據外媒報道，為了在全球計算能力競賽中迎頭趕上，英國首相里希·蘇納克（Rishi Sunak）計劃斥資1.3億美元（1億英鎊）購買數千顆高性能人工智能（AI）芯片。

據外媒報道，這筆資金將用于向芯片制造商英偉達、AMD 和英特爾訂購芯片。然而，批評人士認為，與其他國家相比，這筆投資太少，有可能使英國在人工智能芯片技術競賽中處于弱勢地位。

AI芯片主要包括圖形處理器（GPU）、現場可編程門陣列（FPGA）、專用集成電路（ASIC）、神經擬態芯片（NPU）等。在算力機遇之下，AI芯片正乘風起航。

據悉，英國科學資助機構英國研究與創新（UK Research and Innovation）已進入訂購5000個英偉達GPU的后期階段。

目前，英偉達備受投資者青睞，它被認為是滿足AI計算能力需求的關鍵供應商，其高端處理器已被用于訓練和運行各種聊天機器人。據報道，最新版ChatGPT使用了多達2.5萬個英偉達芯片進行訓練。

聊天機器人ChatGPT等生成式AI的大火，拉升了對英偉達H100、A100、H800和A800等高性能GPU的需求，這使得該公司在全球AI GPU市場拿下達90%的市占率。外媒稱，英偉達的GPU預計將徹底改變人工智能研發的格局。


數據中心業務量大漲，AI芯片需求大增

在今年二季度財報電話會上，AMD首席執行官蘇姿豐表示，該季度AMD的AI數據中心芯片客戶數量“增長了七倍以上”。財報顯示，今年二季度，AMD營收和利潤均有所下滑，營收同比下降18%，調整后凈利潤同比下降44%，環比降2%：但降幅不及華爾街預期。

同時，AMD預計，數據中心和嵌入式業務整個財年會較上年增長。

蘇姿豐在業績電話會上說，預計下半年數據中心業務將大幅增長，重點在第四季度，預計該業務的下半年業績將有50%的增幅。

隨著多家客戶啟動或擴展了支持AMD Instinct MI250和MI300軟硬件未來大規模部署的項目，人工智能客戶參與的數量連續增長了7倍以上。她表示，AMD正在增加AI相關的研發支出，公司已經制定AI戰略，包括AI專用芯片和軟件的開發，目標是讓AI成為公司的“重要增長動力”。她說AI也可能幫助PC芯片銷售。

除AMD外，另一家芯片制造商英特爾也正因AI不斷擴張。

上周，在英特爾二季度財報電話會上，首席執行官Gelsinger表示，該公司目前在AI加速器的投資規模已超過10億美元，僅在第二季度，該產品線規模就擴大了6倍。除了自有的AI加速器產品Gaudi2，英特爾還可以通過代工業務從AI加速器的需求激增中受益，為像Alphabet和亞馬遜這樣的大型云公司代工定制人工智能芯片。

英特爾曾表示，其即將推出的18A制造工藝的一部分代工流水線是為設計自己的人工智能加速器的公司提供的。


設備廠商意外受益

諸如生成式AI領域所需的芯片大都采用先進制程，而ASML作為生產先進制程晶圓的設備EUV光刻機的唯一提供商，肯定是贏家之一。2023年第二季度，ASML實現了凈銷售額69億歐元，毛利率為51.3%，凈利潤達19億歐元。今年第二季度的新增訂單金額為45億歐元，其中16億歐元為EUV光刻機訂單。而更讓人驚訝的是，ASML還有380億歐元未交付的訂單。ASML預計2023年銷售額將增長30%。

“與傳統服務器相比，先進的人工智能服務器具有明顯更高的前沿邏輯、內存和存儲需求，人工智能服務器和數據中心的滲透率每增加1%，預計將帶動10億至15億美元的額外（芯片設備）投資。目前人工智能正處于初級階段，對工廠和公司設備的更多投資在未來幾年至關重要。”Lam Research首席執行官Tim Archer表示。

截至2023年6月25日的季度，Lam Research 收入32.1億美元，凈收入為8.03億美元，盈利水平超出了預期范圍。從地區銷售情況來看，中國大陸仍然是Lam Research 的最大營收來源地區，占比26%，韓國占24%，臺灣地區占20%，日本占據10%，美國和歐洲均占8%，東南亞地區占據4%。

Archer表示，2023年剩余時間里，他預計芯片制造設備的市場總額約為700億美元。中國國內購買設備和高速存儲工具的需求可能會推動該行業的發展。自2022年10月起美國實行出口管制限制后，中國公司已將采購轉向用于舊邏輯和存儲芯片的設備。

測試設備廠商也是受益的一方，很多AI芯片都需要采用2.5D堆疊、3D堆疊以及Chiplet技術，為了幫助制造商保證性能和質量，這從結構上增加了對芯片測試設備的需求，這些芯片測試需要越來越復雜的測試設備來查明制造錯誤發生的位置。東洋證券分析師Hideki Yasuda表示：“服務器芯片將變得更大、更復雜，需要更多時間進行測試。沒有什么神奇的方法可以縮短測試時間。芯片制造商唯一的解決方案是購買更多工具來同時測試更多芯片。高性能GPU芯片測試設備的全球收入可能會在幾年內超過智能手機芯片測試設備。”

得益于人工智能技術對半導體需求的增長，2023年第二季度。美國的芯片測試設備巨頭泰瑞達（Teradyne）的收入為6.84億美元，其中半導體測試業務為4.75億美元，系統測試業務為9400萬美元，無線測試業務為4400萬美元，機器人業務為7200萬美元。

Teradyne首席執行官Greg Smith表示：“我們的收入達到了預期范圍的高端，半導體測試出貨量增加超過了季度內機器人需求的疲軟，利潤超過計劃，主要得益于較高的毛利率。在進入第三季度時，數據中心應用的DRR5和HBM內存設備測試需求仍然強勁，汽車應用的SOC測試需求也在逐漸增強。在機器人領域，由于客戶應對全球產業活動放緩和宏觀經濟壓力，我們預計訂單率將下降。”

另一家日本的測試設備大廠Advantest聯席首席戰略官Mihashi日前在接受采訪時表示：“我們是行業的主導者，因此當ChatGPT等擴展高性能計算的用途時，我們會受益。”他們還認為人工智能需求有助于芯片測試設備的復蘇。

半導體后端設備廠商也享受到了很大的紅利，生成式AI背后芯片供不應求，迫使臺積電一再加大CoWos產能，甚至斥資900億元在臺灣新建了一個CoWos先進封測廠。因此，設備廠商被拉動起來。為了滿足日益增長的 CoWoS 封裝需求，臺積電正在與全球多家供應商合作，包括美國的 Rudolph Technologies、日本的 Disco 和德國的 SUSS MicroTec，以及臺灣專家 Grand Process Technology (GPTC) 和 Scientech。據 DigiTimes 報道，這些供應商被要求在 2024 年中期之前提供近 30 套工具。


EDA/IP廠商享“兩重利”

以往來看，在行業處于下行周期階段的時候，EDA和IP市場通常會在整體市場放緩之前下跌，但要比市場恢復得更快。但這次的下行周期卻沒有發生這種情況。EDA廠商在整個疫情期間及恢復后都表現出了強勁的實力。

具體來看下EDA廠商的財報情況，新思科技在截至2023年4月30日止的2023會計年度第二財季財報營收為13.95億美元，上年同期為12.79億美元，同比增長9.07%，凈利潤為2.73億美元。對于第三財季的業績，新思科技預估營收將介于14.65-14.95億美元，大致優于市場預期。同時，新思科技上調了2023財年全年業績指引，預計營收為57.90-58.30億美元。

Cadence在2023年第二季度取得了出色的業績，在截止6月30日的第二季度財報中，Cadence實現營收為9.77億美元，而2022年同期收入為8.58億美元，凈利潤為 2.21 億美元。Cadence總裁兼首席執行官Anirudh Devgan表示：“憑借其無與倫比的前景，生成式人工智能開始在全球范圍內產生重大影響。過去幾年我們對人工智能的專注，加上我們的計算軟件專業知識和人工智能核心的寶貴數據，使我們處于獨特的地位，能夠發揮這一變革性技術的巨大潛力。”Cadence也已經將全年營收預期上調至略高于華爾街預期，Cadence 預計全年營收在 40.5億美元至40.9億美元之間，比去年同比增長14%。

而說到生成式AI發展對EDA廠商的影響，不同于只賣設備和芯片的供應商，EDA廠商至少有兩種方式從生成式AI中受益：一方面是提供用于AI芯片設計的EDA工具；另一方面，還可以利用生成式AI，將其添加到其自己的軟件中，來進一步幫助完成芯片設計。

隨著越來越多的系統廠商如谷歌、Meta、阿里巴巴等自研自己的AI芯片，他們成為EDA購買的大軍之一。SEMI 電子設計市場數據報告執行發起人 Walden C. Rhines 表示：“電子設計自動化 (EDA) 行業在 2023 年第一季度繼續實現兩位數增長，所有產品類別和地理區域均出現增長。這些產品類別包括計算機輔助工程、IC物理設計和驗證、印刷電路板和多芯片模塊以及服務均呈兩位數增長。”

AI應用于EDA軟件中已經不是新鮮事，EDA三巨頭新思科技、Cadence、西門子目前均已經推出各自的AI工具。現有的AI工具已經在當下為芯片制造商提供了生產力和速度方面的大幅改進，逐漸顯現出優勢。因此，生成式AI的發展，對EDA廠商而言，長遠來看，將更是錦上添花的事情。

高端芯片發展成為關鍵瓶頸

科技巨頭微軟近日在年報中向投資者警告，人工智能芯片可能會持續短缺。圖形處理器(GPU)是其云計算業務快速增長的關鍵原材料，如果無法獲得所需的基礎設施，可能會出現業務中斷的情形。

這反映出頂尖科技公司對硬件日益增長的依賴程度，同時在聊天機器人ChatGPT爆火全網后，GPU等硬件對有人工智能功能的企業來說是必需的。

微軟對GPU的認識凸顯了計算能力的獲取如何成為人工智能的關鍵瓶頸。這個問題直接影響到正在開發人工智能工具和產品的公司，并間接影響到希望將這項技術用于自己特定目的的企業和用戶。

OpenAI首席執行官山姆·奧特曼今年5月在美國參議院作證時表示，該公司的聊天機器人ChatGPT正在努力跟上用戶提出的大量請求，并解釋稱主要原因是GPU嚴重不足。

隨后OpenAI發言人表示：“業界對GPU的需求旺盛。”這位發言人還稱，該公司致力于確保客戶擁有所需的服務器容量。

上述問題讓人想起了大流行時期的消費電子產品短缺，當時游戲愛好者為游戲機和PC顯卡支付了很高的溢價。當時，制造延遲、勞動力短缺、全球航運中斷以及加密貨幣行業需求導致GPU供應不足。

但業內專家表示，目前的短缺情況與以往大不相同。持續的短缺并不是對以消費者為中心的GPU供應的中斷，而是反映了訓練人工智能的高端GPU的爆炸式需求。

穆迪投資者服務公司高級副總裁Raj Joshi指出，若沒有這些芯片，人工智能背后的大語言模型的工作運行就會慢得多。“沒有人能夠模擬出這種需求增長的速度和幅度。我認為，這個行業還沒有為這種需求激增做好準備。”