電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）2025年，全球AI芯片市場(chǎng)正迎來(lái)一場(chǎng)結(jié)構(gòu)性變革。在英偉達(dá)GPU占據(jù)主導(dǎo)地位的大格局下，ASIC（專(zhuān)用集成電路）憑借針對(duì)AI任務(wù)的定制化設(shè)計(jì)，成為推動(dòng)算力革命的新動(dòng)力引擎。數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2024年的1425億元迅猛增長(zhǎng)至2029年的1.34萬(wàn)億元，其中，ASIC架構(gòu)產(chǎn)品將在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位。

AIASIC是專(zhuān)為人工智能算法打造的專(zhuān)用集成電路。其核心特征在于，通過(guò)硬件層面的深度定制，在特定場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)極致的能效比。與傳統(tǒng)通用芯片（如CPU、GPU）不同，AIASIC從設(shè)計(jì)之初便圍繞矩陣運(yùn)算、并行處理等AI核心需求進(jìn)行架構(gòu)優(yōu)化，使硬件結(jié)構(gòu)與算法高度融合，形成了“算法-芯片”協(xié)同優(yōu)化的技術(shù)范式。

以云天勵(lì)飛的DeepEdge10為例，該芯片采用14nmChiplet工藝，集成自主設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NNP400T），通過(guò)D2DChiplet技術(shù)實(shí)現(xiàn)8T-256T的算力覆蓋，能夠支持7B至130B參數(shù)規(guī)模的大模型邊緣端推理。在智慧交通場(chǎng)景中，這種設(shè)計(jì)使芯片將目標(biāo)檢測(cè)延遲降低至5ms以?xún)?nèi)，功耗相較于GPU方案減少了60%，充分展現(xiàn)了AIASIC在特定場(chǎng)景下的優(yōu)勢(shì)。

技術(shù)突破：ASIC的四大核心優(yōu)勢(shì)

ASIC通過(guò)去除通用芯片中的冗余功能模塊，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算效率的巨大提升。谷歌TPUv5的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)表明，其能效比達(dá)到英偉達(dá)H100的1.43倍；在BERT模型推理任務(wù)中，每瓦特性能提升了3.2倍。這一優(yōu)勢(shì)得益于A(yíng)SIC的三大設(shè)計(jì)原則：其一，算力密度優(yōu)化，采用3D堆疊技術(shù)提高晶體管密度；其二，電壓域精細(xì)管理，通過(guò)動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整（DVFS）降低閑置功耗；其三，內(nèi)存墻突破，集成HBM3e內(nèi)存，帶寬高達(dá)1.2TB/s。

在量產(chǎn)階段，ASIC的單位算力成本展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。亞馬遜Trainium2的測(cè)算顯示，其訓(xùn)練成本相較于GPU方案降低了40%，推理成本下降了55%。在萬(wàn)卡級(jí)集群部署中，這種成本優(yōu)勢(shì)更為突出：構(gòu)建10萬(wàn)卡集群時(shí)，ASIC方案可節(jié)省初始投資約12億美元，進(jìn)一步凸顯了ASIC在成本控制方面的潛力。

架構(gòu)創(chuàng)新方面，ASIC也取得重大突破。云天勵(lì)飛提出的“算力積木”架構(gòu)，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算單元（如4TOPS的NPU核心）的靈活組合，實(shí)現(xiàn)了從8T到256T的算力彈性擴(kuò)展。該架構(gòu)支持7B、14B、130B等不同規(guī)模模型的邊緣部署。在深圳地鐵人臉識(shí)別系統(tǒng)中，它實(shí)現(xiàn)了98.7%的準(zhǔn)確率，同時(shí)保持15W的低功耗，為架構(gòu)創(chuàng)新提供了成功范例。

生態(tài)協(xié)同效應(yīng)在A(yíng)SIC領(lǐng)域也日益顯著。頭部企業(yè)正在構(gòu)建“芯片-算法-應(yīng)用”的垂直生態(tài)。寒武紀(jì)推出的MLU370-X8芯片，配套CambriconNeuware軟件棧，提供了從模型量化到部署的全流程工具鏈，將模型轉(zhuǎn)換時(shí)間從小時(shí)級(jí)壓縮至分鐘級(jí)，有力推動(dòng)了生態(tài)協(xié)同發(fā)展。

AIASIC：應(yīng)用場(chǎng)景與產(chǎn)業(yè)格局

AIASIC憑借其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，在多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了廣泛應(yīng)用，應(yīng)用場(chǎng)景從云端到邊緣全域深度滲透，全球產(chǎn)業(yè)格局也在不斷演變。

在智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施方面，以深圳龍崗區(qū)的智慧交通項(xiàng)目為例，云天勵(lì)飛的ASIC芯片為2000路攝像頭的實(shí)時(shí)分析提供了強(qiáng)大支持，日均處理10億幀圖像，將事故響應(yīng)時(shí)間從3分鐘大幅縮短至20秒。其邊緣計(jì)算架構(gòu)通過(guò)本地化處理，避免了1.2PB/天的數(shù)據(jù)上傳，年節(jié)省帶寬成本超千萬(wàn)元，展現(xiàn)了在智慧城市建設(shè)中的重要作用。

工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，博創(chuàng)科技PLC芯片在汽車(chē)生產(chǎn)線(xiàn)上的應(yīng)用表明，ASIC方案將運(yùn)動(dòng)控制延遲從500μs降至80μs，滿(mǎn)足了0.1mm級(jí)定位精度要求。在三一重工的智能工廠(chǎng)中，ASIC驅(qū)動(dòng)的視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了每分鐘120件的檢測(cè)速度，缺陷檢出率高達(dá)99.97%，為工業(yè)自動(dòng)化升級(jí)提供了有力支撐。

消費(fèi)電子領(lǐng)域，小米14Ultra手機(jī)搭載的ASIC影像芯片，通過(guò)定制化ISP架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了4K120fps視頻的實(shí)時(shí)HDR處理，功耗較前代降低了35%。在OPPOFindX8中，ASIC芯片支持的AI降噪算法將暗光拍攝噪點(diǎn)減少了62%，動(dòng)態(tài)范圍提升了4檔，提升了消費(fèi)電子產(chǎn)品的性能和用戶(hù)體驗(yàn)。

從產(chǎn)業(yè)格局來(lái)看，國(guó)際巨頭積極布局。博通憑借55%-60%的市場(chǎng)份額領(lǐng)跑全球，其為谷歌設(shè)計(jì)的TPU系列已迭代至第七代Ironwood，采用3nm工藝，算力達(dá)到42.5EFLOPS，較前代提升了300%。Marvell的定制計(jì)算產(chǎn)品線(xiàn)覆蓋AI加速、安全加密等六大領(lǐng)域，客戶(hù)包括亞馬遜、微軟等頂級(jí)云廠(chǎng)商，展現(xiàn)出國(guó)際巨頭在A(yíng)SIC領(lǐng)域的強(qiáng)大實(shí)力。

中國(guó)企業(yè)也在迅速崛起。寒武紀(jì)的思元590芯片采用7nm工藝，集成512TOPS算力。在MLPerf基準(zhǔn)測(cè)試中，ResNet50模型推理吞吐量達(dá)到每秒3800張圖像。云天勵(lì)飛與深圳國(guó)創(chuàng)合作的具身智能機(jī)器人，搭載自研ASIC芯片，實(shí)現(xiàn)了每秒45萬(wàn)億次計(jì)算的實(shí)時(shí)環(huán)境感知，彰顯了中國(guó)企業(yè)在A(yíng)SIC領(lǐng)域的創(chuàng)新能力和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

生態(tài)協(xié)同創(chuàng)新方面，中國(guó)企業(yè)也在不斷推進(jìn)。芯原股份推出的“IPPowerHouse”模式，提供了從芯片設(shè)計(jì)到量產(chǎn)的全流程服務(wù)，其N(xiāo)PUIP已被12家客戶(hù)的26款芯片采用。在華為昇騰生態(tài)中，ASIC芯片與MindSpore框架深度適配，將模型訓(xùn)練效率提升了40%，推動(dòng)了中國(guó)ASIC產(chǎn)業(yè)生態(tài)的完善。

總結(jié)

行業(yè)普遍共識(shí)認(rèn)為，未來(lái)十年AI計(jì)算將呈現(xiàn)“GPU+ASIC”的混合架構(gòu)特征。黃仁勛在斯坦福大學(xué)的演講中指出，到2035年，機(jī)器人系統(tǒng)將產(chǎn)生現(xiàn)有大模型10萬(wàn)倍的數(shù)據(jù)量，這需要ASIC在邊緣端提供每秒百萬(wàn)億次級(jí)的實(shí)時(shí)計(jì)算能力。吳雄昂預(yù)測(cè)，2030年ASIC與GPU將在A(yíng)I芯片市場(chǎng)平分秋色，形成技術(shù)生態(tài)的平衡發(fā)展。