国产ASIC：PD分离和超节点

　　本期投资提示：
　　ASIC 与 GPU 商业模式差异：专用与通用。技术层面，两者均由计算核、存储模块和I/O 模块组成，随 AI 模型结构变化与应用场景丰富，边界趋同；但商业上，ASIC 是与下游场景高度耦合的专用芯片，聚焦文字/视频推理等特定需求，GPU 则需覆盖全场景，属通用芯片。
　　ASIC 成本效益比获验证，迎来发展拐点。ASIC 在能效与成本上优势突出，谷歌 TPUv5 能效比为英伟达 H200 的 1.46 倍，亚马逊 Trainium2 训练成本较 GPU 方案降低40%，推理成本降 55%。服务商博通 2024 年 AI ASIC 收入 122 亿美金，2025 年前三季度达137 亿美金，季度环比增速已超越英伟达。2024H2 以来谷歌TPU 产品性能、出货规模迅速增加，验证ASIC 需求。
　　AI 渗透率持续提升带动推理需求激增，拓宽 ASIC 市场空间。推理侧注重吞吐与成本，ASIC 更具优势，且推理收入与吞吐量直接挂钩。ChatGPT C 端 WAU 截至 2025年 7 月达 7 亿，OpenRouter 统计的 Token 消耗量近一年翻近10 倍，驱动推理算力需求提升。外采芯片需承担厂商利润（英伟达 FY2025 净利率达 57%），规模效应下外采成本高于自研。根据AMD，2028 年全球 AI ASIC 市场规模有望达1250 亿美金。博通预计 2027 年大客户 ASIC 可服务市场为 600-900 亿美元。
　　ASIC 设计服务商：高复杂度行业专业分工的必要环节。ASIC 设计需前端需求定义与后端技术落地，云厂商多依赖服务商。全球主要服务商中博通、Marvell 份额最大。谷歌 TPU 的成功离不开与博通的合作，博通的核心优势包括：30 亿美金投入积累的完整IP 体系、TPU 设计经验、与台积电合作的 3.5D XDSiP 封装技术、领先的高速互联与CPO 技术。芯片设计连贯性带来高客户转换成本，巩固其地位。
　　国内头部云厂自研 ASIC 已有成果，国产设计服务商机遇。2025H1 中国 AI 云市场CR5 超过75%，头部云厂需求旺盛：百度昆仑芯迭代至第三代，实现万卡集群部署并中标 10 亿中国移动订单；阿里平头哥 PPU 显存、带宽超英伟达 A800，签约中国联通16384 张算力卡订单；字节 2020 年启动芯片自研，计划 2026 年前量产。国产服务商各有优势：芯原股份 IP 丰富且具备 5nm 工艺能力，翱捷科技在手订单充足，灿芯股份依托中芯国际布局成熟制程，在产业链成熟与需求增长共振下，国产ASIC 有望放量。
　　PD 分离与超节点是国产 ASIC 发展的两大核心趋势。PD 分离指 Prefill 与 Decode 任务用不同芯片完成，华为昇腾 950 分 PR（HiBL 1.0 HBM）、DT（HiZQ 2.0 HBM）型号适配不同场景；超节点通过高带宽互联形成统一计算体，国内海光、华为两大体系雏形初现：海光开放 HSL 协议吸引寒武纪等参与，华为开放灵衢总线支持超 8192 卡扩展，均采用开源开放模式，区别于封闭生态，更适配行业多元化需求。
　　风险提示：技术路线不确定的风险；技术研发迭代进展不及预期；供应链稳定风险。
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