财经新闻网消息：
美东时间12月20日，美光科技公布了截至11月30日的第一财季业绩。总营收达47.3亿美元，同比增长16%，超出市场预期。 业绩公布后，美光科技盘后继续走强，一度上涨4.84%。 今年涨幅超过56%，连续六个季度首次实现收入增长。
与此同时，美光科技上调了业绩预期，预计第二财季调整后营收为51亿美元至55亿美元，调整后每股亏损为0.21美元至0.35美元。
“随着数据中心基础设施运营商将预算从传统服务器转向更丰富的人工智能服务器，对人工智能服务器的需求一直强劲。” 这位首席执行官表示，明年上半年个人电脑、移动设备和其他芯片的供应将增加。 将接近正常水平，数据中心运营商正在将采购转向人工智能芯片，这需要更多的传统服务器成员。
这表明，在AI热潮的推动下，数据中心对存储芯片的强劲需求正在帮助弥补个人电脑和智能手机市场对存储芯片的需求，市场正在缓慢复苏。
也有人乐观预测，2024年将是芯片行业的“触底之年”。
AI浪潮给芯片行业带来“提振”
事实上，美光科技本月早些时候警告称，其运营成本较去年同期有所增加，导致股价下跌。 不过，在AMD公布强劲的AI芯片市场规模预期后，美光股价在存储芯片和HBM的乐观需求预期下迅速反弹。
AMD正在积极进军流行的GPU市场和PC市场。 本月，AMD发布了一系列产品，包括广受欢迎的新GPU家族以及用于数据中心和PC的新处理器，并预计其在AI GPU市场的第一年销售额将至少达到20亿美元。 这或许会对它的竞争对手英伟达这个“AI淘金热”中卖“铲子”的人构成重大挑战。
2021年，全球遭遇芯片短缺，汽车、消费电子等行业陷入“困境”。 然而到了2022年，短短一年时间，半导体行业进入下行周期，芯片出货量全线放缓，消费电子芯片价格暴跌，全球芯片行业股票市值暴跌，损失超过2万亿元。
2023年，随着AI技术的快速发展，半导体行业也发生了翻天覆地的变化。 凭借其在GPU市场的领先地位，率先破局，推出了H200等一系列新品。
数据显示，英伟达2023年年营收预计将达到562亿美元，超过英特尔的539亿美元，成为美国营收最高的芯片公司，并可能在2024年飙升至892亿美元，高于这一数字。 2023年增长59%，约为2022年的三倍。
与此同时，长达一年半的“手机寒冬”也出现了复苏的迹象。 手机芯片龙头企业高通今年面对“生成式AI浪潮”，推出了骁龙8 Gen 3和PC芯片骁龙X Elite。 今年11月2日，高通发布了第四季度季报。 其营收和盈利能力均好于预期，全年实现95亿美元的巨额利润。 财报发布后，高通在美股盘后大涨3.83%，显示出市场对端侧AI芯片的信心。
AI浪潮持续驱动芯片市场
在目前大型模型公司计算能力不足的情况下，直接在用户侧完成一些AI模型的计算，不仅可以保护用户隐私和安全，还可以缓解大型模型公司计算资源的压力。 因此，大型终端机型的发展备受关注，首当其冲的就是消费电子中的PC和手机。
对于AI PC的发展趋势，无论是行业还是第三方机构都持相对乐观的态度。
据IDC预测，2024年AI PC渗透率将快速增长至55%，2027年将达到85%。随着明年大量AI PC的推出，PC的整体售价将大幅提升。 据行业研究公司预测，AI PC很可能在明年带动新一轮出货量反弹，并在2026年后主导PC市场，这意味着PC产品将迎来“大刷新”。
目前，英特尔、AMD、等芯片厂商已集体在AI PC赛道上“翻书”。 例如，Intel发布了Core Ultra系列处理器，可提供34 TOPS的整体AI算力； AMD发布了全新8040系列AI PC处理器，整体标称算力达39TOP，等等。
在手机行业，支持生成式AI基本上已经成为今年新款手机的标配功能。
华为在鸿蒙4.0大会上首次展示了小蚁对生成式AI的支持； 随后今年10月，小米发布消息称可以在手机上运行60亿参数大模型； 荣耀提前展示了新一代旗舰Magic 6的生成式AI能力； 11月，vivo、OPPO等发布的新旗舰手机也支持生成式AI，并将与AI深度融合； 谷歌本月发布的 Nano 机型未来也将集成到 中，在 14 款手机中，苹果是唯一一家尚未追上 AI 手机新趋势的手机。
显然，PC、手机等消费电子产品想要在终端侧流畅运行大型机型，相应的芯片要求并不低。 因此，消费电子的升级换代也将为芯片市场带来新的活力。
国内芯片市场的未来
但由于美国的出口限制，英伟达的A100、H100等先进工艺的AI芯片无法直接出口到中国。 此前，国内大部分大型模型公司只能购买专门为中国提供的A800和H800芯片。 然而，在新时代的一轮限制下，这两款芯片目前还无法顺利出口到中国。
据专家预测，2027年我国大语言模型市场规模预计将达到600亿元。工信部赛迪研究院发布的我国生成式人工智能发展报告也显示，生成式人工智能的采用率今年我国的AI已经达到15%。 ，市场规模约为14.4万亿元。
我国的AI市场并不小。 国产大型机型数量已超过200款，对AI算力的需求旺盛，也是AI芯片的巨大市场。 但由于美国的出口限制，大量的芯片需求没有得到满足。 未满足的市场需求必须产生相应的解决方案。
美国新出口禁令公布后，科大讯飞携手华为发布“飞星一号”大型模型计算平台。 华为也立志成为全球算力的“第二选择”； 此外，摩尔线程还于近期推出了全国首个基于国产全功能GPU的大规模计算集群——KUAE智能计算中心。
然而，尽管国内已有数十家企业在AI芯片的研发和生产方面取得了进展，但这些国产芯片尚未受到市场的广泛青睐。 重塑大模型算力生态系统或许是解决方案之一。
国产芯片需要移植大模型训练相关的软件。 如果基于国外芯片编写的软件可以很容易地移植到国产芯片系统上，那么用户的学习成本就会降低，他们可能会更愿意尝试国产AI芯片。 因此，国产AI芯片需要进一步加强包括编程框架、并行加速和通信库在内的软件研发，构建良好的算力生态系统。
行业需要放弃硬件性能优先的思维，共同进行软件端和硬件端的联合优化，形成以AI芯片为核心的算力体系，从而更好地满足国内市场的需求。
免责声明 ① 本网所刊登文章均来自网络转载;文章观点不代表本网立场,其真实性由作者或稿源方负责 ② 如果您对稿件和图片等有版权及其他争议,请及时与我们联系,我们将核实情况后进行相关删除 ③ 联系邮箱:215858170@qq.com
Copyright © 2017-2018