《TPU新纪元：专为AI计算打造，电子行业新趋势解析》
投资要点：
TPU：为更专用的AI计算而生，引领AI芯片时代
作为一种AI芯片，TPU是专用集成电路（ASIC）的代表。主流AI芯片架构包括GPGPU、ASIC和FPGA，我们一般认为GPGPU为改善CPU效率而生，而TPU可以进一步改善GPGPU未优化完全的部分，三者是从通用到专用不断演进的过程。我们通过梳理发现，TPU在性能功耗比、集群算力利用率上相较于GPGPU有较大优势。主要由于：（1）芯片层面：TPU专为矩阵乘法而设计，脉动阵列、低精度等设定均适用于AI算法，能够处理大量数据以及复杂的神经网络；（2）集群层面：谷歌自研光学芯片Palomar，构建集群互连优势；TPU与TensorFlow良好适配，软件与硬件相得益彰，能够发挥出1+1＞2的效果。站在当下回望，我们发现，TPU具备的优势其实最终都形成了AI芯片共同的趋势，在优化方向上大同小异，而谷歌的强大在于“前瞻”。
谷歌TPU：量级仅次于NVIDIAGPU，自建租赁模式吸引头部客户
尽管谷歌没有对外出售自研的TPU，但随着TPUv4（2021年推出）和大型语言模型的出现，谷歌芯片业务的规模显着增加，23年TPU已经突破了200万颗量级。根据Capvision，谷歌TPU70%-80%的算力用于内部业务场景使用，剩余20%-30%以租赁方式供外使用。据集微网，目前全球已经有多家科技公司使用谷歌的TPU芯片。超过60%获得融资的生成式AI初创公司和近90%生成式AI独角兽都在使用谷歌Cloud的AI基础设施和CloudTPU服务，如Anthropic、Midjourney、Salesforce、HuggingFace和AssemblyAI。苹果自TPUv3时代便开始使用GoogleTPU+GPU算力，24年7月，苹果公布其使用了2048片TPUv5p芯片来训练拥有27.3亿参数的设备端模型AFM-on-device，以及8192片TPUv4芯片来训练大型服务器端模型AFM-server。
国产TPU：中昊芯英初露锋芒，国产TPU登上舞台
除谷歌外，国产TPU厂商中昊芯英逐渐崭露头角。从产品上看，公司首款TPU芯片刹那已于23年底量产，为国内AI产业提供自主可控方案。从业绩上看，公司是国内AI芯片唯二盈利的企业（另一个为华为海思），自我造血能力强。据公司CEO表示，公司23年实现了4.85亿的营收和8000万的净利润，已通过商业化的阶段性成功逐步实现了自我造血的能力。我们分析其成长路径，自身实力与需求因素共同驱动，不可或缺：一方面，公司CEO曾在Google作为芯片研发核心团队唯一的华人研发leader深度参与TPU2/3/4的设计与研发，履历丰富，团队阵容豪华。另一方面，公司已获青海“丝绸云谷“绿色算力项目订单（首批订单超9亿元），并将联手深圳联通共建广东首个国产TPU智算中心，大订单支撑公司早期成长。展望未来，我们认为国产智算中心会是一个庞大的算力市场，国产TPU有望大展宏图。
建议关注
海外TPU龙头：谷歌
国产TPU厂商：中昊芯英（未上市）、艾布鲁
风险提示
AI需求不及预期的风险；TPU技术升级不及预期的风险；市场竞争加剧的风险。
