AI芯片竞赛日益激烈：哪些AI半导体公司有望主导？

人工智能基础设施投资的爆炸式增长引发了半导体制造商之间的激烈竞争。无论你是在追踪AI的采用情况，还是寻求在这一超级趋势中的曝光，了解AI半导体公司的格局都至关重要。以下是为什么有五个特定玩家在这个领域脱颖而出的原因。

谁真正掌控AI芯片供应链？

AI基础设施的繁荣不仅仅关乎某一种芯片——它是一个生态系统。一方面，你有设计公司争夺市场份额；另一方面，有一个关键的瓶颈：实际的制造能力。让我们分析一下每个玩家的定位。

GPU的主导故事：英伟达的堡垒

当人们谈论AI芯片时，通常指的是GPU。英伟达在这里不仅领先——它几乎在GPU领域掌控着92%的市场份额。但使英伟达的地位如此防御坚固的原因在于：CUDA，它的专有软件平台。

在GPU仅用于游戏图形的时候，英伟达就有远见地将CUDA打造为通用编程工具。虽然竞争对手反应较慢，英伟达已在高校和研究实验室推广CUDA。如今，全球的开发者都在英伟达系统上接受培训，公司也不断在CUDA之上叠加工具和库，以提升GPU性能。

这已不再仅仅是硬件的问题——更是生态系统的锁定。无论AI基础设施的投资流向何处，英伟达自然占据大部分份额。这是一道极难突破的护城河。

挑战者：AMD的非对称布局

AMD在GPU市场位居第二，但它并没有走与英伟达相同的路线。相反，AMD在数据中心CPU(——处理逻辑的处理器，而GPU负责原始计算)方面建立了真正的优势。数据中心的CPU市场在增长，尽管远小于GPU。

更有趣的是，AMD在AI推理阶段开辟了真正的领地——训练后模型进行预测的阶段。这里的细节是：推理工作负载对性能的要求较低，且成本敏感度远高于训练。这意味着CUDA的优势被拉平。AMD可以在性价比上竞争，这成为一个合法的切入点。

展望未来，推理市场预计将超过训练市场。如果AMD在未来几年能在推理方面从英伟达手中夺取即使是适度的份额，收入潜力将非常可观。

基础设施层：未被重视的赢家

设计芯片是一回事，让它们在庞大的AI集群中高效运行又是另一回事。

博通：网络+定制芯片的雄心

博通已确立自己作为数据中心和AI集群连接的基础地位。其以太网交换机和互连组件管理着庞大的数据流，确保高性能计算环境的平稳运行。随着AI集群的扩大，这一网络产品组合的价值只会增加。

但博通最大的潜力不在网络——而在于定制AI芯片。公司已在帮助Alphabet打造Tensor Processing Units（TPUs）方面发挥了关键作用。这一成功为其打开了大门。博通目前与多家客户合作开发专有AI半导体，包括新进入者如苹果。

公司已将其三大成熟定制芯片客户确定为到2027年600亿至900亿美元的可服务市场机会。虽然博通无法全部占领，但这一细分市场本身就可能带来数十年的增长，更不用说未来客户的加入。

( 马维尔科技：知识产权引擎

与博通类似，Marvell为定制芯片提供知识产权和互连技术。亚马逊的Graviton和Trainium处理器都依赖于Marvell的技术支持。此外，据报道，Marvell还为亚马逊提供网络芯片、连接解决方案和存储控制器——这是扩展AI基础设施的基础设施。

最新消息显示，Marvell还在微软的定制芯片项目Maia中赢得了角色，并已获得未来几代该项目的承诺。虽然仍处于早期阶段，但这一合作关系可能成为重要的收入增长点。

这里的风险在于客户集中度高，以及大型云服务提供商可能会将更多开发工作内部化。话虽如此，Marvell在多个超大规模云厂商中的多元化布局，使其比依赖单一客户的依赖关系更具优势。

制造商：台积电的无可撼动地位

虽然设计公司和IP提供商在争夺份额，台积电的运作层次完全不同。台积电是全球先进半导体的主要制造商——几乎所有尖端AI芯片的代工厂。

台积电地位的简洁优雅在于：谁赢得了AI芯片设计之战都无关紧要。只要全球AI基础设施支出加速——而所有迹象都表明会如此——台积电就会获胜。公司拥有无与伦比的技术实力和规模，其最接近的竞争对手都在努力追赶。

台积电正通过产能扩张和价格优势实现强劲的收入增长。公司正与最大客户密切合作，确保芯片供应充足，为未来数年的持续增长奠定基础。

这对AI半导体投资策略意味着什么

AI半导体的叙事并非单一模式。不同公司以不同方式获胜：

• 英伟达通过主导地位和生态系统控制获胜
• AMD通过在相关市场的竞争定位获胜
• 博通和Marvell通过支持主要云提供商的定制芯片开发获胜
• 台积电通过成为不可避免的制造合作伙伴获胜

对于关注AI基础设施主题的投资者来说，理解这些差异至关重要。每家公司在供应链的不同环节捕获价值，且每个环节的风险与回报也不同。这些AI半导体公司的快速增长趋势表明，未来仍有广阔的增长空间。