本文来自电子发烧友网，作者/周凯扬。
近日英伟达公布了第三季度财报，相信181.2亿美元的营收成绩超出了不少人的预期。AI热在持续近一年后，依然没有丝毫减退的倾向，也继续影响着半导体行业的方方面面。根据第三方统计机构预测，到2030年，AI芯片市场将从现在的200亿美元扩张至千亿美元以上。至于从这条大热的赛道上捞金无数的，也不仅仅只有英伟达这一家企业。
爆单的晶圆代工厂
上一季度，台积电明确表示AI芯片需求旺盛，导致其CoWoS先进封装产能不足以支撑蜂拥而至的各大厂商订单。从各个大厂的年投产计划来看，每款AI芯片都是万片晶圆级以上的，且基本集中在5nm和7nm这个区间，至于明年推出的下一代产品也已经在做3nm的规划，比如微软的下一代Maia和谷歌TPU v6等。
而今年Q3季度的法说会上，台积电表示尽管消费电子产品需求持续疲软，但市场对于人工智能芯片的需求依旧强劲。从Q3财报成绩来看，台积电实现了5467.3亿台币的营收，同比下降10.8%。不久前据业内人士透露，台积电已经收到了来自各大云服务供应商的AI芯片订单，包括微软的5nm AI芯片订单。
台积电CEO魏哲家表示，尽管人工智能的需求预计在进入今年第四季度依旧保持强劲，但还不至于能够抵消其业务的整体周期性。所以即便有着3nm工艺出货和AI芯片爆单的支撑，第四季度依然会和过去几个财年的营收走向保持一致，且受到了客户仍在进行库存调整的影响。
至于未来的N2节点，台积电也坚信该工艺节点会为未来的AI芯片带来新的突破，尤其是高能效AI成为主流需求的当下。而且由于先进工艺设计复杂度的大幅提升，加上产能限制交期增长等一系列因素，客户反而会更早与台积电展开合作，所以哪怕现在N2节点尚未出世，客户表现出的兴趣并不小于甚至还要高于目前的N3。
最赚的芯片设计厂商和同样获益的委托设计厂商
单从AI芯片订单暴增的直接影响来看，英伟达自然是这一趋势下的最大受益者。随着下半年H100开始出现几乎每个主流云服务厂商的服务器上，而且需求高涨，就可以想象英伟达从中收获了多少利润了。这也给到了英伟达进一步加大CoWoS产能分配的底气，英伟达表示明年将继续扩大H100的供应。
Grace Hopper Superchip/英伟达
同时，英伟达AI基础设施硬件的另一块拼图，Grace Hopper，也已经在大规模量产中了。预计明年其首个数据中心CPU将出现在各大云服务厂商的服务器中，进一步提升生成式AI的检索增强生成性能，英伟达预计这将为公司开辟出一条新的十亿美元级产品线。
在英伟达如日中天的声势下，不少大型CSP厂商和互联网厂商还是有足够的危机意识，开始寻求自研AI芯片，诸如亚马逊、微软、谷歌和Meta等厂商都是如此，所以英伟达最大的竞争对手也是他们最大的客户。这些自研AI芯片往往用到了较为先进的工艺，而从中受益的不只是晶圆代工厂，还有负责委托设计（NRE）的厂商们。
由于AI芯片的代工依旧大部分交由台积电完成，所以诸多NRE开案也都落到了能拿到CoWoS产能的不少台厂手里，诸如世芯和创意电子。以世芯电子为例，作为专注于网络通信和高性能计算ASIC的厂商，世芯电子就为数家北美大型云服务厂商提供委托设计服务，比如亚马逊、Meta等。根据摩根士丹利的预测，世芯有70%的营收都来自AI芯片。
在近日举办的Q3法说会上，世芯电子公布其单季营收为76.09亿台币，同比增长114.11%。世芯表示随着台积电先进封装产能的进一步增加，预计第四季度营收和盈利会进一步增长，创造历史新高。其中，另一家北美AI芯片厂商将成为该公司的第二大客户，已经敲定两大专案进入量产，其中7nm芯片已经小量生产，明年上半年放量，5nm芯片则会在明年下半年逐步放量，而这很有可能是AWS之外的另一大云服务厂商，据传其已经拿下了谷歌TPU的专案。
同样委托设计营收大涨的还有创意电子，根据其Q3季度法说会公开的情报，本季度来自委托设计的营收高达23.17亿台币，同比增长96%。不过相较世芯电子，创意电子的主要营收还是来自消费电子的芯片，Q3人工智能终端产品所占营收仅有5%。不过创意电子也表示，AI初创芯片厂商从找上门到芯片量产周期在两年左右，且其明年就会有服务器客户的AI芯片量产营收贡献。
关键的AI芯片开发工具
随着AI应用的迅速扩张，设计AI芯片的公司也一股脑地冒头。受到垂直市场的刺激，大家都想进入这一创新的芯片体系架构中，但又迫切需求专门针对AI优化的设计解决方案，这也就是专门针对AI芯片设计提供了解决方案的EDA/IP厂商从中获益的缘由。
以主要的AI芯片EDA供应商新思为例，得益于为芯片设计者提供了强大的工具性能，以及对最先进工艺的支持，AI芯片设计已经成了新思增长最快的营收来源之一。再加上新思在接口IP上的领先地位，这对于尤其需要大带宽、低功耗互联协议的AI芯片来说至关重要。新思在第三季度财报上表示，AI芯片已经在过去一年为其贡献了5亿美元以上的营收，且预计这一增长趋势将继续维持下去。
除了设计工具外，在验证工具上新思也因AI芯片获得了不少Desgin Win。比如今年第三季度，某家RISC-V AI芯片公司就用到了其硬件加速仿真系统ZeBu，一家大规模云服务厂商和一家大型HPC厂商在打造AI芯片原型时，也用到了他们的HAPS系列原型验证工具。
除了EDA三巨头外，一些专注于AI芯片的EDA厂商也从中受益，比如主攻AI芯片异构多核编译器和运行时技术的Skymizer。绝大多数客户选择英伟达的原因很简单，那就是CUDA生态。这个对于AI应用开发者而言用起来得心应手的工具，对于AI芯片设计厂商来说却是一堵难以逾越的高墙。
所以为了进一步提高AI芯片在实际用例中的性能，而不再是单一测试环境下的特定跑分，IC设计厂商会选择与Skymizer这类厂商合作，借助专用的AI编译器来保证不同AI模型在不同ASIC硬件上的性能表现。
写在最后
从AI芯片订单与需求丝毫不见衰减的态势看来，未来会有越来越多的制造、委托设计和EDA厂商会从中受益。这些企业早几个月甚至早数年对市场AI芯片的需求有所感知，而从他们的业绩和预期来看，即便进入2024年，AI芯片依然会是主流。甚至随着人们对万物智能的标准再一次拔高，从先进工艺到成熟工艺的芯片都将引来新一波的换血，明年无论是边缘计算芯片还是数据中心芯片，都会适应这个更快的上市节奏。
