過去1年間の半導体業界のダウンサイクルでは、英偉達がGPUの覇者として業績の急速な成長を実現したほか、一部の主力はGPUではないが、AIカスタムチップ市場に立脚した半導体大手も低調に安定した成長性を実現した。
ガートナーの統計によると、2023年の半導体売上高の計算によると、英偉達は56.4%の収入で前年同期比の増加率を記録し、初めてガートナーの統計を取った半導体Top 5（第三者ウェハOEMメーカーを含まない）陣営に入った。上位10社のうち、ダウンサイクルで成長を遂げることができる他の2社は、それぞれ博通（＋7.2%）とイタリア半導体（＋7.7%）だが、両社の間に一定の収入格差があることを考慮すると、博通の成長能力はより強く見える。
外から見れば、ブロードコム（Broadcom）は買収統合よりも強い会社で、ここ数年は買収した長い腕をソフトウェアに伸ばし、複数の大規模な動作を次々と完成させている。博通の強みの1つはAIチップのカスタマイズであり、大モデルのAI湧きに対する需要の下で、その逆成長を支える。
もう一つの全体的に大皿ではない会社Marvell（円満電子）も、カスタマイズ化されたAIチップの需要の下で関連業績が大きく増加した。最新の財務報告書によると、2023年第4四半期の企業データセンター関連事業の収入は前年同期比54%増加し、四半期内のAI関連収入は約2億ドルだった。
GPUとは異なり、汎用型グラフィックスプロセッサと大規模な並列コンピューティングとしてより多く位置づけられており、カスタムクラスのAIチップASICはより専用のカテゴリである。その定制化の程度が高いため、計算に旺盛な需要がある産業発展の早期には、発揮可能な能力は相対的に限られているが、大きなモデルが持続的に発展するにつれて、その重要性と成長性を無視することはできない。
カスタムチップが人気
博通と円満電子の共通性は、いずれもカスタマイズされたAIチップと関連データ交換業務があるが、両社の歴史的蓄積が異なるため、全体の発展にそれぞれ重点が置かれている。
博通の2024年度第1四半期（2024年2月現在の3自然月）の財報によると、期間内の収入は前年同期比34%増の119.61億ドル、純利益は13億2500万ドルで、前年同期比17.2%増加した。粗利益率は75.4%。
博通CEO兼主席のHock Tan（陳福陽）氏は、第1四半期と2024会計年度全体には2つの収益成長動力があると述べた。1つ目は、同社が先日Vmwareの買収を完了し、顧客がVmwareのインフラストラクチャを導入することに伴い、ボーディングソフトウェアインフラストラクチャの一部の収入増加を促進したこと、2つ目は、ネットワーク製品に対する人工知能データセンターの強力な需要と、超大規模データセンターにおける人工知能カスタムアクセラレータの需要が半導体の一部分野の成長を推進していることです。
財報によると、その事業は主に2つの大部分から構成されている。半導体ソリューションの収入は73億9000万ドル、ソフトウェアインフラの収入は45億7100万ドルだった。半導体事業のうち、同四半期内のボーコムのAI収入は約23億ドルで、主に2つの超大規模顧客のカスタムAIチップ需要に後押しされた。
会社には2大顧客が主に誰なのかを宣伝する官はいないが、業界では可能性が高いと考えているのは、AIチップの自己研究を進めてきたグーグルとメッタだ。
博通側は、2024年度の人工知能の予想を超える成長は、ブロードバンドとサーバー・ストレージの周期的な弱さを相殺するのに十分であり、中・高桁の成長を達成すると予想している。半導体事業は年内に300億ドル、AI関連収入は100億ドルを超える見通し。
円満電子財報によると、2024年第4財季（2024年2月までの3自然月）の純売上高は前年同期比1%増の14億2700万ドル、粗利益は6億6400万ドル、GAAP粗利益率は46.6%、non-GAAP粗利益率は63.9%、Non-GAAPの純利益は4億2000万ドル。
MarvellのMatt Murphy社長兼最高経営責任者によると、人工知能はデータセンター端末市場の力強い成長を駆動し、期間内にこの部分のループ比成長は38%、前年同期比54%増加した。
業績会議によると、第1四半期に同社のAI ASIC 2機種が出荷を開始し、下半期に大幅な成長を実現する計画だ。3月初め、Marvellは初の2 nmプラットフォームのAI加速チップ製品が台積電と提携すると発表した。これまで両者は5 nm、3 nmプラットフォームで提携してきた。
このように、この2つのカスタマイズ化されたAIチップ事業の成長を支える原動力は、国際的な科学技術大手がチップの購入コストの高さを考慮して、自己研究チップによる計算力配置コストの削減を決定したことにある。
業界関係者によると、21世紀の経済報道記者は、同じAIチップであり、GPUとグーグルが推すTPUチップにはそれぞれ優劣があるという。例えばGPUの優位性は汎用性が高く、多種のコンピューティングタスクに適用できるが、そのストレージと通信には一定のボトルネックが存在し、これもここ2年来、高帯域幅ストレージHBMの需要が旺盛になった原因である。TPUはASICのカスタマイズ化AIチップの一種であり、その利点は深さ学習のために設計され、計算効率が高いことにあるが、欠点は汎用性が低いことである。
この2つの大手メーカーだけでなく、英偉達も最近、カスタムチップ市場に参入する可能性があり、この市場の発展構造に一定の混乱をもたらす可能性がある。
群智コンサルティング（Sigmaintell）IT事業部の張玉彬シニアアナリストは21世紀経済報道記者に対し、英偉達はGPU分野で強大な技術力と市場地位を持っているが、ASIC設計とGPU設計は並行処理、低消費電力設計などいくつかの面で共通していると分析した。ASICを配置することにより、GPU分野での技術力をASIC設計に応用し、技術協力と資源共有を実現することができる。同時に、ASICの設計と生産にも先進的な半導体製造プロセスと設備が必要であり、英偉達の既存のGPU生産ラインと補完することができる。
サリバン大中華区パートナー兼取締役社長の陸景則氏は21世紀経済報道記者に対し、GPUやFPGAの柔軟性とは異なり、カスタマイズされたASICは一度製造が完了すると変更できないため、初期コストが高く、開発サイクルが長いという特徴は敷居が高いと分析した。「インテルがASIC分野に参入する準備をしているのは、カスタマイズされた人工知能チップの爆発的な市場の一部を占領し、製品代替品を求める企業が増えていることから身を守ることを目的としている。インテルのASIC分野への進出は、ASIC分野での博通と円満な電子の市場シェアを蝕む可能性が高い」
差別化競争
博通と円満電子は伝統的な意味で汎用型の「計算」能力に焦点を当てたチップ大手ではなく、高速計算の需要が膨張している現在、計算できるだけでは足りず、高速にデータ演算を行うことを実現するには、計算力、保存力、演算力の3つが不可欠である。
「フォース」には、イーサネット交換チップ、光伝送DSPチップなどの通信ネットワーク関連チップ事業が展開されている、データを伝送するプロセスが含まれます。
中金研究によると、AIはデータセンターの通信性能に対する要求を高め、長期的にデータセンターの通信市場の拡大を駆動することが期待されている。スイッチチップなど複数のクラウドネットワークデバイスの上流デバイス分野で市場占有率がリードしており、AI時代の変革に十分な恩恵を受けることが期待されている。
国金証券も、長期的に見ると、AI推論の計算力に対する要求は訓練より低下しているため、将来的にはAI応用の拡大に伴い、非偉達AIチップは推論端に大きな市場空間を備え、イーサネットのAIネットワークへの応用を牽引すると考えている。
また、博通の近年の買収合併動作はソフトウェアとクラウド関連に向かっている。半導体業界のベテラン観察者である姚嘉洋氏は21世紀経済報道記者に対し、「個人的な観察では、博通の過去数年のソフトウェア事業買収は、博通のASIC事業に対して2つの平行線であり、CUDAと英偉達の補完関係を形成する可能性はあまりないと感じている。両社の発展戦略は異なる」と分析した。
彼は、先日買収したVmwareのように、グーグルやMetaなどのクラウドコンピューティングメーカーと深い協力関係があり、買収ソフトウェアは博通財報の中粗金利、利益率、EPSの増加に大いに役立つと指摘した。この角度から見ると、ソフトウェア買収は博通企業の運営にとって重要な方向である。
また、複数のチップ大手の財報は、AI訓練のほか、最近ますます多くのAI推論需要も集中的に放出されており、新たな発展の余地をもたらすことが期待されていることを明らかにした。
姚嘉洋氏は記者団に対し、確かにAI推論は大きな需要を放出し、ASICチップに発展の余地をもたらすだろうと述べた。もちろん、GPUはASICのほうが発展の優位性があり、具体的な応用要求を見なければならない。「例えば、一部のチップメーカーは顔認識部分に対して特別に最適化し、消費電力の表現を低くしたり、性能を良くしたりして、この機能に対してASICチップをつけて使用することができますが、GPUは実際には関連開発をすることもできます。だから、顧客のニーズを見て、GPUで顔認識を開発するか、ASIC部分を開いて特別な応用ニーズを満たすか」
「ASICとGPUは両立し、それぞれのニーズがあると思います」と続け、現在のAI大モデルの発展はまだ初歩的な段階にあるため、異なる大モデルが異なる分野で持続的に発展すると述べた。産業発展の早期に特定の分野に対してカスタム化ASICチップを開発することは難しい、GPUの汎用性は、次の段階に適しています。「もちろんMetaとGoogleには特定のアプリケーションシーンがあるので、対応するASICを開発することに対して、これはボーディングであれMarvellであれ、重要な市場機会です。だから状況によって対応が異なると思います。GPUとASICには成長の余地があります」
同理はスマート運転業界の応用にも適用される。姚嘉洋氏は記者に対し、スマート運転は現在「先進的な補助運転」やADASと呼ばれており、比較的早期の発展段階にあると分析した。中国であれ米国であれ欧州であれ、現在は異なる法規規制、保険賠償などの要求がある。「この角度から見ると、短期的には今後3 ~ 5年で、知能運転ASICチップの需要はそんなに急速に成長しないと思います。GPUは汎用性を備えているため、異なる国の法規の需要に対して、比較的に良い発展があるかもしれません。しかし、将来L 3以降の時期に入ると、法規などの面が成熟してくると、ASICチップ関連の需要は徐々に現れてきます」