定制AI芯片在2025年的三重叙事逻辑

芯片行业的故事正在发生变化。从去年年底博通公开宣告，要用定制AI芯片挑战英伟达以来，这家芯片巨头的市值，至今都没有低于过1万亿美元。

它离英伟达的3万多亿美元还有很远。但只要人工智能的故事能讲下去，定制芯片的故事就能讲下去，博通的故事也就能讲下去。还会有更多芯片公司试图成为下一个博通，包括中国芯片行业。于是，美国政府很可能又追在市场的屁股后面忙着堵漏。这条故事主线将贯穿整个2025年。

市场为什么相信博通的故事？

博通讲述的定制芯片的逻辑，听上去十分可信且诱人。它符合行业对大模型已经开始范式转移的判断。从去年底开始，越来越多迹象在向市场证明，扩展定律在预训练阶段的边际收益逐步放缓，大模型对算力的需求正在转向训练与推理并重。引领大模型浪潮的伊莱亚喊出了预训练将死；哈萨比斯宣称2025将是AI代理的一年；纳德拉称明年工具、搜索与浏览器市场格局将被AI颠覆；OpenAI至今没有发布GPT-5，反而极力产品化。

训练好比实验室探索，推理类似工厂量产。争夺客户，比拼商业化，要在推理中把训练的钱赚回来，就要把降低算力的总拥有成本视为最核心的考量指标之一。

一种方式是降低模型参数规模。EpochAI就发现大模型参数规模增幅正在变小，尤其是商品化的GPT-4o相对于基础模型GPT-4，规模小了一个数量级；最近微软团队一篇论文也是这么估算的。OpenAI圣诞节前发布的强化微调（RFT）技术，允许客户基于行业数据塑造强大的专家模型，同样降低了参数规模门槛。另一种方式是提升模型内在价值。OpenAI从o1预览版升级到正式版再到o3，证实推理是新的扩展范式。慢思考似乎正在接近当前的AGI基准。但是，它的代价是，任务越复杂、越广泛，消耗的token呈数量级增加。