在2024年末，AI领域迎来了一次震撼性的宣布：前OpenAI联合创始人Ilya声称，大型模型的“预训练”阶段即将落幕，因为互联网数据已被“充分挖掘”。尽管目前尚未有成熟的下游应用崭露头角，但这一宣告如同一枚重磅炸弹，划分了AI大模型发展的新阶段。
就在Ilya发表此番言论的前一天，芯片巨头博通发布了其财报，CEO陈福阳对自家XPU芯片的未来充满信心，预测2027财年营收将达到600亿至900亿美元。XPU是博通与多家科技巨头如谷歌、亚马逊、meta等合作开发的ASIC芯片，与英伟达的通用GPU芯片形成鲜明对比。
ASIC和GPU在AI大模型的上游应用中扮演着截然不同的角色：ASIC擅长推理，而GPU则在训练方面更具优势。Ilya和陈福阳的预测不谋而合，都指向了一个相同的趋势：AI芯片的需求将发生显著变化，GPU的热度或将减退。
这一消息迅速在市场上引发连锁反应。博通的股价在13日飙升24%，市值一举突破一万亿美元大关；而与此同时，英伟达则连续四个交易日遭遇下跌。博通从原本的800亿美元市值跃升至万亿级别，充分显示了资本市场对其ASIC业务前景的看好，以及对GPU可能被ASIC取代的预期。
然而，AI芯片的新一轮竞争或许并不像表面看起来那样激烈。GPU与ASIC的竞争早已有之，谷歌早在七年前就发布了初代定制TPU用于机器学习。预训练减速并不意味着通用模型的终结。
博通的财报显示，其AI收入增长远超预期，全年同比增长了220%，推动半导体业务收入创下301亿美元的新高。CEO陈福阳对市场规模的乐观预测，使得博通的ASIC业务被广泛认为即将步入上升期。然而，博通的业务构成复杂，除了ASIC之外，还有以太网交换芯片、路由芯片等其他产品。
ASIC作为博通网络业务的重要组成部分，目前占比最高，达到32%。这一业务是通过收购存储公司LSI而得以拓展的。在数据中心相关的网络连接设备领域，博通已是资深玩家，拥有稳固的市场地位。然而，英伟达通过收购Mellanox也进入了交换机市场，与博通形成了直接竞争。
尽管ASIC的研发成本高昂，但博通短期内并不缺订单。谷歌作为博通TPU的长期客户，内部几乎全部使用TPU，去年已突破200万颗的规模。微软与OpenAI在AI发展上的分歧也为ASIC的前景增添了更多可能性。微软CEO Satya表示，他更看重应用层，而OpenAI则希望获得更多训练资源。
尽管博通势头强劲，但英伟达在短期内仍难以被撼动。从技术层面来看，GPU同样可以进行推理工作，并且在高性能阶段仍受到各大模型厂商的青睐。然而，随着市场进入性价比阶段，英伟达成为了众多厂商的“敌人”，大家纷纷寻求替代方案。博通作为目前唯一能与英伟达抗衡的“敌人”，自然成为了各大模型厂商的“朋友”。
不过，也有市场声音认为，博通的涨幅可能透支了未来的潜力，而英伟达则存在超跌的情况。预训练减速并不意味着通用模型的终结，如果ASIC快速替代GPU，将可能对现有LLM框架产生重大影响。然而，仍有不少公司在疯抢英伟达的GPU，如马斯克的初创公司xAI，与微软、谷歌、meta的竞争日益激烈。
目前来看，只要海外云计算大厂在AI服务器上的资本支出不放缓，英伟达、博通和Marvell等厂商仍能在人工智能军备竞赛中分得一杯羹。然而，在没有成熟应用出现的情况下，各大模型厂商还能持续烧钱多久，仍是一个未知数。
