司Omdia2023年的数据，英伟达占据了AI芯片销售额的70%以上，特别是在AIGC领域几乎处于垄断地位。

看其2023年的业绩数据：美国通用会计准则(GAAP)下，英伟达2024财年第四财季实现营收221亿美元，与去年同期相比增长265%，环比增长22%；净利润为122.85亿美元，同比增长769%，环比增长33%；2023年全年，英伟达实现营收609.22亿美元，同比增长126%；净利润为297.6亿美元，同比增长581%。

业绩的大幅增长主要归功于以大模型为代表的AIGC（生成式人工智能），这直接反应在数据中心的营收增幅（如图所示）。

图表来源：澎湃新闻

光鲜的财务数据背后，引无数英雄竞折腰。老对手AMD在过去一年里，与其不断交手；创业公司Groq，也不断叫嚣“赶超英伟达”；而客户们微软、谷歌、亚马逊、特斯拉、阿里、百度等一众企业纷纷加入自研队伍……英伟达面临“围剿”，一方面侧面说明了AI芯片在未来市场中的发展潜力和前景，另一方面也潜藏了一个增量市场与存量市场的博弈问题。

关于发展潜力和前景，根据市场研究机构Gartner最新预测，到2024年AI芯片市场规模将较上一年增长25.6%，达到671亿美元，预计到2027年，AI芯片市场规模预计将是2023年规模的两倍以上，达到1194亿美元。

同时值得注意的是，除了竞争对手，连客户们都纷纷下场，只能说明这个环节对其自身的业务影响已经足够分量。援引中信建投证券的观点，“算力产业链价值放量顺序如下：先进制程制造->以 Chiplet为代表的 2.5D/3D 封装、HBM->AI芯片->板卡组装->交换机->光模块->液冷->AI服务器->IDC 出租运维。”细数这条产业链，对客户们来说，AI芯片的价值和投入才是未来其产品是否决胜市场的关键，因此，也不难理解AI芯片为何如此之火了。

关于增量市场与存量市场的博弈问题，可以从终端和细分产业领域来了解。先从应用端来看，智能手机、PC等消费电子领域，面板领域、汽车（含新能源、智能汽车）领域、光通信领域、数据中心领域等等，这些终端市场的竞争局面如何？现有竞争格局不是内卷得不行，“你死我活”，就是基本趋于寡头垄断或稳定的局面，大多数已经属于存量市场的零和博弈。

哪怕去年随着华为mate60回归，继而掀起一股光通信芯片投资热甚至创业热，但这里的市场机会也并不大，至少对创业公司来说。

而AI芯片却并不一样，它的应用市场正处于起步发展阶段。不管是去年引发狂潮的chatGPT，还是年初的“Sora热”，这都表明AI+的终端市场的这一属性。这也是今年媒体上爆出那么多“AI智能手机元年”“AI PC元年”的主要原因。用一句耳熟能详的话篡改总结：这是一个“AI+”的时代，可以将行业重新覆盖做一遍!

另外从细分的上游芯片产业链来看，比如车规级芯片、射频芯片、模拟芯片等等，国内已经涌现不少佼佼者并成功上市，也许其中不乏踩着政策红利的投机者，但第一梯队的战线分明。这一点其实AI芯片的国产上市公司也存在同样的特性。但正如上述而言，终端需求才渐露苗头，这无疑会是推动AI芯片供应商格局重塑的大契机。

一个很重要的信号及机遇是，囿于美国禁止英伟达等供应商对包括中国在内的国家提供高算力的AI芯片，国内的主要互联网巨头们对“特供版”也兴致缺缺，并开始转而寻找新的供应替代。

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