Broadcom und TSMC werden die großen Gewinner im Bereich ASIC sein.

Mit dem Fortschreiten der Künstlichen-Intelligenz-Welle besteht die Wahrscheinlichkeit, dass NVIDIA seine derzeitige dominante Position verlieren könnte. Denn immer mehr Betreiber großer Rechenzentren beschaffen zur Kostensenkung kundenspezifische Chips (ASIC), was die universellen Chips von NVIDIA aus ihrer Spitzenposition stürzen würde.

Das Forschungsunternehmen Counterpoint weist in einem Bericht darauf hin, dass Broadcom voraussichtlich bis 2027 weiterhin die Spitzenposition als Partner für die Entwicklung von ASICs für AI-Serverrechner behalten wird, und sein Marktanteil wird sich auf 60 % erweitern.

Zur gleichen Zeit wird auch TSMC, das eng mit Broadcom zusammenarbeitet, schnell expandieren. Als Hauptsubunternehmer für kundenspezifische Chips bezieht das Unternehmen fast alle Waferfertigungsaufträge der zehn größten Rechenzentren und ASIC-Kunden weltweit, was einem Marktanteil von fast 99 % entspricht.

Counterpoint prognostiziert daher, dass nach der Phase, in der NVIDIA die universellen GPUs dominiert, die zweite Phase der Künstlichen-Intelligenz-Chip-Welle zu einem heftigen Wettbewerb zwischen ASICs und GPUs werden wird, und Broadcom und TSMC könnten die größten Gewinner sein.

ASICs und GPUs

Das Kernvorteil von NVIDIA GPUs ist die Fähigkeit zur Massenparallelrechnung, die sich für die Verarbeitung von künstlichen Intelligenzaufgaben wie Matrixmultiplikation und Faltungsoperationen eignet. Doch mit der zunehmenden Belastung der Rechenzentren und dem Energieverbrauchsproblem überlegen die Unternehmen in den verschiedenen Rechenzentren nach effizienteren und einfachereren Lösungen, die ihren eigenen Bedürfnissen entsprechen.

Beispielsweise ist der Kern des von Broadcom für Google entwickelten TPU die Systolische-Array-Architektur, die sich auf Tensoroperationen wie Matrixmultiplikation konzentriert. Sein Energieeffizienzverhältnis ist zwei- bis dreimal höher als das von NVIDIAs H100, und die Inferenzkosten sind um 30 % bis 40 % niedriger. Der Analyst von Goldman Sachs, James Schneider, weist darauf hin, dass die Weiterentwicklung der TPU-Technologie von v6 auf v7 auch die Kosten pro Token um 70 % senken wird.

Das Trainium-Chip von Amazon hat ebenfalls Vorteile bei den Inferenzkosten. Im Vergleich zum H100 sind sie um 30 % bis 40 % niedriger. Die Kosten pro Rechenleistungseinheit betragen 60 % des H100, und der Inferenzdurchsatz ist um 25 % höher als der des H100.

Ein weiteres Designunternehmen, Marvell, hat zusammen mit Microsoft das Maia-Chip entwickelt. Marvell hat auch einmal zusammen mit Amazon am Trainium 2-Projekt gearbeitet, verlor jedoch aufgrund einer schlechten Leistung den Auftrag für das Design von Trainium 3. Ein weiteres taiwanesisches Unternehmen, Alchip, hat schließlich an der Entwicklung von Trainium 3 teilgenommen.

Dies bringt Marvell in eine etwas unangenehme Situation. Es wurde früher als der Hauptkonkurrent von Broadcom angesehen, steht aber derzeit vor der Schwierigkeit, dass das Wachstum seiner Designaufträge blockiert ist. Counterpoint schätzt, dass selbst wenn die Gesamtauslieferungen von Marvell weiter steigen, sein Marktanteil am Designdienstleistung bis 2027 auf 8 % sinken könnte.

Im Vergleich zum noch unentschiedenen Wettbewerb im Bereich der ASIC-Entwicklung ist der Erfolg von TSMC eher sicher, denn TSMC ist sowohl für GPUs als auch für ASICs der monopolistische Hersteller in der Nachfolgeebene.

Der Analyst Schneider von Goldman Sachs weist jedoch darauf hin, dass zwar kundenspezifische Chips Kostenvorteile haben, aber NVIDIAs CUDA-Software immer noch die entscheidende Schutzmauer für die Erhaltung seiner Unternehmenskunden ist. CUDA ist eine von NVIDIA entwickelte universelle Parallelrechnungsplattform, die über 95 % der weltweit tätigen AI-Entwickler abdeckt.

Die Branche erwartet, dass in den nächsten Jahren der Markt eher ein Zustand der Koexistenz von ASICs und GPUs sein wird. Es ist noch nicht möglich zu sagen, welche Strategie schließlich aus dem Markt verschwinden wird.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account „Kechuang Daily“, Autor: Ma Lan. Veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.