當OpenAI悄悄測試谷歌TPU的消息在AI圈傳開時，整個行業(yè)都嗅到了不一樣的味道。如今，谷歌、亞馬遜AWS、Meta等云服務巨頭集體押注自研ASIC，野村證券甚至預測2026年ASIC出貨量將首次超越英偉達GPU。這場沒有硝煙的戰(zhàn)爭，究竟是通用算力的黃昏，還是專用芯片的黎明？

作者 | 方文三

圖片來源 |  網(wǎng) 絡 

從[價值壟斷]到[數(shù)量追趕]的微妙失衡 

當前的AI服務器市場，英偉達仍牢牢占據(jù)著[價值王座]。

數(shù)據(jù)顯示，其AI GPU在市場價值中的占比超過80%，而ASIC僅為8%-11%。

但如果將目光轉向出貨量這一關鍵指標，天平已在悄然傾斜。

2025年，谷歌自研的TPU芯片出貨量預計達150萬-200萬臺，亞馬遜AWS的Trainium 2 ASIC約為140萬-150萬臺，兩者合計規(guī)模已接近同期英偉達AI GPU的40%-60%。

更具顛覆性的是，隨著Meta計劃2026年量產(chǎn)100萬-150萬顆MTIA芯片，以及微軟2027年啟動大規(guī)模ASIC部署。

野村證券判斷：ASIC整體出貨量有望在2026年某個時間點超越英偉達GPU。

這一變化的背后，是云服務商對[降本增效]的迫切需求。

以日均處理海量數(shù)據(jù)的谷歌為例，其最新一代TPU針對Transformer架構深度優(yōu)化，計算效率較上一代提升30%以上；

亞馬遜AWS的Trainium 2則聚焦分布式訓練場景，支持千億參數(shù)模型的并行計算。

在特定場景下，這些ASIC的表現(xiàn)已逼近甚至部分超越英偉達A100 GPU。

對云服務商而言，自研ASIC的意義遠不止[替代]。

谷歌每天處理數(shù)十億次搜索請求，AWS承載著全球數(shù)百萬企業(yè)的云計算需求，Meta的社交平臺每秒產(chǎn)生海量交互數(shù)據(jù)，這些場景的AI任務相對固定，恰好匹配ASIC[定制化]的核心優(yōu)勢。

據(jù)測算，同等算力下ASIC的功耗可控制在GPU的30%以內(nèi)，對需要部署數(shù)萬張卡的云服務商來說，每年節(jié)省的電費相當于一個小型電廠的年發(fā)電量。

ASIC的定制化改寫算力經(jīng)濟規(guī)則

如果把芯片世界比作一個工具箱，那么ASIC就是為特定任務量身打造的[專業(yè)工匠]，而GPU則是能應對多種場景的[全能選手]。

這種定位差異，在AI大模型規(guī)模化商用的今天被無限放大。

ASIC的核心優(yōu)勢，在于對特定算法的[極致適配]。以大模型推理為例，一旦模型部署，其算法邏輯（如Transformer的注意力機制）、計算流程（輸入輸出格式、精度需求）會長期固定。

ASIC可以直接將這些邏輯[固化]到硬件架構中，去掉GPU中用于通用計算的冗余模塊，讓硬件資源100%服務于目標任務。

谷歌TPU v5e的能效比是英偉達H100的3倍，AWS Trainium 2在推理任務中的性價比比H100高30%-40%，正是這種優(yōu)化的直接體現(xiàn)。

對比更為直觀的是運維成本。一塊NVIDIA GPU功耗約700瓦，運行大模型時每小時電費約0.56元（按0.8元/度計）；而同等算力的ASIC芯片功耗可控制在200瓦內(nèi)，同樣任務每小時電費僅0.16元。

對ChatGPT這樣需要數(shù)十萬臺推理芯片支撐的應用來說，這種差距意味著每年數(shù)億元的成本節(jié)省。

ASIC的崛起還踩中了AI產(chǎn)業(yè)的[階段紅利]。當前大模型已從[野蠻生長]的訓練階段，逐步轉向[規(guī)�；�落地]的推理階段。

巴克萊預測，到2026年推理計算需求將占通用人工智能總計算需求的70%以上，是訓練需求的4.5倍。

推理場景的[算法固化]特性，與ASIC的[專用性]形成完美契合，這也是谷歌、Meta等巨頭加速布局的核心邏輯。

從歷史維度看，這種[通用到專用]的迭代并不陌生。

比特幣挖礦早期用CPU，后來轉向GPU，但真正實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的是比特大陸的ASIC礦機，其單位能耗的挖礦效率是GPU的千倍級別。

當AI模型架構從快速迭代走向相對穩(wěn)定，ASIC正在重復類似的[效率革命]。

ASIC的規(guī)�；�現(xiàn)實困境與隱憂

盡管ASIC的優(yōu)勢顯著，但規(guī)�；�部署并非坦途。這場算力競賽的背后，隱藏著產(chǎn)能、技術與風險的多重挑戰(zhàn)。

產(chǎn)能瓶頸首當其沖。以Meta計劃2026年量產(chǎn)的MTIA芯片為例，其依賴臺積電CoWoS技術，而當前CoWoS晶圓產(chǎn)能僅能支持30萬-40萬片，遠低于其100萬-150萬顆的出貨目標。

更嚴峻的是，谷歌、AWS、微軟等廠商若同步擴產(chǎn)，高端封裝產(chǎn)能將成為制約ASIC放量的[卡脖子]環(huán)節(jié)。

臺積電雖然計劃2025年將CoWoS產(chǎn)能提升50%，但從產(chǎn)能建設到實際投產(chǎn)需12-18個月，短期內(nèi)難以緩解供需矛盾。

技術門檻同樣高企。大尺寸CoWoS封裝對芯片設計、材料一致性要求極高，系統(tǒng)調(diào)試周期長達6-9個月。

即便是技術成熟的谷歌，也需投入大量資源解決散熱、信號干擾等問題。

Meta的MTIA T-V1芯片采用36層高規(guī)格PCB與液冷+空冷混合散熱，其復雜程度堪比航天級設備，任何設計瑕疵都可能導致量產(chǎn)延期。

更隱蔽的風險在于ASIC的[專用性陷阱]。AI模型架構并非一成不變，若未來從Transformer轉向新型架構，前期投入的ASIC可能面臨[瞬間過時]的風險。

黃仁勛曾直言：[一個完美的ASIC在某些工作上表現(xiàn)出色，但在其他方面卻很糟糕。一旦AI的工作內(nèi)容改變，它就會變得毫無用處。]

這也是為何谷歌Gemini模型仍同時部署在英偉達GPU上——通過[通用+專用]的混合架構對沖技術迭代風險。

供應鏈的[蝴蝶效應]也不容忽視。若Meta、AWS等云服務商集中拉貨，高端ABF載板、HBM3E存儲芯片、液冷組件等關鍵物料極易短缺，進一步推高成本并拖慢量產(chǎn)節(jié)奏。

2024年下半年，HBM內(nèi)存價格因需求激增上漲30%，這一情景可能在ASIC擴產(chǎn)潮中重演。 

英偉達的技術、生態(tài)與反擊戰(zhàn) 

面對ASIC的挑戰(zhàn)，英偉達并未坐以待斃，而是通過技術迭代與生態(tài)強化構筑[三重壁壘]。

在2025年COMPUTEX大會上，英偉達推出NVLink Fusion技術，開放互連協(xié)議允許第三方CPU或xPU與自家GPU無縫協(xié)作。

這一策略看似[妥協(xié)]，實則通過開放接口擴大生態(tài)覆蓋，同時保持自身在計算核心上的主導權。

硬件參數(shù)上，英偉達H100的計算密度較同期ASIC高出約20%，NVLink互連帶寬是自研ASIC的1.5倍以上，在訓練千億參數(shù)大模型等復雜任務中仍不可替代。

生態(tài)壁壘更是英偉達的[王牌]。全球超90%的企業(yè)AI解決方案基于CUDA開發(fā)，從模型訓練到部署，開發(fā)者已形成深度路徑依賴。

即便ASIC算力接近GPU，企業(yè)也需投入數(shù)億甚至數(shù)十億元重構軟件生態(tài)，這種[轉換成本]構成了最堅固的護城河。

正如摩根士丹利分析：[CUDA生態(tài)就像一座高速公路網(wǎng)，所有的車都在上面跑，想換路就要重建整個路網(wǎng)。]

供應鏈控制力同樣關鍵。英偉達是HBM內(nèi)存的最大買家，占據(jù)SK海力士70%以上的產(chǎn)能；通過與臺積電的深度合作，其獲得了最多的CoWoS封裝產(chǎn)能分配。

這種[搶資源]的能力，讓英偉達在算力競賽中掌握了節(jié)奏主導權。

當ASIC廠商還在為產(chǎn)能焦慮時，英偉達已通過規(guī)�；�采購降低邊際成本，維持高毛利率優(yōu)勢。

黃仁勛的[生態(tài)戰(zhàn)]策略也在奏效。通過開放NVLink Fusion，英偉達將聯(lián)發(fā)科、Marvell等廠商納入[朋友圈]，形成[GPU+第三方xPU]的異構計算生態(tài)。

這種[以我為主、開放合作]的模式，既應對了ASIC的挑戰(zhàn)，又鞏固了自身在產(chǎn)業(yè)鏈中的核心地位。

通用與專用的共存大概率是未來格局 

ASIC的崛起并非意味著GPU的衰落，而是AI算力市場從[一極主導]走向[多元共生]的開始。

這場變革的最終結局，更可能是[通用GPU+定制ASIC]的雙軌并行格局。

短期來看，ASIC是[增量補充]而非[存量替代]。

英偉達在高端訓練市場（如千億參數(shù)模型）仍占據(jù)絕對主導，其技術積累與生態(tài)優(yōu)勢短期內(nèi)難以撼動。

ASIC則在特定場景快速滲透，成為云服務商降本增效的重要選擇。

2025-2026年將是雙線并行的過渡期，市場呈現(xiàn)[GPU主導價值、ASIC增長數(shù)量]的特征。

長期而言，市場將呈現(xiàn)[分層競爭]態(tài)勢。

英偉達繼續(xù)領跑通用AI算力市場，支撐前沿模型探索與復雜任務處理；

ASIC則在垂直場景占據(jù)優(yōu)勢，通過定制化優(yōu)化實現(xiàn)效率最大化。

對主權AI體系，ASIC可能成為突破供應限制的重要路徑，但需突破技術積累、人才儲備與生態(tài)構建的多重障礙。

從應用維度看，兩者的分工將更加清晰：GPU負責[從0到1]的創(chuàng)新探索，ASIC負責[從1到N]的規(guī)模落地。

就像超級計算機用于前沿科研，而專用服務器支撐日常數(shù)據(jù)處理，AI算力市場也將形成[創(chuàng)新與效率]的平衡。

行業(yè)數(shù)據(jù)也印證了這一趨勢。摩根士丹利預計，AI ASIC市場規(guī)模將從2024年的120億美元增長至2027年的300億美元，復合增長率達34%，但同期GPU市場仍將保持20%以上的增速。

這意味著，ASIC的崛起是在做大AI算力市場的[蛋糕]，而非單純搶奪GPU的份額。

算力革命的本質(zhì)是效率與創(chuàng)新的平衡

ASIC與GPU的博弈，本質(zhì)上是AI產(chǎn)業(yè)從[通用算力]向[專用效率]進化的縮影。

當大模型訓練成本從GPT-3時代的千萬級飆升至Grok3的數(shù)十億美元級，效率成為不可忽視的核心命題，這為ASIC的崛起提供了土壤。

但技術創(chuàng)新的不確定性，又讓通用GPU的靈活性不可或缺。

未來的AI算力江湖，不會是[非此即彼]的零和博弈，而是[各擅其長]的共生生態(tài)。

英偉達憑借技術、生態(tài)與供應鏈優(yōu)勢，繼續(xù)主導通用算力市場；

谷歌、AWS、Meta等巨頭通過ASIC在垂直場景構建壁壘；

而博通、Marvell等廠商則在定制芯片領域分一杯羹。

這場變革的深層意義，在于重新定義算力經(jīng)濟的成本結構與技術路線。

部分資料參考：

算力之光：《ASIC芯片狂飆，英偉達慌嗎？》

證券之星：《ASIC的時代即將到來？》

硬AI：《谷歌之后Meta需求爆發(fā)，ASIC明年就超英偉達GPU？》

電子發(fā)燒友網(wǎng)：《OpenAI甩出"王炸"：一個APP干翻整個辦公室，ASIC開始逆襲GPU？》

中國電子報：《2026年出貨量超GPU？ASIC時代加速到來》

電子工程世界：《DeepSeek時代，ASIC芯片加冕為王》

半導體產(chǎn)業(yè)縱橫：《GPU王座動搖？ASIC改寫規(guī)則》

       原文標題 : AI芯天下丨產(chǎn)業(yè)丨ASIC，趕超GPU？