AI算力上市潮中，谁是幕后最大赢家？这家"独中四元"的机构，如何用十年完成这场精准伏击？答案 都在这里。 作者丨 巴里 编辑丨 关雎 图源 丨Midjourney 2015年，当深度学习算法在ImageNet竞赛中一鸣惊人时，大多数人看到的是AI应用的曙光，而联想 创投看到的，是一场即将到来的、更为底层的算力革命。 洪荒时代的"冒险者" 时间拨回2017年。AI芯片在中国还停留在实验室论文和少数巨头的内部项目。市场上最炙手可热的 是O2O和共享经济。 就在这个时间点，联想集团提出了"端-边-云-网-智"的新IT战略蓝图。在这幅蓝图中，联想创投扮 演着"科技瞭望塔"的角色。 他们很早就形成了一个核心判断：智能世界的万物生长，都依赖于一颗强大的"心脏"——算力。未来 的大计算将由应用驱动，从云端的数据中心到边缘的智能设备，对算力的需求将在十年内增长百倍。 然而，这颗"心脏"的形态将发生根本性变革：它不再仅仅是中心化、通用化的，而将变得多元化、专 属化，并无处不在。正是基于这一超前的产业洞察，联想创投没有随波逐流，而是在AI算力尚处洪荒 时代时，便开始了系统性布局。 投资，尤其是早期投资，最忌讳的是盲目类比和追逐风 ...

ASIC市场增长 - AI ASIC市场规模预计从2024年120亿美元增长至2027年300亿美元，年复合增长率34%，显著高于GPU（25%）、CPU（5%）和APU（8%）[1] - 云计算服务提供商加速内部开发ASIC芯片，平均每1-2年推出新一代产品，中国本土芯片市场份额预计从2024年37%提升至2025年40%[2] - ASIC增长核心驱动力为成本优势，例如AWS Trainium 2比英伟达H100性价比提高30%-40%，Trainium 3计算性能提升2倍且能效提高40%[3][4] 技术发展 - 谷歌第七代TPU Ironwood单芯片峰值算力达4614 TFLOPS，内存带宽7.2 terabits/s，Pod规模扩展至9216芯片时可提供42.5 exaflops算力[5][6] - 中国企业中昊芯英自研TPU芯片"刹那"性能超越英伟达A100，集群性能达传统GPU十倍，能耗降低50%，单位算力成本仅为国外产品42%[6] - 阿里含光800峰值性能7.8万IPS，能效500 IPS/W，相当于10块GPU；百度昆仑芯P800显存优于主流GPU 20%-50%，支持8bit推理[12] 市场竞争格局 - 博通以55%-60%市场份额居首，2025Q1 AI相关收入41亿美元（同比+77%），定制ASIC芯片预计占Q2 AI半导体收入70%（308亿美元）[7] - Marvell以13%-15%份额列第二，数据中心业务营收14.4亿美元（环比+5.5%），主要客户包括亚马逊Trainium 2和谷歌Axion处理器[9][10] - 国内寒武纪扩展MLU芯片系列，腾讯紫霄芯片量产落地，单卡负载达T4的4倍，超时率从0.005%降至0[11][13] 行业趋势 - 头部企业加速布局定制ASIC，谷歌、亚马逊、Meta、OpenAI等推进自研芯片，OpenAI委托博通开发3nm/2nm工艺ASIC芯片[4][8] - 芯片设计成本攀升，台积电2nm晶圆成本约30,000美元，1.4nm达45,000美元，引发对自研芯片经济性的思考[15][16]