经济学家Ed Yardeni 在一份报告中指出：“DeepSeek在两个月内仅花费 560万美元来开发其DeepSeek-v3模型。”相比之下，Anthropic的首席执行官Dario Amodei 去年提到，建立一个模型的成本为1亿至10亿美元。而且由于这些模型是开源的，在成本和定价上都具有很大的优势。

然而，不容忽视的是，尽管DeepSeek的成本大大低于传统大厂，但其能够取得如此突破的背后，依然离不开GPU这一关键硬件的强力支持。随着AI竞争日益激烈，尤其是训练和推理市场的不断扩展，算力仍将是决定胜负的关键，GPU的作用依然无法被忽视。

无论是DeepSeek还是对AI的泡沫担忧，都没有减缓企业的投资热情。2025年各家云厂商仍然有着大幅的资本支出。科技公司们为了在AI这场战斗中赢得胜利，近些年来大肆建设数据中心，抢GPU卡，抢电力，新一轮激烈角逐正在拉开：

• 1月21日，OpenAI宣布了一个新项目：星际之门（Stargate Project），计划在未来四年内投资5000亿美元，在美国为OpenAI建设新的人工智能基础设施，在今年投入首笔1000亿美元。

• 亚马逊今年计划在基础设施方面投资1000亿美元，高于2024年的770亿美元，是前一年480亿美元的两倍多，绝大部分资金将用于亚马逊网络服务的数据中心和服务器；

• 微软在2025年1月初宣布，计划在2025财年（截止今年6月份）投资800亿美元建设能够处理人工智能工作负载的数据中心；

• 谷歌计划在2025年投资750亿美元（较去年的 530 亿美元增长 42%），谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊称人工智能的机遇“前所未见，这就是我们加大投入以抓住这一机遇的原因。

• Meta将在今年投资600亿至650亿美元用于AI相关的资本支出。Meta首席执行官马克·扎克伯格表示：“我仍然认为，从长远来看，大力投资资本支出和基础设施将是一种战略优势，我们可能在某个时候会发现其他情况，但我认为现在下结论还为时过早，就目前而言，我敢打赌，建设这种基础设施的能力将是一个重大优势。”就连过去几年在AI领域很谨慎的甲骨文，2025年也加大了资本支出。甲骨文将在2025年将资本支出比2024年增加一倍，达到约136亿美元。而2021财年，甲骨文的资本支出仅为20亿美元左右。

• 甲骨文首席财务官萨弗拉·卡兹 (Safra Katz) 在2025财年财报会上表示，AI需求推动甲骨文云基础设施收入增长52%，云计算收入本财年有望达到250亿美元。

据估计，微软、亚马逊、谷歌和Meta 2024 年的总资本支出将达到2460亿美元，高于2023年的1510亿美元。而2025年的支出可能超过3200亿美元。在科技巨头们如此高额的资本支出中，GPU的采买将占据很大一部分，10万卡级别的集群正逐步成为AI计算的标配。

英伟达无疑是这一浪潮的最大受益者：其三大客户之一Meta正加速建设一座超2GW的数据中心，计划在2025年底前部署超过130万块GPU；甲骨文则在打造Zettascale级别的云基础设施超级集群，支持多达131,072个Blackwell GPU，预计于2025年上半年推出；而微软去年成为全球最大GPU买家，据Omdia分析，微软在2024年采购了多达485,000块Hopper芯片，是其他厂商的两倍，今年800亿美元的预算预计也将大幅投入GPU采购。

2025年，英伟达的Blackwell GPU无疑将成为市场最受关注的芯片。尽管该系列面临一些技术挑战，英伟达仍计划提前推出。据Business Insider报道，Nvidia正积极推动SK Hynix尽早准备其下一代内存，以加速Blackwell GPU的量产。

AMD也在积极加速GPU导入厂商，本次大火的DeepSeek-V3模型的开发中，就使用了AMD Instinct GPU和ROCM软件。MI300系列GPU已成为AMD有史以来增长最快的产品，微软已采购Instinct MI300X。据Nextplatform报道，预计2024年AMD向数据中心的GPU芯片销售额将突破50亿美元，几乎是2023年的10倍。此前，AMD首席执行官Lisa Su曾透露，已有超过100家企业和AI客户积极部署MI300X。

为了快速攻占AI市场，AMD打算提前推出下一代GPU芯片MI350系列。MI350 将在本季度开始向主要客户送样，并将生产出货时间加速到年中。

在这一趋势下，GPU市场或将再度迎来供不应求的局面，只有少数头部厂商能够优先获得供应。

GPU缺货最大的问题在于产能端。CowoS封装和HBM存储作为GPU的两大支柱，也制约了GPU的产能。据DIGITIMES Research称，受云端AI加速器需求旺盛推动，2025年全球对CoWoS及类似封装产能的需求或将增113%。为此，GPU产业链中关键的两大厂商台积电、SK海力士等行业巨头纷纷加大扩产力度，试图解决供应不足的困境。

由于日益加剧的地缘政治和经济不确定性，台积电的先进封装路线图在2024年经历了多次调整。根据台积电的最新规划，2024年CoWoS的月产能预计为35,000片，到2025年将增加一倍，达到75,000片，预计2026年将进一步增至135,000片。

台积电2024年的CoWoS封装就进行了扩产，比2023年增加了2倍，但是仍然供不应求。根据SEMI Vision的数据，台积电在竹南、嘉义、台中和台南四地的先进封装扩建项目正全力推进。其中竹南先进封装AP6B厂于12月3日获使用证，嘉义厂于今年5月动工。台中AP5B厂预计明年上半年投产，群创台南厂区台南AP8厂（内部代号AP8）则计划于2025年底小规模投产。而经济日报1月20日的最新消息，台积电再投2000亿新台币计划在南科三期新建两座CoWoS封装厂。如果消息属实，加上目前正在建设的嘉科厂，台积电短期内CoWoS厂总数将达到八座，具体包括嘉科一期两座、群创四厂改建两座、南科三期两座，以及嘉科二期规划的两座。CoWoS封装的火热需求可见一斑。

另一边，SK海力士也是忙的飞起。作为HBM的主要供应商，SK海力士2025年的HBM产能均已经售罄，因而一边不断加大扩产HBM产能，目标是到明年实现每月14万片晶圆的HBM产能；一边加快产品迭代步伐，正与台积电就16层HBM4进行密切合作，预计2026年下半年开始量产出货。

2024年全年SK海力士营收创历史新高，超过2022年创下的纪录21万亿韩元以上，营业利润也超过了2018年半导体超级繁荣时期的纪录。反观三星，已经将HBM3E市场拱手让给了SK海力士，目前的希望是HBM4，三星打算采用混合键合新技术来实现16层的HBM4。但从目前的进展来看，似乎没那么顺利。不过，三星也在扩产HBM产能，计划在今年年底前将其HBM产能提高至每月14万至15万片晶圆，并在明年年底前进一步提高至每月17万至20万片晶圆。

美光的HBM产品进展还不错，其首席执行官预计2024财年HBM的收入大概在数亿美元，2025财年将达到数十亿美元。美光的目标是明年拿下20%的HBM市场份额。在台湾，美光正在大幅扩产HBM产能，包括台中A3工厂和桃园第11工厂，此外美光还在台湾开设了一个新的办公室，收购了友达光电的台中工厂，将其改建为DRAM生产基地。该公司计划到明年年底将目前每月20,000片晶圆的产量增加两倍至60,000片。

从短期来看，尽管扩产计划已在推进，供需矛盾仍将长期存在。尤其是随着AI和数据中心应用的进一步发展，GPU的需求将持续攀升，单靠现有产能扩充恐难以迅速弥补市场缺口。

GPU芯片短缺已经不是一两年的事了，云厂商们受制于Nvidia好多年了。因而云端巨头皆投入ASIC芯片开发，Google推出的TPU（张量处理器）已经成为行业标杆；亚马逊AWS也推出了Trainium和Inferentia两款自研芯片；微软紧随其后，开发了Maia和Cobalt系列；Meta则以MTIA芯片抢占市场；而OpenAI，据传正与博通合作开发自有的ASIC芯片，以支撑其大规模AI模型的训练需求。

显然这些ASIC已经小有气候。苹果2024年7月发表iPhone AI的首个预览版，其AI模型就是使用Google的TPU（张量处理器）上训练。在亚马逊的AWS Reinvent大会上，其宣布将使用亚马逊自家的自研AI芯片进行模型训练，除夕之外，苹果正评估亚马逊最新的Trainium2芯片，种种迹象表明，ASIC已经能补充一部分GPU的空缺。

ASIC必然有其独特的存在价值。英伟达的B200等GPU芯片，主要通过扩大面积来提升性能，所以会越做越大，而聚焦于提升算力的ASIC芯片，抛弃了GPU中的部分通用功能，成为一种提升效能、降低功耗的选择，换句话说，ASIC具有高性能、低功耗、成本低、保密性和安全性高以及减少电路板大小的优势。

即使是“GPU之王”英伟达，也没有忽视ASIC的潜力。据报道，英伟达已经开始规划ASIC产品线，在台湾招募上千名芯片设计、软件开发及AI研发等领域之人才。黄仁勋直言，NVIDIA借此可进一步扩大客群，或许CSP业者客户会成为NVIDIA的竞争对手，但同时所有的CSP也都还会是NVIDIA的客户，云端客户将离不开NVIDIA。

ASIC盛行时代，也带火了博通和Marvell。博通已经迈向万亿美元市值，Marvell的市值也突破千亿美元大关。这些公司在ASIC领域的快速崛起，不仅得益于自身技术研发能力，还反映了市场对定制化计算解决方案的巨大需求。

随着AI模型复杂度的提升和大规模应用的普及，ASIC市场的规模呈现爆炸式增长。据摩根士丹利预计，AI ASIC市场规模将从2024年的120亿美元增长至2027年的300亿美元，年均复合增长率达34%。博通更乐观地预测，2027年ASIC的市场需求规模将在600亿至900亿美元之间，而Marvell则预计2028年数据中心ASIC市场规模将攀升至429亿美元。

GPU的短缺问题虽难短期内完全解决，但ASIC芯片的崛起无疑为填补这一空缺提供了可行的路径。特别是在云计算和AI领域，ASIC通过定制化设计，在特定应用中提供更高效、更低功耗的解决方案，逐步成为GPU的有力补充。

随着越来越多的云服务商投入到ASIC研发中，未来的计算生态可能会更加多元化。GPU和ASIC将两者互补，共同推动着整个AI和云计算产业的前进。

写在最后

DeepSeek的出现，使得很多人认为对算力以及英伟达不利。但是「信息平权」的一篇分析中的观点是前沿探索（如新模型的开发）和后发追赶（即基于已有成果的改进）所需要的算力需求是不同的。文章引用了《The Bitter Lesson》中的观点，强调算力才是AI研究的根本驱动力。历史经验告诉我们，AI的突破往往来源于算力的扩展，而非单纯的算法创新。随着算力的不断提升，AI的能力将得到质的飞跃。

因此，GPU在未来AI战场上的重要地位，依旧牢不可破。AI行业的未来，依然是算力的较量，无论是DeepSeek这样的新兴公司，还是OpenAI、谷歌、Meta等传统巨头，GPU仍将是支撑他们技术创新与产品突破的基石。2025年，GPU的抢夺战依旧很精彩！