‍‍‍‍你还记得加密货币的矿机吗？2013年，专为比特币挖矿而设计的ASIC芯片问世，与之前占主导地位的CPU和GPU相比，ASIC的挖矿效率实现了质的飞跃，革命性地改变比特币挖矿格局。

而近日，一家叫做Etched的硅谷初创公司凭借其用于AI的ASIC芯片，从最底层的架构层面为主流AI大模型公司所采用的Transformer计算提供更优性价比的选择，在AI硬件领域掀起了波澜。

Etched由哈佛辍学生Gavin Uberti和Chris Zhu于2022 年创立，他们开发了一款名为Sohu的专为Transformer模型设计ASIC芯片。

Etched声称，Sohu芯片推理Llama-3 70B的速度比英伟达的H100快20倍，而功耗却大大降低。

Etched刚刚获得了1.2亿美元的新融资，由 Primary Venture Partners 和 Positive Sum Ventures 领投，Peter Thiel、Github首席执行官Thomas Dohmke和前Coinbase首席技术官Balaji Srinivasan等知名投资者也参与了本轮融资。

随着Transformer模型不断推动生成式AI突破，Sohu芯片被认为有望在AI推理侧打破英伟达GPU一家独大的格局，重塑AI计算的格局。

▍专用于Transformer

GPU中包含多种运算单元，如FP64、FP32、INT、TensorCore等结构。处理任意CUDA代码需要复杂的编译器，芯片开发商往往需要在软件开发上投入了超过数十亿美元的成本，但成效有限。

而Etched则缩小了焦点。通过专用于运行Transformers，Etched可以简化软件开发，并侧重TensorCore，针对性地提升AI运算能力。

由于大多数AI公司使用特定的Transformer推理库，如TensorRT-LLM、vLLM或HuggingFace的TGI，这些框架足以满足大多数需求。

而文本、图像或视频等不同应用中的Transformer模型基本相似，这使得客户可以在不改变核心模型代码的情况下调整模型超参数。

顶尖AI公司通常需要定制解决方案，聘请工程师对GPU内核进行精心优化。而Etched通过开放从驱动程序到内核的整个软件栈，消除逆向工程的需要。这种开放性允许工程师根据需要实施定制Transformer层，提高了灵活性。

此外，Sohu芯片减少了用于存储器的空间，而将更多空间用于计算用途的晶体管，并通过只有一个大内核的设计，减少了用来协调不同内核的低效计算。

不过，如果迅速出现替代Transformer的新算法，则Sohu芯片将失去价值。“我们正在人工智能领域下最大的赌注，”Gavin Uberti在接受采访时说。”如果Transformer消失了，我们就会死。但如果它们继续存在，我们就是有史以来最大的公司。”

▍ASIC竞争格局开放

事实上，大型云厂商也在通过自研或代研ASIC加入AI军备竞赛。当下，海外ASIC设计巨头的财报已然出现了一些积极的变化。根据博通2024财年一季报，该季度，公司网络业务收入为33亿美元，同比增长46%，主要得益于2家超大规模客户对定制人工智能加速器的强劲需求。

博通预计AI占2024财年半导体收入的25%，现上调指引至35%，超过100亿美元，其中70%是AI加速器。

近日就有消息称，字节跳动正与博通合作开发一款5纳米用于AI的ASIC芯片，并由台积电生产，但字节跳动否认了该消息。

国盛证券在3月20日的研报中指出，从全局来看，ASIC放量与对应的算力降本，是大模型走向一个更大产业的必经之路，但AI的算力叙事足够宏大，与比特币的一轮代替便成终局不同，我们认为在AI芯片的发展上，将会经历多轮螺旋上升式的发展，最终达到全社会的AGI，新的模型与算法通过通用性GPU被发现和初步开发，通过专用ASIC将需求繁荣，繁荣的生态吸引更多用户与参与者，最终培育出新的、更强的算法，循环往复，螺旋上升，最终达成AGI的宏伟目标。

国盛证券建议关注一线晶圆厂、ASIC设计龙头、散热厂商、ASIC芯片公司、服务器。其中，对于ASIC芯片公司，推荐寒武纪、芯原股份、嘉楠科技。