半導體產業縱橫

我們為谷歌的成功感到高興他們在AI領域取得了巨大進步，我們也將繼續向谷歌提供產品。英偉達目前領先行業一代我們是唯一一個可以運行所有AI模型、并在各種計算場景中通用的平臺。

長期以來，英偉達憑借其GPU和CUDA生態，在AI芯片市場占據了超過90%的份額。 然而，谷歌TPU作為ASIC芯片的代表，正被視為英偉達Blackwell芯片的可行低成本替代方案，逐漸改變市場競爭格局。在AI模型訓練成本呈指數級增長的今天，通用GPU雖然靈活，但其本質上仍是為圖形渲染設計的硬件，在面對神經網絡的特定計算模式時，存在大量的效率損失。

TPU和GPU都能處理訓練AI模型所需的大量計算，但實現方式截然不同。英偉達的GPU最初為渲染視頻游戲圖像而開發，通過數千個計算核心并行處理多項任務。而TPU專門為矩陣乘法這類AI相關工作而構建，這是訓練神經網絡的主要操作。

專用與通用，成為ASIC與GPU的核心差異。英偉達在聲明中強調，其芯片相比谷歌TPU等專用集成電路芯片提供更高的性能、多功能性和互換性，后者通常只為單一公司或單一功能設計。

谷歌最新版本的TPU名為Ironwood，于今年4月發布，采用液冷設計，專為運行AI推理工作負載而設計。它有兩種配置：256個芯片的集群，或更大的9216個芯片集群。TPU在某些AI工作上可能表現優于GPU，因為谷歌可以去除芯片上許多不適合AI的其他部分，使其能耗更低、運營成本更低。

先進封裝技術成為ASIC發展的重要支撐。根據TrendForce集邦咨詢研究，隨著云端服務業者加速自研ASIC，為整合更多復雜功能的芯片，對封裝面積的需求不斷擴大。已有CSP開始考量從臺積電的CoWoS方案，轉向英特爾的EMIB技術。EMIB擁有數項優勢：結構簡化，舍棄昂貴且大面積的中介層；熱膨脹系數問題較小；封裝尺寸也較具優勢。隨著谷歌決定在2027年TPUv9導入EMIB試用，meta亦積極評估規劃用于其MTIA產品，EMIB技術有望為英特爾IFS業務帶來重大進展。

博通與Marvell，雙足鼎立

在ASIC定制芯片的繁榮背后，兩大巨頭成為最大贏家：博通和Marvell。 這兩家公司已形成近乎壟斷的雙寡頭格局，合計占據ASIC市場超過60%的份額。