电子行业点评报告：算力芯片看点系列-GPGPU与ASIC之争

证券研究报告·行业点评报告·电子 东吴证券研究所 1 / 15 请务必阅读正文之后的免责声明部分 电子行业点评报告 GPGPU 与 ASIC 之争——算力芯片看点系列 2025 年 03 月 12 日 证券分析师 陈海进 执业证书：S0600525020001 chenhj@dwzq.com.cn 研究助理 李雅文 执业证书：S0600125020002 liyw@dwzq.com.cn 行业走势 相关研究 《国产算力腾飞，看好 Ascend 910C产业链》 2025-03-05 增持（维持） [Table_Tag] [Table_Summary] 投资要点 ◼ GPGPU 与 ASIC 性能对比一览 我们梳理各芯片参数，得到如下结论：1）算力方面，多数 ASIC 较少涉及高精度浮点数数据，聚焦于低精度领域且拥有相对而言更可观的功耗控制与能效比，但尽管在低精度领域，算力性能部分指标仍难以与同时期的 GPGPU 相媲美。2）存力方面，ASIC 算力密度高，算数强度迭代快，但在显存带宽和容量上与 GPGPU仍有较大差距，近期表现亮眼的 LPU 则通过超高内存带宽突破性化解传统 GPU 的内存瓶颈。3）互连方面，英伟达 NVLink 所能实现的 Scale-up 互连能力一骑绝尘，挑战英伟达 NVLink 的难度较大。ASIC 在特定性能上表现突出，但整体来看仍较难超越英伟达的市场地位。 ◼ 为什么大厂纷纷开始自研 AI 芯片？芯片公司的支出通常包含员工薪资、EDA 和 IP 费用、芯片制造费用、销售费用四个方面，我们按 Fabless公司的研发投入模式，依据寒武纪、海光信息、翱捷科技的研发人员人数与薪酬数据及英伟达相关产品售价与销售毛利进行计算，大约 4.5-7万卡出货量可以覆盖前期的投入。而头部大厂的万卡集群建设未曾停歇，完全有望覆盖自研 ASIC 的前期投入，训练端单一集群的需求量已逐渐超过 10 万卡，同时英伟达 FY2024 数据中心有 40%的收入来自推理业务。随着 AI 应用遍地开花，我们认为 AI 推理需求还有更大渗透空间。 ◼ 大厂自研 AI 芯片谁能代工？ 博通产品线 IP 生态强大完善，在接口、互连等领域保持前瞻性优势，针对不同规模的 AI 集群提供差异化系统架构与解决方案，并在 2024 年发布了业界首款采用 5nm CMOS 工艺实现的 400 千兆以太网（GbE）NIC 设备第二代网卡芯片 Thor 2。Marvell通过 HBM 重构与 CPO 集成的双重突破体现竞争力，直击 AI 芯片的能效与带宽瓶颈，AI 业务增长显著。台企世芯电子（AIchip）、创意电子（GUC）展现出先进制程与系统设计的优势。中兴通讯作为全球知名的通信与信息技术解决方案提供商，在算力基础设施领域掌握多项核心技术，构建起完备的技术体系。翱捷科技具备完备齐全的自研 IP，在蜂窝基带芯片、非蜂窝物联网芯片设计方面经验丰富，同时拥有成熟的芯片定制服务能力。芯原股份为客户提供平台化、全方位、一站式芯片定制服务和半导体 IP 授权服务，为国内大厂自研提供更多的代工选择。 ◼ 投资建议：推荐寒武纪、海光信息（与计算机组共同覆盖），建议关注中兴通讯、翱捷科技、芯原股份。 ◼ 风险提示：大厂 CapEx 投入不及预期，技术发展不及预期，客户需求不及预期。 表 1：重点公司估值 代码 公司 总市值（亿元） 收盘价（元） EPS PE 投资评级 2023A 2024E 2025E 2023A 2024E 2025E 688256 寒武纪-U 3,306.26 792.00 -2.03 -1.10 0.51 -389.69 -720.00 1,552.94 买入 688041 海光信息 3,672.69 158.01 0.54 0.83 1.25 290.75 190.20 126.41 买入 数据来源：Wind，东吴证券研究所预测 注：海光信息 2024 年报已发布，此处 2024 数据为历史数据；收盘价截至 2025/3/11 -14%-8%-2%4%10%16%22%28%34%40%46%2024/3/122024/7/112024/11/92025/3/10电子沪深300 请务必阅读正文之后的免责声明部分 行业点评报告 东吴证券研究所 2 / 15 内容目录 1. GPGPU 与 ASIC 性能对比一览 ......................................................................................................... 4 1.1. 算力：精度与能效的差异化竞争............................................................................................. 4 1.2. 存力：显存性能与算力密度的权衡角逐................................................................................. 4 1.3. 互连：NVLink 主导下的技术挑战与突破 ............................................................................. 6 2. 为什么大厂纷纷开始自研 AI 芯片？——从自研成本测算说起 .................................................... 6 3. 大厂自研 AI 芯片谁能代工？ ............................................................................................................ 8 3.1. 博通：AI 互连技术引领者与半导体生态巨头 ....................................................................... 8 3.2. Marvell：数据中心芯片定制化赛道破局者 ............................................................................. 9 3.3. AIchip：3DIC 与先进制程 ASIC 设计的先锋 ........................................................................ 10 3.4. GUC：先进制程与封装覆盖的 ASIC 领导厂商 .................................................................... 11 3.5. 中兴通讯：引领算力基础设施创新的国内大厂....................................