变化一：已观察到的推理需求加速（市场已部分交易）
四月底五月初美股巨头季报显示，token 量（尤其是三月份）边际变化显著。谷歌 5月 20 日 IO 大会进一步确认了 to C 端 token 量的加速增长（微软季报已显示 to B 端token 量加速）。
这解释了为何市场预期的微软和 Meta 资本开支削减并未发生：推理需求的增长填补了潜在缺口。例如，微软砍掉的是面向 OpenAI 训练的数据中心，而推理需求补位。
推理需求的加速无需等待爆款应用出现，其增长态势清晰可见，且与 AI 商业模式的闭环逐渐清晰有关。市场对此变化的持续性和规模可能仍低估。
训练需求一直存在，但此前受限于供给（如英伟达 GB 系列问题）。
预计今年下半年，OpenAI 和 xAI 等超大集群所需的 BB 系列芯片将逐步交付，满足积压需求，训练量将开始回升。
这仅是训练需求复苏的起点。一旦 OpenAI/xAI 通过大集群推出下一代模型，第二梯队的公司（如谷歌、亚马逊）可能跟进。目前这些公司训练需求处于待定状态，但一旦领头羊有进展，其需求可能迅速释放。
市场（A 股和美股）目前对此预判尚未交易，因需看到数据（美股）或认识不足（A股）。
上半年训练和推理需求预期共振向下，下半年则有望共振向上。
判断训练需求无需等待爆款模型，推理需求无需等待爆款应用。应更早关注 token量（应用端）和研究模型演化格局（模型端），避免在信息普及后错过行情。
本次更新围绕推理需求，重点讨论 ASIC 产业链。
提及即将举行的 Marvell AI Day，预期其将对 ASIC、光互联等环节的未来趋势做出判断，值得关注。后续将整理分享其观点。
核心驱动： AI 推理需求增长、算力需求增加、成本控制诉求、降低对英伟达依赖。
厂商进展：
其他厂商：OpenAI、xAI、Apple 等也在推进自研芯片，预计 2026 年下半年开始放量，初期规模较小（各小几十万颗）。
合作情况：
亚马逊：25年主力合作方为Marvell。Trainium3主要合作方为 Alphawave，但 Marvell 也参与部分型号（如 Trainium2 Ultra/Trainium3Lite）。下一代（Trainium4）合作方待定（可能延续多供应商策略）。
微软：第一代合作方为创意电子。第二代（Maia 200）采用双路径：部分自研+创意电子后端；部分全委托 Marvell。预计 Marvell 方案占比较大。下一代（Maia 300）合作格局可能更复杂（博通、联发科等可能参与竞争）。
总体趋势： 尽管竞争导致份额可能分散，但 ASIC 芯片总量快速增长，头部设计服务厂商（如博通、Marvell）通过拓展新客户（如苹果）仍能获得增长。
在 ASIC 业务方面，可能澄清与亚马逊（Trainium3）、微软（Maia 200）等项目的合作情况。
可能更新 AI 相关收入指引（此前预期 2024 年 15 亿、2025 年 25 亿美元）。
可能提供连接技术迭代路径及市场空间的新指引。
