GPU有了真正的替代者？

最近瑞·達利歐再次發文，發表了他近期訪問中國等亞洲國家后的感想。其中他提到，鑒于AI已經無處不在，“意味著一切”，決定AI性能的芯片將成為最重要的國際地緣戰略標的，“地位甚至將比石油更重要”。

看來，蔓延全球資本市場的AI芯片熱潮還要繼續火下去。無獨有偶，最近國際頂尖投資銀行摩根大通發布了一篇研報，將這個賽道中的ASIC芯片（專用集成電路）價值又提升到一個新高度。

ASIC是專為特定應用而設計的芯片。與通用處理器不同，ASIC在硬件層面進行設計，以執行預定義的指令集，這種定制專業化帶來了獨到的性能優勢。

從技術架構的角度來看，ASIC通常包含數百萬到數十億個晶體管，構成針對特定任務的電路。其核心組件包括邏輯門（執行基本運算）、存儲模塊（靜態或動態存儲）以及高速互聯系統。這種專用設計使ASIC在目標任務性能方面超越通用處理器。

ASIC風起云涌

隨著大型云計算公司和科技巨頭尋求降低人工智能計算成本、提高能源效率并擺脫對以英偉達為主的通用GPU單一路徑依賴，定制芯片ASIC市場正進入新的增長周期，博通和Marvell有望成為這一趨勢的主要受益者。

在近期發布的一份半導體行業報告中，摩根大通分析師預測，到2026年末，人工智能ASIC芯片市場規模將達到約600億至700億美元，并在未來幾年保持40%至50%以上的復合年增長率。報告指出，博通目前占據高端ASIC市場約80%至85%的份額，Marvell位居第二，市場份額約為10%至12%。

人工智能計算需求的快速增長正在改變芯片采購結構。摩根大通認為，谷歌、亞馬遜、Meta、微軟、OpenAI 和軟銀/Arm等客戶正在加速開發專有或定制的AI 處理器，以實現更高的性能、能效和更低的總體擁有成本。與英偉達和AMD的通用GPU不同，ASIC芯片通常是為特定客戶、軟件?；蚱脚_設計的，因此更適合擁有大規模內部工作負載的超大規模云服務提供商。

該報告預測，博通的AI端收入將從2025財年的約200億美元飆升至2026財年的超過600億美元，并在2027財年達到超過1500億美元。其定制產品線包括谷歌 TPU、Meta MTIA、字節跳動AI視頻和網絡芯片、OpenAI XPU、軟銀/Arm XPU以及Anthropic相關的TPU機架級解決方案。

摩根大通預計，Marvell的數據中心業務收入將從2025年的約61億美元增長到2026年的約93億美元，并在2027年達到約146億美元。增長動力包括亞馬遜的Trainium 3和Trainium 4、微軟的Maia、谷歌的SmartNIC/DPU、CXL控制器等。

該報告還提出了一個關鍵洞察：到2027年，AI ASIC/XPU的年出貨量將超過GPU。2027年AI芯片總出貨量將達到2330萬臺，其中GPU為1090萬臺（占47%），ASIC/XPU為1250萬臺（占53%）。這表明，盡管GPU將繼續增長，但定制芯片可能會在新AI算力部署中占據更大的份額。

相比GPU，AI ASIC最大的優勢是性價比和能效。以當前市面上的主流產品看，性能接近的ASIC芯片要比英偉達GPU產品低一半以上，ASIC的初始開發成本一般很高，但量產后邊際成本會大幅下降。

ASIC單位能耗更低，在AI推理場景中，谷歌TPU v5的單位計算成本比通用GPU降低了70%，而亞馬遜Trainium 3的功耗僅為通用GPU的三分之一。此外還有小型化優勢。由于采用專用設計，ASIC可以在更小的芯片面積內實現更高的計算密度，這對于空間受限的應用尤為重要。

需注意，小摩的這一評估并不意味著對英偉達的需求會迅速下降。相反，它指出了AI基礎設施投資的分化：GPU將繼續滿足通用訓練和推理需求，而云服務提供商的定制ASIC將在大規模、穩定且可預測的內部工作負載中獲得更高的市場份額。

對于投資者而言，摩根大通的這份報告強化了人工智能硬件供應鏈正在從GPU擴展到ASIC、先進封裝、HBM接口、光互連和CPO等細分賽道的邏輯。如果報告中的預測成真，博通和Marvell將成為下一階段人工智能計算架構轉型中的核心平臺公司。

當然，博通和Marvell可不只是ASIC未來盈利折現那么簡單，這兩家眼下已經是全球唯二的高端DSP（數字信號處理器）電芯片供應商。這類芯片是高速光模塊中最核心的零部件，相當于發動機對于汽車之重要性。國內頭部光模塊企業都是這兩家企業的重要DSP芯片客戶。而光模塊則是算力集群中海量數據流通的關鍵。

除了上述兩家龍頭以外，聯發科也已經切入ASIC芯片這條“黃金賽道”。在手機業務增長乏力后，聯發科將數據中心定制ASIC確立為核心增長曲線，已經抽調移動芯片研發資源組建獨立云端ASIC研發中心，依托提供覆蓋設計、封裝、互連的系統級解決方案，期待實現ASIC業務短期快速放量。

供應鏈雙軌布局是聯發科區別于另外兩家廠商的關鍵策略，高端訓練相關ASIC持續采用臺積電先進制程與CoWoS封裝，面向谷歌的新一代推理芯片則將同時采用英特爾18A工藝搭配EMIB-T先進封裝，以此緩解臺積電先進封裝產能緊張帶來的交付壓力，構建雙重供應鏈安全體系。

結語

不僅是摩根大通，綜合國內券商最新研報的判斷，谷歌、亞馬遜、Meta、OpenAI、微軟等科技公司的ASIC需求數量，將在2026~2027年迎來爆發式增長。

雖然說在當前的訓練領域，GPU統治地位依然比較難撼動；但在推理領域，ASIC已顯現優勢：特別是在算法固化、大規模部署的推理場景，ASIC憑借極致能效和低成本，正在侵蝕原屬GPU的市場份額。許多企業將訓練用GPU，推理用ASIC作為混合架構。

在國內，芯原股份為國產ASIC定制服務的龍頭廠商。公司已經覆蓋較完整的先進工藝節點，多個5nm/4nm一站式服務項目正在執行，且與全球主流晶圓廠、封測廠及EDA廠建立了長期穩定的合作關系，系互聯網云廠等客戶首選的芯片設計服務合作伙伴，具備一定高端ASIC定制實力。不過，在高端AI ASIC市場能否快速實現技術突破，依然是擺在其面前的重大課題。

可以說，AI的橫空出世，帶動AI訓練芯片企業業績不斷創新高。而隨著應用端推理需求的大爆發，算力基礎設施敘事的下一個重點，則很可能是下游大廠同步加碼定制ASIC芯片以降本穩供成為風潮。

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