【西南海外】科技前瞻专题-AI ASIC：算力芯片的下一篇章

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—核心观点— ASIC 可以适应不同的业务场景和商业模式的需求，可以满足大型 CSP 客户的诸多需求 ： 1 ）内部工作负载的架构优化； 2 ）更低的功耗，更低的成本； 3 ）为 AI 工作负载定制的内存和 I/O 架构。随着 AI 应用的发展和生态逐步完善， AI 算力集群特别是推理集群对加速计算芯片需求巨大，驱动 ASIC 快速成长。预计 2028 年数据中心 ASIC 市场规模将提升至 429 亿美元， CAGR 为 45.4% 。 ASIC 针对特定算法和应用进行优化设计，在特定任务上的计算能力强大，通常具有较高的能效比 。目前 ASIC 以推理场景应用为主，并开始切入到部分训练环节。对照北美四大 CSP 的自研产品路线： Google 的 TPU 出货目前以 v5 产品为主， 2025 年将量产 TPU v6 ； 亚马逊的 ASIC 产品包括 Trainium 和 Inferentia ， 分别用于训练和推理环节；微软和 Meta 也推出了各自的 ASIC 产品 Mai ………………………………