據彭博社報道，OpenAI 首席執行官山姆·奧爾特曼 (Sam Altman) 正在籌集資金建設半導體生產設施，生產用于人工智能 (AI) 應用的處理器 。他相信人工智能技術將在未來幾年變得足夠普遍以支持他們自己的半導體供應鏈。報道稱，這家合資企業未來可能將與英特爾、臺積電和三星代工等公司競爭。

根據2023年10月份發布的一份報告顯示，OpenAI 目前在其流行的 Chat GPT 服務中主要使用的是 英偉達（Nvidia） 的 A100 和 H100 GPU。英偉達占據全球人工智能處理器市場 80% 以上的份額。

一段時間以來，OpenAI也一直在探索開發自己的 AI 處理器的方法。而OpenAI設計自己的人工智能芯片，也將符合亞馬遜AWS、谷歌、微軟和許多其他超大規模企業自研AI芯片的趨勢，除了購買現成的產品外，巨頭們更喜歡構建符合自身需求的定制處理器。另一個好處是，自研芯片將可以幫助巨頭們擺脫對于英偉達等少數AI芯片供應商的依賴，提升供應鏈安全。

Altman此前也曾表達了他對 GPU 短缺以及在此類平臺上運行人工智能軟件所需的巨額費用的擔憂。因為僅 ChatGPT 的運營成本就非常巨大。

根據Bernstein Research資深分析師Stacy Rasgon分析，ChatGPT每次查詢的成本約為0.04美元，如果ChatGPT查詢量成長至谷歌搜索規模的十分之一，最初需要部署價值約481億美元的AI芯片投入運算，每年還需要價值約160億美元的芯片才能維持運作。

顯然，如此巨額的芯片采購成本投入，完全能夠支撐OpenAI自研芯片的需求。但是，Altman似乎想做一些不同的事情，正如 彭博社 所描述的那樣，建立一個“人工智能芯片工廠網絡”。據悉，OpenAI擬籌建的合資企業與總部位于阿布扎比的 G42 和軟銀集團等潛在投資者進行了討論，旨在解決當前和預期的人工智能相關芯片供應短缺問題。顯然，Altman 認為臺積電、三星代工和英特爾代工服務等老牌代工廠將無法滿足未來幾年對人工智能芯片的需求。


芯片初創企業：初生牛犢不怕虎

除了這些傳統的芯片行業巨無霸，風險資本投資者今年也在芯片行業押下了數十億美元的賭注，希望借此進軍這個新興市場。AI芯片初創公司Mythic和Tachyum在經歷了幾年的投資后，今年籌集到了新的巨額投資。

Crunchbase的數據顯示，芯片初創公司在2021年吸引了83億美元，在2022年吸引了79億美元，雖然這些數字也不算少，但落后于其他熱門行業，如加密行業。不過在今年，許多科技領域風險投資者的眼中，幾乎只有AI。

英偉達的領先優勢也并沒有讓新來者氣餒。

英國Graphcore公司已經從投資者那里籌集了7.5億美元，其首席執行官Nigel Toon表示，為了與英偉達競爭，Graphcore公司正在開發一款更強大的人工智能處理器。

Toon指出，Graphcore在亞洲尤其成功。由于地緣政治緊張局勢加劇，美國當局限制英偉達向中國銷售最先進的芯片，中國企業一直在尋找美國供應商的替代品。

“英偉達需要分享出他們的一部分市值，”Toon調侃稱，他指的是英偉達市值上月首度躋身的“萬億美元俱樂部”。


半導體產業向中國轉移，國產AI芯片迎來新機遇

全球半導體產業發展至今，總共有三次轉移歷程。第一階段：由美國轉移到日本。日本從裝配開始全面學習美國半導體技術，電器時代向PC時代轉變;

第二階段：由美國、日本轉移到臺灣、韓國。日本芯片產業受美國施壓及本土經濟乏力而衰落。PC時代持續繁榮;

第三階段：由美國、臺灣、韓國轉移到中國。中國芯片產業擁有巨大下游市場，勞動力豐富，且背靠國家產業政策和活躍社會資本的支持。PC時代向萬物互聯、人工智能時代轉變，激發對AI芯片的需求。

2019年全球AI芯片市場規模為110億美元。隨著人工智能技術日趨成熟，數字化基礎設施不斷完善，人工智能商業化應用將加速落地，推動AI芯片市場高速增長，預計2025年全球人工智能芯片市場規模將達726億美元。


AI PC、AI Car、AI Phone成最熱板塊

淘金先富賣鏟人，背后的AI芯片廠商已經摩拳擦掌。分行業來看，AI PC、AI Phone、AI Car是其中關注度最高的三個板塊。


AI Phone：亟待AI拉動新增量

過去幾年時間里，手機處于增長乏力的狀態，即便廠商在硬件上「卷」到了極致，仍難以掩蓋創新缺失的殘酷真相。除了華為mate 60橫空出世給市場帶來了一些新鮮血液，就連蘋果的發布會都難以講出說服消費換機的新故事。

AI是它唯一能拉動增長的發力點。「AI上機」的傳說從ChatGPT向C端開放起就飄蕩在市場的上空，被談論了一整年。但在大模型向小型化發展之前，硬件與模型規模之間的矛盾幾乎不可調和。

事實上在手機端，至今也很難在保證模型性能的情況下，避免手機發熱、內存占用量過大等體驗對消費者購買欲產生的影響。

年初，手機芯片雙雄之一高通演示了在安卓上運行Stable Diffusion的效果，并在近期宣布將推理時間縮短到1秒以內，但另一雄的聯發科工程師表示，本地運行13B體量的小模型就意味著需要占用約13GB的內存，再加上安卓本身的4G，在不下載任何其他App的情況下，就已經超過了大多數手機16GB的內存容量。

即便如此，市場仍為AI Phone領域的增長投下了贊成票。它們的理由是，手機是人們日常使用頻率最高的電子產品，基于入口優勢，雖然本地部署還存在一定的困難，但云端運行AI帶來的增量仍不容忽視。分析機構Canalys預測，2024年全球智能手機出貨量將在2024年恢復增長，增幅約為4%。


AI PC：硬件、框架之爭

相比之下，AI PC的進展則順利得多。理由也很簡單，與手機相比，PC的體積更大，芯片性能的上升空間更廣。IDC預測，2024年將成為AI PC快速發展的第一年，2024年整體PC市場AI PC占比將達到55%，而2027年將達到85%。

目前PC端的AI芯片廠商已經釋放出了濃烈的火藥味，彼此間的混戰一觸即發。

NPU與GPU之爭是混戰的第一個賽點。

GPU無需多言，關鍵是NPU為什么能站上擂臺。與算力中心背靠成千上萬臺集成了CPU、GPU等各種芯片的服務器不同，PC的算力主要集中在一塊「總芯片」當中，這塊芯片由CPU、GPU、NPU等「分芯片」構成，各芯片分工不同。其中NPU就是專門被設計出來處理AI相關運算任務的。

因此，矛盾產生了。雖然GPU的定義是圖形處理器，但同時它浮點、并行運算的特性也促使它成為了運行AI運算的最佳載體之一，這一點在云端已經被證明。一旦AI PC實現，大量AI運算任務勢必帶動GPU的銷量。本次CES展開幕之前，英偉達連發三款消費級GPU，顯然是向市場釋放信號。

X86構架和ARM構架之爭，是混戰的第二個賽點。

X86和ARM是芯片的兩種構架。X86構架是英特爾的代名詞，在PC芯片端，直接與英特爾展開競爭的是采用ARM構架的手機芯片龍頭高通和聯發科。

X86和ARM的區別可以簡單概括成前者性能、功耗雙高，后者雙低。過去，ARM一般被用于手機，但近年內，隨著ARM芯片的性能不斷提高，低功耗的優勢正在引起業內玩家的注意。微軟、蘋果、Meta等廠商都在支持基于ARM的PC。據界面新聞報道，英偉達和AMD正在考慮2024年為移動PC提供基于ARM的解決方案。

高通對于AI PC垂涎已久，去年10月面對Windows 11發布的驍龍X Elite芯片與同級X86相比，性能可達競品的兩倍，而達到相同峰值性能時，功耗僅為競品的三分之一。

AI Car：兩大陣營跑馬圈地

雖然AI PC的戰場已經硝煙四起，但若是與AI Car相比，甚至能被稱作一團和睦。背后的原因也很好理解，PC和手機是為存量市場里找增量，而車載AI則是實打實的藍海。

「AI上車」同樣有兩個賽點，分別是智能座艙和自動駕駛。

在智能座艙領域，高通率先采用SoC邏輯設計車載MCU芯片的舉措為它帶來了先發優勢，因此扮演著守城者的角色。眼下，它正面臨著英偉達、聯發科、英特爾等企業的多重圍攻。

去年6月，聯發科宣布將與英偉達合作，為下一代軟件定義汽車提供全套車載人工智能座艙提供解決方案，覆蓋從豪華到主流的所有汽車細分市場。

雙強合作的模式是，聯發科將開發集成英偉達GPU的汽車SoC。而英偉達則是目前高端車型主要采用的自動駕駛系統供應商，客戶資源廣泛。本次CES展中，英偉達公布了DRIVE系列汽車業務的最新進展，理想、長城、極氪、小米等企業均已采用DRIVE Orin平臺為其智能自動駕駛系統提供支持。

英特爾亦在CES宣布了進軍汽車行業的重要戰略，推出專為下一代汽車設計的AI增強軟件定義車輛系統芯片(SoCs)。其旗下的自動駕駛解決方案公司Mobileye一直處于世界領先的地位。

在自動駕駛領域，則呈現兩強爭霸的格局。英偉達與地平線分別包攬高端和低端車型，按覆蓋車型價格區間的廣度排名，地平線第一，英偉達第二。

與英偉達CUDA類似，地平線也有自己的生態護城河。同時，作為本土供應商，地平線在交付效率上更具優勢。