電子發(fā)燒友報道（文/李彎彎）在人工智能芯片領(lǐng)域，專用集成電路（ASIC）正崛起。隨著AI算力需求爆發(fā)，ASIC憑借定制化、高效能等優(yōu)勢，在數(shù)據(jù)中心、AI推理等場景競爭力強(qiáng)勁。研究公司Counterpoint指出，AI芯片熱潮進(jìn)入第二階段，ASIC與GPU競爭激烈，博通和臺積電有望成最大贏家。

Counterpoint預(yù)測，AI ASIC市場規(guī)模將從2024年的120億美元增至2027年的300億美元，年復(fù)合增長率34%。供應(yīng)商格局中，博通預(yù)計2027年保持頂級AI服務(wù)器計算ASIC設(shè)計合作伙伴領(lǐng)先地位，市場份額擴(kuò)大至60%；臺積電幾乎拿下全球前十大數(shù)據(jù)中心及ASIC客戶晶圓制造訂單，份額近99%。

主要ASIC玩家及其產(chǎn)品

• 博通

博通是ASIC領(lǐng)域領(lǐng)頭羊，與谷歌、Meta等科技巨頭深度綁定。這些公司加速部署自研AI芯片，減少對通用GPU依賴，博通成為重要合作伙伴。

博通為谷歌設(shè)計的TPU采用脈動陣列架構(gòu)，專注張量運(yùn)算，能效比達(dá)英偉達(dá)H100的2 - 3倍，推理成本低30% - 40%。高盛分析師稱，TPU從v6迭代至v7，每個token成本下降70%。TPU v7于2025年發(fā)布，代號Ironwood，是首款專為AI推理設(shè)計的TPU，單芯片F(xiàn)P8算力達(dá)4614TFLOPS，配備192GB HBM3e顯存，能效比前代提升約2倍，支持構(gòu)建最高9216芯片集群，F(xiàn)P8峰值性能超42.5 exaFLOPS，已用于訓(xùn)練Gemini 3模型。

此外，2025年9月，據(jù)知情人士報道，OpenAI計劃2026年與博通聯(lián)合生產(chǎn)自主研發(fā)的AI芯片。10月13日，二者宣布達(dá)成戰(zhàn)略合作，將共同推出總?cè)萘窟_(dá)10GW的定制芯片。同時，12月，博通CEO確認(rèn)Anthropic已累計向公司下達(dá)價值210億美元的AI系統(tǒng)訂單，將直接采購近100萬顆TPU v7p Ironwood AI芯片，本地部署在控制的數(shù)據(jù)中心，博通直接供應(yīng)基于TPU v7p的機(jī)架級AI系統(tǒng)，繞過谷歌，不過谷歌預(yù)計仍可從交易中取得IP授權(quán)收入。

博通AI營收占比近年顯著提升，2025財年AI相關(guān)收入較2024財年增長約74%。展望2026財年，分析師預(yù)測基于AI的半導(dǎo)體收入可能翻倍，博通2026年預(yù)定量大幅增至200K，同比增122%，主要受谷歌TPU外供拉動。

• Marvell

Marvell在ASIC市場占一定份額，但面臨挑戰(zhàn)。業(yè)內(nèi)預(yù)測2027年為關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，屆時多家主要廠商將擴(kuò)大ASIC生產(chǎn)規(guī)模。供應(yīng)商格局中，博通主導(dǎo)，Marvell等企業(yè)爭奪第二。

Marvell曾與亞馬遜合作Trainium 2項目，卻因表現(xiàn)不佳失去Trainium 3設(shè)計合約，世芯參與開發(fā)，處境尷尬，此前被視為博通主要挑戰(zhàn)者，如今設(shè)計訂單增長受阻。Counterpoint估計，即使Marvell總出貨量持續(xù)增長，設(shè)計服務(wù)市場份額到2027年仍可能下滑至8%。

Marvell與微軟合作Maia芯片。微軟推出Maia 200芯片，標(biāo)志云服務(wù)商和AI企業(yè)對ASIC競爭進(jìn)入新階段。Maia 200是微軟2026年1月推出的第二代AI推理加速器，采用臺積電3納米工藝，每顆超1400億個晶體管，適用于大規(guī)模AI工作負(fù)載。配備原生FP8/FP4張量核心、重新設(shè)計的內(nèi)存系統(tǒng)，擁有216GB HBM3e內(nèi)存、7TB/s帶寬及272MB片上SRAM，750W SoC熱設(shè)計功耗內(nèi)，單顆芯片可提供超10PetaFLOPS的FP4性能和超5 PetaFLOPS的FP8性能，已部署于微軟美國中部數(shù)據(jù)中心，后續(xù)擴(kuò)展至更多區(qū)域，為多個大模型提供支持，微軟超級智能團(tuán)隊將利用其進(jìn)行合成數(shù)據(jù)生成和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，應(yīng)用于Microsoft Foundry和Microsoft 365 Copilot服務(wù)，同時微軟開放Maia SDK預(yù)覽，系統(tǒng)采用水冷設(shè)計方案。

微軟云與人工智能執(zhí)行副總裁斯科特·格思里稱，Maia 200是微軟迄今部署的最高效推理系統(tǒng)，每美元性能比最新一代硬件提升30%，F(xiàn)P4性能是第三代Amazon Trainium的3倍。

• 聯(lián)發(fā)科

聯(lián)發(fā)科在ASIC市場勢頭強(qiáng)勁，得益于谷歌雙規(guī)格ASIC策略，獲兩代大批量合約，被視為第二名有力競爭者。谷歌可觀出貨量提供助力，若贏得Meta下一代ASIC訂單，市場地位將增強(qiáng)。目前，谷歌TPU是云端ASIC市場最大且最穩(wěn)定的量產(chǎn)產(chǎn)品，或成唯一能與英偉達(dá)出貨規(guī)模匹敵的產(chǎn)品。

聯(lián)發(fā)科參與谷歌最新TPU v7 ASIC設(shè)計，準(zhǔn)備深化合作助力下一代AI加速器量產(chǎn)。2025年12月15日消息，谷歌TPU需求爆發(fā)，將交給聯(lián)發(fā)科的下一代“TPU v7e”芯片訂單量翻倍，利用聯(lián)發(fā)科與臺積電緊密合作關(guān)系，爭取稀缺產(chǎn)能，縮短上市時間，挑戰(zhàn)英偉達(dá)。

聯(lián)發(fā)科是谷歌引入的關(guān)鍵新合作伙伴，負(fù)責(zé)推理專用芯片設(shè)計與生產(chǎn)。TPU v7中，負(fù)責(zé)TPU v7e “Zebrafish”版本，專注高效能推理任務(wù)；TPU v8中，負(fù)責(zé)推理芯片TPU v8e設(shè)計。

2026年2月5日，聯(lián)發(fā)科CEO蔡力行指出，2026年數(shù)據(jù)中心ASIC業(yè)務(wù)可突破10億美元，2027年上看數(shù)十億美元，未來ASIC占整體營收比重有望達(dá)20%。此外，聯(lián)發(fā)科后續(xù)將投資CPO、定制化高帶寬存儲器、3.5D先進(jìn)封裝等關(guān)鍵技術(shù)，重新調(diào)整資源布局，將更多精力轉(zhuǎn)向AI專用ASIC和汽車芯片等新賽道。隨著AI算力需求爆發(fā)，聯(lián)發(fā)科在高速通信技術(shù)上有獨(dú)特優(yōu)勢，對數(shù)據(jù)中心和AI ASIC至關(guān)重要。

• 世芯

世芯處于關(guān)鍵時刻，前景取決于2026年和2027年AWS下一代Trainium芯片生產(chǎn)進(jìn)展及與英特爾合作。尚未在其他美國主要云服務(wù)商客戶中取得顯著成功，計劃拓展中型客戶項目，若無法獲更大規(guī)模云服務(wù)商合約，可能在市場份額競爭中落后。

亞馬遜Trainium芯片有成本優(yōu)勢，推理成本較H100低30% - 40%，單位算力成本為H100的60%，推理吞吐量高25%。Trainium 3于2025年12月2日發(fā)布，采用3納米制程工藝，性能較第二代提升4.4倍，內(nèi)存容量與能效分別增加4倍和40%，搭載新一代Neuron Fabric互聯(lián)技術(shù)，單臺Trn3 UltraServer可集成144張芯片，總算力達(dá)362 FP8 PFLOPs，通過EC2 UltraClusters 3.0架構(gòu)，芯片集群規(guī)模較上一代提升10倍，最高可擴(kuò)展至100萬張芯片，已為Anthropic的“Project Rainier”項目提供算力支持，可降低AI模型訓(xùn)練與推理成本達(dá)50%。

不過，Trainium3每枚芯片集成144GB HBM3e，較谷歌Ironwood TPU的192GB和英偉達(dá)BlackwellGB300的288GB有容量差距。2026年1月微軟發(fā)布的Maia 200搭載的高帶寬內(nèi)存容量也超過Trainium3。亞馬遜AWS副總裁Ron Diamant表示無意取代英偉達(dá)，強(qiáng)調(diào)提供高性價比AI訓(xùn)練解決方案，與行業(yè)趨勢相符。

ASIC與英偉達(dá)GPU的對比

英偉達(dá)GPU核心優(yōu)勢在于大規(guī)模并行計算能力，支持矩陣乘法、卷積運(yùn)算等AI任務(wù)。硬件層面，HBM內(nèi)存帶寬高、GPGPU大規(guī)模流處理器陣列是核心武器，從H200、GB200到“Vera Rubin”均如此，性能提升與顯存帶寬、NVLink互連規(guī)模掛鉤。

然而，數(shù)據(jù)中心投入和能耗壓力加劇，行業(yè)尋求更高效且貼合自身需求的方案，ASIC優(yōu)勢凸顯。以博通為谷歌設(shè)計的TPU為例，采用脈動陣列架構(gòu)，專注張量運(yùn)算，能效比達(dá)英偉達(dá)H100的2 - 3倍，推理成本低30% - 40%，定制芯片成本更具優(yōu)勢。雖英偉達(dá)CUDA軟件是維護(hù)企業(yè)客戶的關(guān)鍵護(hù)城河，覆蓋全球95%以上AI開發(fā)者，但業(yè)內(nèi)認(rèn)為未來幾年市場將呈現(xiàn)ASIC與GPU并存局面。

寫在最后

ASIC市場快速發(fā)展，博通憑借與科技巨頭合作和強(qiáng)大技術(shù)實(shí)力占據(jù)領(lǐng)先地位；Marvell面臨挑戰(zhàn)，仍努力爭奪市場份額；聯(lián)發(fā)科勢頭強(qiáng)勁，通過與谷歌合作拓展業(yè)務(wù)；世芯處于關(guān)鍵發(fā)展期，未來取決于與AWS合作進(jìn)展。ASIC與GPU競爭中，英偉達(dá)GPU有強(qiáng)大并行計算能力和廣泛軟件生態(tài)支持，但ASIC憑借定制化、高效能和成本優(yōu)勢，在數(shù)據(jù)中心和AI推理等領(lǐng)域逐漸占據(jù)一席之地。未來，隨著技術(shù)進(jìn)步和市場需求變化，ASIC市場格局可能改變，各玩家需不斷創(chuàng)新優(yōu)化產(chǎn)品，以適應(yīng)市場挑戰(zhàn)和機(jī)遇。