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Colossus (Invest Like the Best / Business Breakdowns)播客7 Sep 2022来源: joincolossus.com主持: Colossus

AMD: How Chips Are Changing - [Business Breakdowns, EP. 73]

一句话导读

这篇解读讲的是芯片行业正从'一个芯片干所有事'转向'一个任务配一个专用芯片',因为芯片性能提升变慢了。作者Jay Goldberg认为,AMD当年卖掉自己的工厂、只做设计,是它翻身的关键;现在它靠台积电的先进工艺抢走了英特尔很多生意。他还提到,谷歌、苹果这些互联网公司开始自己设计芯片(比如谷歌的TPU、苹果的M系列),不是为了省钱,而是为了性能优势。重点提了三个标的:AMD(靠台积电抢英特尔份额,利润变好)、英特尔(制程落后,工厂利用率可能只有一半)、英伟达(它的CUDA软件让AI程序员离不开它)。

AI 摘要AI 生成 · 可能有误 · 以原文为准

AMD(Advanced Micro Devices)并非全球最大或一直最佳的芯片制造商,但作为半导体行业周期性与结构性变化的典型代表,其发展历程揭示了行业核心动态。本期《Business Breakdowns》邀请半导体行业顾问Jay Goldberg,深入探讨了定制芯片(custom silicon)的崛起、AMD与Intel及Nvidia的竞争格局,以及芯片制造是否是一门好生意。关键结论包括:芯片设计市场进入壁垒极高,未来将转向特定用途的专用芯片;Google、Apple等公司正自研芯片,加剧行业变革。AMD当前的经济规模与资本配置策略(对比Intel)是理解其竞争力的重要维度。

全文约 11 分钟 · 7 个章节
深度解读

本期速览

Jay Goldberg(D2D Advisory半导体行业顾问、Snowcloud Capital合伙人)拆解AMD与半导体行业的结构性变迁。核心判断:芯片行业正从40年的通用计算时代转向定制化、专用化芯片时代,摩尔定律放缓是这一转变的根本驱动力——当CPU每18个月性能翻倍不再成立,为特定任务设计专用芯片的经济性就彻底改变了。


主题一:摩尔定律放缓——行业重构的根本驱动力

Jay Goldberg认为,摩尔定律的减速是理解当前半导体行业一切变化的起点。

  • 历史脉络:摩尔定律(Gordon Moore命名,Intel前CEO)原指每18个月晶体管密度翻倍、性能翻倍。这一定律驱动了40年生产力奇迹——如今口袋里的智能手机算力超过1950年地球上所有计算机的总和。
  • 现状变化:性能翻倍周期已从18个月拉长至3-4年。更关键的是其隐含推论:制造芯片的成本以几乎相同的速度增长。目前建设一座先进制程晶圆厂(fab)需70亿美元(仅建筑与设备)。
  • 行业分叉:成本压力驱动了两次关键拆分——1970年代,电子设备制造商与芯片制造商分离;1990年代,芯片设计(fabless)与芯片制造(foundry)分离。如今,AMD、NVIDIA、Qualcomm、Broadcom均为fabless公司,将制造外包给台积电(TSMC)等foundry。

> 数据链:全球fabless半导体市场约4000-5000亿美元;加上foundry、设备、软件、测试封装,总计8000-9000亿美元


主题二:AMD的"从贫到富"——资产剥离如何逆转命运

Goldberg认为,AMD 2008年剥离晶圆厂的决定是其历史上最重要的转折点,堪称商学院案例中"专业化与专注创造股东价值"的教科书。

  • 历史困境:AMD自1980年代起与Intel在CPU市场缠斗,但长期执行不力——产品路线图屡屡延迟,错过圣诞销售季,导致客户转向Intel。这是一个自我强化的恶性循环:延迟→丢份额→利润减少→R&D不足→再次延迟。
  • 2006年关键收购:AMD收购GPU公司ATI,意图多元化对抗Intel,结果陷入与NVIDIA的双线竞争,在CPU和GPU市场均沦为第二(CPU约20-30%份额,GPU约30%)。
  • 2008年转折:AMD意识到无法负担摩尔定律的"军备竞赛",将晶圆厂剥离为Global Foundries(2021年上市)。拆分后双方均显著改善——AMD成为fabless公司,与TSMC合作,得以完整捕获摩尔定律的每次性能增益。
  • Intel的逆转:2015-2016年,Intel自身撞上制程瓶颈,停滞在10纳米,落后TSMC两个节点(约3-4年)。AMD则借助TSMC的先进制程,在PC和最关键的数据中心市场持续夺取Intel份额。

> 数据对比:Intel的晶圆厂利用率需接近80%才能盈利,传闻已降至50%左右;而AMD作为fabless公司,运营利润几乎全部转化为自由现金流。


主题三:定制芯片崛起——互联网巨头自研芯片的颠覆性

Goldberg指出,芯片行业正像钟摆一样从完全抽象化摆回部分垂直整合——但这次是互联网公司而非电子制造商在自研芯片。

  • 机制拆解:当摩尔定律放缓,通用CPU不再能快速解决所有计算问题,为特定任务设计专用芯片(ASIC)变得经济可行。数据中心正从100% CPU转向"异构计算"——CPU占比降至50-60%,其余由GPU、AI加速器、视频编码芯片等专用芯片填补。
  • 关键案例
  • Google VCU(视频编码单元):专为YouTube视频压缩/解压设计,每年为Google节省数亿美元运营与资本支出。
  • Google TPU:专做AI数学运算。Google称,引入TPU后数据中心建设需求减少50%(当时每9个月建一座,每座10亿美元)。
  • Apple M系列/A系列:Apple自研芯片+自有操作系统,实现软硬件深度整合,带来更优图形性能、更长续航、无风扇设计——转化为消费者购买决策与客户锁定。
  • John Deere:正在自研芯片用于自动驾驶拖拉机。
  • 行业影响:七大互联网公司(Google、Facebook、Amazon、Microsoft、Baidu、Alibaba、Tencent)消耗约70%的服务器CPU产出。它们正从最大客户变成竞争对手。但Goldberg认为这并非存亡威胁——这些公司只会自研少数战略芯片,仍需大量其他芯片填充数据中心。

> 竞争动态:大型芯片公司(AMD、Broadcom、Marvell)正选择"拥抱而非对抗"——帮助互联网公司做ASIC支持工作(将设计交给foundry、调试测试),以此换取在客户整体系统设计中嵌入自家其他芯片的机会。


主题四:芯片设计的高壁垒——软件生态的"锁定效应"

Goldberg解释,CPU市场的护城河不在于硬件本身,而在于围绕x86指令集构建的庞大软件生态。

  • 壁垒本质:x86指令集是软件与芯片之间的底层接口。一代软件工程师花费数十年优化代码以在Intel/AMD的x86芯片上运行。切换到ARM等不同指令集,虽然80%的工作可通过交叉编译自动完成,但最后20%需要大量手动优化——"不有趣、没人想做,但足以阻止切换"。
  • 当前变化:ARM正接近"临界点"——更多公司因看到更好性能、更低功耗而愿意投入那20%的优化工作。中国市场尤其活跃,大量初创公司正在设计基于ARM的CPU/GPU。
  • NVIDIA的软件优势:NVIDIA多年前创建的CUDA软件层,为AI编程提供了极低门槛的接口,使其成为AI GPU的默认选择。Goldberg认为,如果他是AMD的资本配置者,会重点投资软件能力建设。

> 引文:"Chips do not operate in a vacuum. They are vehicles for executing software. And the software ecosystem is massive and complicated."(芯片不在真空中运行,它们是执行软件的载体。软件生态庞大而复杂。)


提及的标的

标的 嘉宾态度 关键数据
AMD 看好(fabless模式+TSMC合作+份额增长) 2021年营收160亿美元,毛利率48%,运营利润率20%
Intel 风险提示(制程落后+资本密集困境) 卡在10纳米,落后TSMC 2个节点;fab利用率或仅50%
NVIDIA 中性偏正面(CUDA软件护城河) GPU市场份额约70%
TSMC 看好(领先制程垄断地位) 2022年资本支出440亿美元;7纳米以下先进制程仅TSMC与Samsung可生产
Google 未明示(自研芯片案例) VCU(YouTube芯片)年省数亿美元;TPU减少数据中心需求50%
Apple 未明示(自研芯片标杆) M系列/A系列年运营支出约10亿美元
Broadcom 中性(ASIC支持业务) 毛利率高于行业平均
Qualcomm 中性(高毛利率fabless公司) 毛利率高于行业平均
Xilinx 中性偏谨慎(AMD收购价过高) AMD以490亿美元收购,对应营收约8亿美元
Pensando 中性(AMD收购) 收购价约20亿美元
Samsung 风险提示(先进制程竞争力动摇) 截至2022年8月,"看起来有点不稳"
Global Foundries 中性(AMD剥离产物) 2021年上市

值得记住的判断

1. Goldberg:摩尔定律的隐含推论比定律本身更重要——芯片性能每18个月翻倍,但制造芯片的成本以几乎相同的速度增长。如今建一座先进晶圆厂需70亿美元,这是行业分化为fabless+foundry模式的根本原因。

2. Goldberg:AMD 2008年剥离晶圆厂是"教科书级"的专注创造价值案例——拆分前,AMD因无力负担摩尔定律军备竞赛而陷入"延迟→丢份额→利润减少→再延迟"的恶性循环;拆分后,两家公司均显著改善。

3. Goldberg:芯片行业的护城河是软件,不是硬件——x86指令集上积累了数十年优化的软件生态,切换到ARM的最后20%手动优化工作"不有趣但足以阻止切换"。

4. Goldberg:互联网公司自研芯片不是为了省几美元芯片成本,而是为了战略优势——Google TPU减少数据中心需求50%,Apple M系列带来消费者可感知的性能与续航优势,转化为客户锁定。

5. Goldberg:大型芯片公司的最佳策略是"拥抱而非对抗"客户自研芯片趋势——帮助Google/Amazon做ASIC支持工作,换取在客户整体系统设计中嵌入自家其他芯片的机会。

6. Goldberg:Intel的困境是组织与资本配置问题,不是钱的问题——Intel多年产生巨额现金流,但管理决策失误导致制程落后;美国520亿美元CHIPS法案的规模甚至不及TSMC一年440亿美元的资本支出。

7. Goldberg:NVIDIA的CUDA软件层是其AI GPU市场的核心护城河——AMD若想在高增长AI市场追赶,必须大幅提升软件能力。

8. Goldberg:芯片行业已从2000年的约2000家公司整合至如今的约200家——这是过去20年行业毛利率从20-30%提升至40-50%以上的核心驱动力。