deepSeek“四两拨千斤”，让不少业内人士开始怀疑依靠英伟达gpu进行“大力出奇迹”，最近摩根士丹利的一份报告指出，最近摩根士丹利的一份报告指出，通过研究大约25个英伟达gpu的替代品，该报告发现大多数替代品都没有得到认可。这些替代品的价格只有英伟达同类产品的零头，也被宣称具备较好的潜在性能，这让它们能够收获最初的热情和最初的部署。然而，几乎总是有人中途弃用这些替代品，转而继续拥抱具备最成熟生态系统的英伟达gpu。

ASIC（应用特定集成电路）。在过去六个月里，由于英伟达的涨势已经开始疲软ASIC。英伟达320亿美元的ai营收所支撑的，而博通1.1万亿美元的市值则来自每季度32亿美元的营收。显然认为asic的增长潜力将是gpu的数倍之多。那么，从长期来看领导者英伟达保持主导份额。

（来源：摩根士丹利研究）

谷歌tpu：asic的最成功案例

asic 是否会因为更适合较窄的应用范围而优于通用解决方案呢？有时，这一问题的答案是肯定的。当出现这种情况时，这便是定制化芯片最有说服力的应用场景之一。最明显的例子便是谷歌tpu的成功，它之所以能取得这样的成功，是因为谷歌发明了针对大模型的变压器技术，并指导博通开发出一种针对该技术进行优化的芯片。，并指导博通开发出一种针对该技术进行优化的芯片。而在当时英伟达正围绕使用卷积神经网络的视觉模型来优化其gpu。

截至目前，谷歌tpu是最能体现云客户因定制化解决方案而明显受益的例子，这也为博通带来了80多亿美元的tpu营收。但是，同样重要的是谷歌在2025年的一部分支出也将流向英伟达，其中一部分是对云的投资。在云计算领域，通用芯片的表现往往优于，通用芯片的表现往往优于

与此同时，英伟达也在围绕变压器模型进行优化，并专注于训练多模态通用ai模型。对于一些上一代应用程序来说，英伟达的这种投入可能显得大材小用。不过，在提供高端训练能力方面，在提供高端训练能力方面，很难有比英伟达更出色的玩家。具体到谷歌来说，本次报告预计，2025年，但是本次报告显示其中谷歌的一些采购是因为英伟达产品在大模型变压器方面有着非常强大的性能。

（来源：摩根士丹利研究）

英伟达：似乎有一种引力把所有人都引向最昂贵的显卡

的确，某一款，ASIC芯片的性能可能低于英伟达的h100，ASIC 3000美元，而h100售价20000美元，所以这款通过制造售价3000美元的ai芯片就能与英伟达竞争，真的这么容易吗？报告援引一个例子称：英特尔在这方面已经苦苦挣扎十年左右，它曾多次收购那些已经开始出货且，它曾多次收购那些已经开始出货且产品定价较低的公司，然而却并未在这一领域取得显着成绩。，然而却并未在这一领域取得显着成绩。

再以amd为例，它的前几代产品都没有取得太大成果，直到2024年才凭借mi300取得突破。如果真的有必要，那么英伟达的竞争对手可能都会改为只生产3000美元的芯片。其实，就连英伟达自己也推出过几款针对传统推理应用的低价芯片。但是，英伟达发现似乎有一种引力在把所有人都引向最昂贵的显卡。，英伟达发现似乎有一种引力在把所有人都引向最昂贵的显卡。

为什么会发生这种情况？缆打造了包含72个gpu的光线互连域，而，Asic则通常要使用成本更高的光通信技术。除此之外，ASIC和英伟达芯片的其他主要成本构成部分较为相似，比如两者在高，比如两者在高带宽内存上的成本是一样的。即便如此这对于英伟达也更加有利，HBM，高带宽内存）的采购上拥有买方垄断的议价能力。

就芯片的软件适配来说，对于芯片客户来说这是一项又难又耗时的工作。在处理软件变更以及运行不同工作负载时，易用性非常重要。而在总体拥有成本计算中，“软件开发工时”，美国大数据公司databricks 购买了亚马逊云科技（ aws，Amazon Web Services）的芯片trainium，买到芯片之久databricks预计需要或数月的时间来启动和运行”，原因在于英伟达配备了目前已被广泛使用的cuda软件开发工具包。

尽管谷歌的tpu和amd mi300取得了一定程度上的成功。但是，即便如此本次报告依然发现，客户对于英伟达生态系统仍旧保持强劲热情，这让英伟达在2025年的市场份额有所增加。这并不是说价格较低的处理器没有存在价值，只是它们并没有像预期那样获得广泛应用。，只是它们并没有像预期那样获得广泛应用。

（来源：摩根士丹利研究）

DeepSeek 真的冲击英伟达了吗？

asic作为一个芯片类别，并不优于或劣于商用gpu，两者都是实现相同结果的不同方法。10亿美元，在某些情况下甚至更低。相比之，在某些情况下甚至更低。相比之下，仅2025年这一年英伟达就将投资约160亿美元用于研发。凭借这笔资金，英伟达能够维持一个为期-4年-5年的开发周期。英伟达还将投资数十亿美元用于连接技术，以提高机架规模和集群规模的性能。英伟达确实有能力在软件生态系统方面进行大规模投资，而且由于其产品存在于世界各个地区的每一个云平台（前提是美国商务部允许），，因此对英伟达生态系统的任何改进性投资，都会在全球生态系统中传播开来。，都会在全球生态系统中传播开来。

尽管deepSeek在推理与训练做法开始让人们反思“堆硬件”，本次报告并不认为从训练到推理会发生巨大转变，本次报告并不认为从训练到推理会发生巨大转变实际上，在deepSeek“出圈”，科技巨头和openai，xai等公司的，等公司的，都对大型集群规模的回报持积极态度。因此，都对大型集群规模的回报持积极态度。因此，这份报告并不认为而是坚信那些性能最佳的解决方案将会脱颖而出。因为，推理工作负载正呈现出日益趋同的态势，而且大部分训练和推理涉及的是大模型变压器工作负载。

报告还指出，博通的，博通的，750 亿美元服务可获得市场（，服务可寻址的市场），GPU会被重新用于推理工作。基于，GPU会被重新用于推理工作。基于此，该报告指出，该报告指出，虽然，虽然，但是构建机架，但是构建机架/集群的成本可能更昂贵。

一位云计算高管公开表示，每隔两年他的，a asic团队都会提供比英伟达落后-2年-3，但这并没有带来太多收益。这并不是一种罕见的抱怨，这些，这些抱怨有时甚至来自于已经大规模部署asic的云供应商。他们原本将此视为对于未来的投资，然而大多数并未完全实现这一目标。，然而大多数并未完全实现这一目标。

AMD曾预测其产品mi400将带来“每年数百亿美元收入潜力”，尽管amd的预测也是基于与潜在客户沟通得出的年的产品（（mi400）有信心，rubin）有信心？”

不过，本次报告也指出amd的努力不可等闲视之。AMD在更广泛生态系统中的投资可能会远远超过ASIC供应商。2024年投资在服务器生态系统中取得了主导技术。在这份报告看来，AMD与与，两者都不应该轻视与英伟达竞争时所面临的挑战。，两者都不应该轻视与英伟达竞争时所面临的挑战。，两者都不应该轻视与英伟达竞争时所面临的挑战。

2024年，英伟达的处理器收入预计为980亿美元，而amd为50亿美元，博通为80亿美元，世芯电子和玛维尔20亿美元。这使得商用硅的市场份额占比约为90％，ASIC的市场份额占比约为10％。

与此同时，本次报告认为2025年商用硅的市场份额还会略有增长。预计在2025年，tpu高出tpu高出50％-100％。报告认为，英伟达在2025年下半年的收入势头将远远强于asic厂商或amd。

报告强调，其对于任何一家，ai公司都没有负面看法。然而，尽管amd的估值越来越有吸引力，但是mi350似乎并没有改变游戏规则，同时mi350似乎并没有改变游戏规则

目前来看，英伟达的产品仍然有着较大需求，而英伟达面临的最大短期风险依然是美国的出口管制。总的来说，英伟达实力仍在时间挫败英伟达股价。但是，AMD等厂商的努力也能为人们提供更多的选择，这也是一件好事。，这也是一件好事。

排版：罗以