随着人工智能技术的迅猛发展，特别是AIGC（人工智能生成内容）需求的不断扩大，互联网巨头在AI芯片领域的自主研发力度显著增强，目的是减少对英伟达GPU芯片的依赖，进而提高技术自主性和降低成本。这一趋势不仅反映了AI硬件需求的变化，也揭示了未来芯片市场竞争的新动态。

英伟达GPU与AI场景的适配问题

英伟达的GPU在早期主要应用于图像显示领域，而随着AI的兴起，其开始被广泛用于AI计算，特别是深度学习训练。GPU之所以成为AI算力的核心支撑，是因为其擅长并行计算，可以有效加速深度学习的训练过程。但GPU并非专为AI设计，存在功耗、内存和带宽等方面的瓶颈，这使得针对AI优化的专用芯片成为一个更优的解决方案。

互联网巨头发力AI芯片以摆脱英伟达依赖

随着AIGC技术的需求日益增长，传统的GPU虽然在AI领域有着广泛的应用，但其原始设计并非专为AI场景优化，存在功耗高、内存和带宽瓶颈等问题。因此，互联网巨头纷纷加快自研AI芯片的步伐，力图通过技术创新降低成本，提高计算效率，从而减少对英伟达GPU的依赖：

谷歌TPU v4：采用专为AI设计的架构，显著降低存储和连接需求，计算速度和能耗效率均优于Nvidia A100。

亚马逊AWS：推出了标准计算芯片Graviton及AI专用芯片Inferentia和Trainium，专为AI训练定制。

微软Athena雅典娜：正在研发专用于AIGC训练和运行的芯片，有望冲击英伟达GPU的市场需求。

Meta MTIA：紧随其他科技巨头的步伐，也在研发AI定制芯片。

虽然短期内英伟达的GPU仍占据AI领域的主导地位，但长远来看，随着技术进步和自研芯片的成熟，互联网巨头有望在AI芯片领域形成对英伟达的有效竞争。

其他芯片厂商积极布局AI领域

除了互联网巨头外，传统的芯片制造商如AMD、英特尔和高通也在积极布局AI领域，尤其是AMD通过加大投入和技术创新，试图与英伟达在AI芯片市场上竞争：

AMD：将AI视为核心增长战略，推出了针对AI需求的数据中心APU芯片Instinct MI300，并结合自研AI软件栈，虽然当前与英伟达在AI算力上还存在差距，但股价的上涨反映了市场对其AI算力布局的认可。

英特尔：虽然在AI芯片布局上相对落后，但正在通过研发新型AI芯片Falcon Shores来追赶，预计于2025年推出。

高通：主要业务聚焦于手机等终端市场，AI芯片布局较为保守，短期内对AI算力市场的影响有限。

英特尔：不及预期

英特尔于2023 年1月25日发布2023年第四季度及全年业绩报告，全年营收同比下滑，业绩不及预期。2023 全年，公司实现营收 542 亿美元，相比于去年同期的631亿美元，同比下降 14%；毛利率为 40.0%，相比于去年的 42.6%，同比下降 2.6ppts；研发投入为 217 亿美元，相比于去年同期的 245 亿美元，同比下降 12%。细分收入来看，占比最大的客户端计算组（CCG）以及 Mobileye、代工服务业务四季度收入实现正增长。英特尔 2023 年 Q1 将其加速计算系统和图形事业部整合到客户端计算事业部以及数据中心和人工智能事业部，目的是降本增效。

2023 全年业绩分板块来看，Mobileye 和代工服务业务收入实现正增长。CCG 营收 293 亿美元，同比下降 8%；DCAI 业务营收 155 亿美元，同比下降 20%；NEX 业务营收 58 亿美元，同比下降 31%；Mobileye 营收 21 亿美元，同比增长 11%；IFS 营收 9.52 亿美元，同比增长 103%。

英特尔公司承诺在四年内实现五个技术节点的进步，并计划在2025年之前重新获得在晶体管性能和功耗性能上的领先地位。这一雄心勃勃的目标不仅展现了英特尔在技术创新上的决心，也对半导体行业的未来走向提出了新的预期。英特尔在实现节点技术进步的道路上，不断推动半导体技术的极限，这对于提升芯片性能、降低能耗以及增强终端用户体验至关重要。

 

英特尔的晶圆代工服务（IFS）通过与新的高性能计算客户的关键设计奖合作，以及与联电在12纳米工艺平台上的合作，标志着英特尔在外部客户服务方面取得了显著进展。通过这样的合作，英特尔不仅能够扩大其市场份额，还能够与合作伙伴共同应对移动、通信基础设施和网络等高增长市场的挑战。结合阿斯麦官网、英特尔官网消息，英特尔率先拿下了全球首台High-NA EUV光刻机。英特尔分享了其位于美国俄勒冈州的工厂内ASML工程团队安装调试该设备的部分画面。作为2nm及以下先进制程的必备“武器”，High-NA EUV虽然性能强大，但价格却十分昂贵并且安装起来也非常耗时。

在数据中心和人工智能（AI）领域，英特尔通过推出第四代及第五代至强可扩展处理器，优化AI工作负载，实现了AI推理性能的显著提升。

英特尔通过推动OpenVINO采用率的增长以及与AT&T、爱立信等公司在OpenRAN部署方面的合作，展示了其在网络和边缘计算领域的战略布局。

通过Mobileye业务的成就以及对Silicon Mobility的收购，英特尔在智能驾驶和软件定义汽车领域展示了其深远的战略视野和技术创新能力。这些成果不仅加强了英特尔在汽车行业的竞争力，也为公司在未来智能交通生态系统中的发展打开了新的机会。

高通：“移动”AI持续赋能

2024财年一季度，高通公司实现了显著的业绩增长，其营收和归母净利润均实现了同比和环比的增长，特别是在手机芯片业务上取得了亮眼的表现。这一增长得益于高端智能手机市场需求的持续增长以及在车用芯片业务上的突出表现。此外，高通公司在AI端侧的持续布局也展现了其在技术领先地位的坚持和发展。

2024财年一季度，高通公司的营收达到了99.35亿美元，同比增长4.99%，环比增长15.11%。归母净利润达到27.67亿美元，同比增长23.80%，环比增长85.70%，显示出超预期的增长。从盈利能力来看，毛利率和净利率均有所提升，分别为56.60%和27.85%。

在业务表现方面，高通公司的手机芯片业务和车用芯片业务都取得了显著的增长。其中，手机芯片业务营收达到66.87亿美元，同比增长16.21%，主要得益于高端智能手机市场的需求量持续增长。车用芯片业务营收为5.98亿美元，同比增长31.14%，显示出在车联网等新兴领域的强劲发展势头。这两大业务的增长带动了QCT板块营收的增加，达到84.23亿美元，同比增长6.72%。

 

高通公司在AI端侧的布局值得关注。公司不断扩大其在AI端侧应用的领先地位，其中包括推出骁龙7 Gen 3移动平台和骁龙8 Gen 3移动平台，专为生成式AI而设计。这些平台不仅为终端用户提供了出色的AI体验，还强化了高通在移动游戏、影像以及5G连接等方面的技术优势。此外，高通还面向PC端推出了专为AI打造的计算处理器骁龙X Elite，支持运行超过130亿参数的生成式AI模型，进一步扩大了高通在AI领域的领先优势。

AMD：挑战与机遇

2023年，AMD面临着多重挑战与机遇并存的复杂市场环境。根据公司年报，AMD全年收入为227亿美元，较上年下降4%，净利润为43亿美元，下降22%，反映出整体业绩承压。然而，四季度的表现却呈现出一丝曙光，公司收入达到62亿美元，同比增长10%，净利润为12亿美元，同比增长12%，显示出业绩的逐渐回暖。

MI系列产品在2023年展现了强大的增长动力，尤其是在数据中心业务领域。全年数据中心业务收入为65亿美元，同比增长7%，但营业利润下降31%。四季度，这一领域的收入达到23亿美元，同比增长38%，环比增长43%，营业利润同比增长50%，环比增长118%。这一成绩的取得，显示了AMD在数据中心市场的强劲竞争力和盈利能力的提升。截止2023Q4，公司在x86架构下CPU产品的市场份额达36.3%，旗下EPYC CPU产品已有超过800个公用云实例，下一代Turin系列产品将拓展更高的内存及核心数量。GPU方面， MI300系列放量后受到各大云厂商支持，贡献收入超4亿美元，公司上调产品全年收入指引至35亿美元

 

对于未来，AMD对MI系列产品的销售收入预期从20亿美元上修至35亿美元，这不仅展现了公司对产品竞争力的自信，也反映了代工产能的支持。这一举措预示着公司在AI算力芯片市场的长期布局，预计到2027年，全球AI算力芯片市场规模将达到4000亿美元，为AMD及其MI系列产品打开了巨大的业绩增长空间。

尽管MI系列和数据中心业务展现出增长潜力，AMD的传统业务在2023年却面临较大压力。客户端业务全年收入47亿美元，同比下降25%，主要是由于市场需求减弱和竞争加剧。游戏业务虽然收入下降9%，但营业利润实现微增，显示了部分产品线的韧性。嵌入式业务则因为并表Xilinx业绩，收入和利润均实现了17%的增长。

台积电：需求拉动下的AI芯片代工

台积电2023年第四季度的营收环比上升14.4%，归母净利润环比上升13.1%，虽然同比持平，但净利润同比下降19.3%。这一数据反映了台积电在维持稳定增长的同时，也面临着盈利压力。毛利率和净利率分别为53.0%和38.2%，处于公司预期的合理范围内。这表明台积电在成本控制和盈利能力方面仍然保持较高水平。

台积电的3纳米制程和5纳米制程分别占了第四季度晶圆销售金额的15%和35%，7纳米制程占17%，显示出先进制程技术在其业务中占据重要地位。特别是在高性能计算（HPC）领域和智能手机业务，台积电实现了环比大幅增长，主要得益于市场对AI芯片的强烈需求和消费电子领域的需求复苏。

 

台积电的N3制程已成功进入量产，并在下半年实现强劲增长，预计N3E制程在第四季度开始量产，展示了其在先进制程技术上的快速进展。N2技术的开发也在顺利进行，预计2025年实现量产，进一步巩固其在全球半导体产业中的技术领先地位。

AI应用的快速崛起拉动了AI芯片代工业务的高速增长。英伟达、超微半导体凭借先发优势，抢占了大部分产能。英特尔也在积极布局，通过购买先进设备和扩展客户圈来增强其在代工领域的竞争力。尽管台积电在技术、良率和客户粘性方面拥有明显优势，但英特尔的崛起可能会对其产生一定的替代效应