隨著大模型市場競爭快速展開，谷歌大幅增加了TPU設計服務訂單，使博通一躍成為僅次于英偉達的AI芯片廠商，Semianalysis預估，AI芯片會在2024年給博通帶來80億~90億美金的營收。

不止谷歌，meta、亞馬遜、微軟等大廠都在加大自研AI服務器芯片的投入力度，找芯片設計服務外包合作伙伴的需求只增不減，此時，以博通、Marvell為代表的芯片設計服務公司的商機會越來越多。

 

互聯網大廠自研AI服務器芯片，由于研發難度很大，這些大廠短時間內又難以形成有足夠技術和經驗積累的團隊，因此，選擇外包，找芯片設計服務合作伙伴就成為了不二選擇。例如，谷歌開發的兩種Arm服務器CPU，其中一款代號為“Maple”，是基于Marvell的技術。

另外，谷歌自研的TPU用于取代英偉達的GPU，谷歌設計的芯片藍圖，都由博通進行物理實現。物理實現是將邏輯電路轉換為有物理連接的電路圖的過程，博通繪制好物理版圖后，再送到臺積電流片，流片成功后的芯片正式進入制造環節，整個過程都需要博通深度參與。

數據中心中成百上千個高性能處理器共同運作，它們之間的通信就成為了大問題，這也是當下數據中心性能損耗的主要來源。

 

互聯網和 IT 設備大廠自研 AI 芯片的核心動機是降低成本。當然，自研芯片的前提是自身有很大的需求量，否則自研沒有意義。這些大廠的巨量規模能夠分攤芯片研發成本，隨著產量的增加，單位芯片的成本會降低。通過自研，這些大廠可以直接控制芯片的設計和生產成本，從而減少對外部供應商的依賴。這種成本控制能力使它們能夠更有效地管理運營支出，提高整體利潤率。自研芯片還可以優化供應鏈管理，減少中間環節，從而降低采購成本和物流成本。此外，自研芯片可以根據云服務的具體需求進行定制，避免不必要的功能和性能過剩，進一步降低生產成本。

通過自研芯片，這些大廠能夠掌握更多的議價權和定價權，避免成為英特爾、英偉達等傳統芯片商的“打工仔”。這不僅有助于提升利潤空間，還能夠在價格競爭中保持靈活性，根據市場情況調整定價策略。

自研芯片還可以幫助這些大廠完善軟硬件生態系統，它們能夠根據自家的業務需求和特點定制芯片，從而實現硬件與軟件之間的無縫對接和優化。自研芯片還可以保持技術創新，隨著云計算、大數據、人工智能的快速發展，數據中心面臨的工作負載越來越多樣化，自研芯片使這些大廠能夠快速響應市場變化，及時推出符合新需求的產品和服務。

互聯網和 IT 設備大廠自研 AI 芯片的核心動機是降低成本。當然，自研芯片的前提是自身有很大的需求量，否則自研沒有意義。這些大廠的巨量規模能夠分攤芯片研發成本，隨著產量的增加，單位芯片的成本會降低。通過自研，這些大廠可以直接控制芯片的設計和生產成本，從而減少對外部供應商的依賴。這種成本控制能力使它們能夠更有效地管理運營支出，提高整體利潤率。自研芯片還可以優化供應鏈管理，減少中間環節，從而降低采購成本和物流成本。此外，自研芯片可以根據云服務的具體需求進行定制，避免不必要的功能和性能過剩，進一步降低生產成本。

通過自研芯片，這些大廠能夠掌握更多的議價權和定價權，避免成為英特爾、英偉達等傳統芯片商的“打工仔”。這不僅有助于提升利潤空間，還能夠在價格競爭中保持靈活性，根據市場情況調整定價策略。

 

自研芯片還可以幫助這些大廠完善軟硬件生態系統，它們能夠根據自家的業務需求和特點定制芯片，從而實現硬件與軟件之間的無縫對接和優化。自研芯片還可以保持技術創新，隨著云計算、大數據、人工智能的快速發展，數據中心面臨的工作負載越來越多樣化，自研芯片使這些大廠能夠快速響應市場變化，及時推出符合新需求的產品和服務。

互聯網和 IT 設備大廠自研 AI 芯片的核心動機是降低成本。當然，自研芯片的前提是自身有很大的需求量，否則自研沒有意義。這些大廠的巨量規模能夠分攤芯片研發成本，隨著產量的增加，單位芯片的成本會降低。通過自研，這些大廠可以直接控制芯片的設計和生產成本，從而減少對外部供應商的依賴。這種成本控制能力使它們能夠更有效地管理運營支出，提高整體利潤率。自研芯片還可以優化供應鏈管理，減少中間環節，從而降低采購成本和物流成本。此外，自研芯片可以根據云服務的具體需求進行定制，避免不必要的功能和性能過剩，進一步降低生產成本。

通過自研芯片，這些大廠能夠掌握更多的議價權和定價權，避免成為英特爾、英偉達等傳統芯片商的“打工仔”。這不僅有助于提升利潤空間，還能夠在價格競爭中保持靈活性，根據市場情況調整定價策略。