今年AI应用继续走红，大模型落地所需的推训算力，主要仍要AI GPU供给，NVIDIA增长狂飙突进，可以说是当之无愧的AI芯片霸主。

日前，摩根士丹利根据分析师对NVIDIA的最新预测，发布了一则AI芯片研究报告。在2024年第一季度，NVIDIA的AI GPU产量环比增长20%，摩根士丹利认为今年后续有望持续增长，预计24年AI GPU营收可达720亿美元，相较去年增长91%。据分析，NVIDIA来自推理芯片的收入占比超40%，当大模型应用未来大规模爆发，企业的推理成本将超过训练成本。

虽然部分科技厂商拟自研AI芯片，在少数应用场景替代NVIDIA的AI GPU以降低使用成本，但主要仅供内部使用，并不对外出售。

例如，特斯拉自2019年开始采用自主定制芯片（D1和FSD），以取代NVIDIA的通用解决方案；微软的Athena项目采用了多元的人工智能解决方案，包括内部ASIC（Maia 100人工智能加速器，Cobalt 100 CPU）、AMD/NVIDIA的GPU、d-Matrix的人工智能芯片等；Meta使用内部ASIC处理人工智能推理，但对于超级计算机的训练，则继续采用NVIDIA的A100等等。不过这些定制芯片的总处理性能（TTP）相较NVIDIA产品也仍存在差距。

综合以上分析，摩根士丹利预计，到2027年AI GPU在AI芯片市场仍有望保持70%以上的市场份额，主流地位很难撼动。

视角转回国内，AI芯片技术路线是百花齐放，整体发展欣欣向荣。

GPGPU路线，海光、壁仞科技、摩尔线程等厂商已走到量产阶段，其中，海光实现商业化部署，应用领域涵盖互联网、能源、科研等行业。

ASIC路线，主要外售厂商为寒武纪、华为等，主要商业模式为对外少量提供AI服务器，搭配专门的售后团队结合用户大模型专项调优；百度、阿里等互联网厂商也有自研ASIC。

目前来看，虽国内AI芯片产品性能较国外领先产品仍有差距，但发挥保障替代作用还是没有问题的。