【导语】全球AI算力市场正掀起一场定制化ASIC芯片的竞赛风暴。随着OpenAI初步测试谷歌TPU、英伟达发布NVLink Fusion技术，定制化算力竞赛已进入白热化阶段。ASIC芯片以其高效能和低能耗特性，在AI模型训练和推理任务中崭露头角，有望在明年超越GPU成为主流。谷歌、Meta、微软等云服务巨头纷纷自研ASIC，推动AI算力市场迎来新的临界点。在这场激烈的竞赛中，ASIC生态逐步完善，未来AI算力市场的权力格局将如何重塑？

全球AI算力市场正在将目光聚焦到定制化的ASIC芯片领域，并开始上演一场没有硝烟的“车轮战”：OpenAI正在初步测试部分谷歌的张量处理器（TPU）；英伟达正式发布NVLink Fusion，与由一众科技巨头组成的UALink联盟展开正面交锋……随着定制化算力竞赛进入深水区，ASIC具备的优势逐渐清晰，并有望在明年迎来超越GPU的临界点。

今年4月，谷歌推出第一款专为推理而设计的定制AI加速器

“鲶鱼”入局定制化算力竞赛

在高性能计算芯片从通用向专用的发展趋势下，ASIC芯片凭借其针对特定应用优化的特性，在多个领域崭露头角。其中，人工智能是ASIC芯片的重要应用方向之一，ASIC芯片可针对深度学习算法进行底层优化，在AI模型训练和推理任务中，以高效的计算能力和低能耗表现，支撑起自然语言处理等应用。

近日有消息爆出，OpenAI已开始租用谷歌的TPU 芯片为其ChatGPT及其他AI 产品提供算力支持。对此，摩根士丹利分析指出，对谷歌而言，这是OpenAI对其AI基础设施能力的重要背书，将推动谷歌云业务增长并巩固其在ASIC生态系统中的领先地位。

就在今年4月，谷歌在其一年一度的谷歌云大会上重磅发布第七代TPU芯片——Ironwood。值得关注的是，它是谷歌迄今为止性能最强、可扩展性最高的定制AI加速器，也是首款专为推理设计的加速器，直接叫板英伟达Blackwell B200。据谷歌云员工透露，谷歌虽然向其竞争对手开放TPU芯片，但还是会将更强大的TPU保留给自己的AI团队开发，供自家的Gemini模型使用。

TPU是ASIC芯片中的一个典型架构，而OpenAI将目光转向TPU，被视为AI基础设施市场转向的一个关键节点。作为英伟达GPU的最大采购商之一，OpenAI若是今后大规模采购TPU，将直接削弱英伟达GPU的优势地位。

“随着芯片产业链的不断成熟，相较于通用芯片或者FPGA芯片，ASIC芯片在一些业务逻辑确(què)定(dìng)且(qiě)需(xū)求(qiú)量(liàng)较(jiào)大(dà)的(de)场(chǎng)景(jǐng)下(xià)可(kě)以(yǐ)提(tí)供(gōng)更(gèng)高(gāo)的性能、更低的功耗和更具备竞争力的价格。”中昊芯英解决方案架构师顾立程向《中国电子报》记者表示，不同领域对芯片的性能、功耗、尺寸等要求各异，促使 ASIC 芯片市场呈现多样化需求，市场规模也随之(zhī)不(bù)断(duàn)扩(kuò)大(dà)。

事(shì)实(shí)上(shàng)，面(miàn)对(duì)逐(zhú)渐(jiàn)崛(jué)起(qǐ)的(de)ASIC生(shēng)态(tài)，吃(chī)遍(biàn)GPU红(hóng)利(lì)的(de)英(yīng)伟(wěi)达(dá)已(yǐ)经(jīng)急(jí)了(le)。5月(yuè)19日(rì)，英(yīng)伟(wěi)达(dá)正(zhèng)式(shì)发(fā)布(bù)并(bìng)公(gōng)开(kāi)提(tí)及(jí)NVLink Fusion技(jì)术(shù)，这(zhè)是(shì)一(yī)种(zhǒng)半(bàn)定(dìng)制(zhì) AI 基(jī)础(chǔ)设(shè)施(shī)解(jiě)决(jué)方(fāng)案(àn)，其(qí)核(hé)心(xīn)在(zài)于(yú)将英伟达的高速互连技术NVLink与第三方ASIC 、CPU等异构芯片深度融合。据悉，首批采用 NVLink Fusion的厂商不乏联发科、Marvell、新思科技和Cadence等半导体企业。黄仁勋表示，NVLink Fusion将NVIDIA AI平台和丰富的生态系统对外开放，助力合作伙伴构建专用AI基础设施。

NVLink Fusion的推出是英伟达与UALink联盟展开的正面竞争。面对日益增长的AI算力需求和复杂的业务场景挑战，显然单靠英伟达并不现实，越来越多的云服务科技巨头纷纷朝着自研ASIC的定制化方向布局。而UALink联盟作为AI服务器芯片互连组织，旨在建立开放互连生态，其成员来自云计算、半导体、处理器IP、软件公司、OEM等最顶尖厂商，囊括了亚马逊AWS、阿里巴巴、AMD、苹果、谷歌、Meta、微软等。

在这场战况愈加激烈的AI芯片群雄竞赛中，ASIC生态逐步完善，倒逼已构建GPU护城河的英伟达以技术开放之名，行生态扩张之实。随着入场ASIC的“鲶鱼”增多，未来AI算力市场的权力格局将如何重塑？

AI算力市场迎来新的临界点

过去几年，AI领域的热点被训练大模型占据，但随着AI推理模型大量涌现，AI Agent（智能体）在营销、客服、运维等场景的落地进一步放大推理性能需求，推理已成为AI经济的关键驱动力。

在AI算力重心由训练端转向推理端之际，ASIC芯片的高度定制化和能效优势趋势得以逐渐清晰。高盛在其近期发布的报告中引入ASIC AI服务器作为新类别，认为随着AI推理需求上升，具备定制化优势与预算友好特征的ASIC服务器将在2025至2026年全球服务器市场中占比达38%-40%。

在此背景下，定制化算力竞赛进入深水(shuǐ)区(qū)，以(yǐ)谷(gǔ)歌(gē)、Meta、微(wēi)软(ruǎn)、AWS等(děng)为(wèi)代(dài)表(biǎo)的(de)全球(qiú)云(yún)服(fú)务(wu)厂(chǎng)商(shāng)争(zhēng)相(xiāng)推(tuī)进(jìn)自(zì)研(yán)ASIC的(de)布(bù)局(jú)。除(chú)了(le)已(yǐ)迭(dié)代(dài)七(qī)代(dài)TPU芯(xīn)片(piàn)的(de)谷(gǔ)歌(gē)，Meta 通(tōng)过(guò)与(yǔ)博(bó)通(tōng)合(hé)作(zuò)，最(zuì)早(zǎo)将(jiāng)于(yú)今(jīn)年(nián)第(dì)四(sì)季(jì)度(dù)推(tuī)出(chū)其(qí)首(shǒu)款(kuǎn) AI ASIC 芯(xīn)片(piàn) MTIA T-V1，规(guī)格(gé)或(huò)将(jiāng)超(chāo)过(guò)英(yīng)伟(wěi)达(dá)下(xià)一(yī)代(dài) AI 芯(xīn)片(piàn)“Rubin”。AWS已(yǐ)启(qǐ)动(dòng)不(bù)同(tóng)版(bǎn)本(běn)的(de)Trainium v3开(kāi)发(fā)，预(yù)计(jì)于(yú)2026年(nián)陆(lù)续(xù)量(liàng)产(chǎn)。当(dāng)然(rán)，云(yún)巨(jù)头(tóu)的(de)自(zì)研(yán)ASIC之(zhī)路并(bìng)非(fēi)一(yī)帆(fān)风(fēng)顺(shùn)，微(wēi)软(ruǎn)于(yú)近(jìn)日(rì)被(bèi)爆(bào)出(chū)在(zài)自(zì)研(yán)AI芯(xīn)片(piàn)方(fāng)面(miàn)遇(yù)阻(zǔ)，原(yuán)本(běn)计(jì)划(huà)今(jīn)年(nián)量(liàng)产(chǎn)的(de)AI芯(xīn)片(piàn)Braga或(huò)被(bèi)推(tuī)迟(chí)到(dào)2026年(nián)投(tóu)产(chǎn)。

尽(jǐn)管(guǎn)如(rú)此(cǐ)，ASIC的(de)前(qián)进(jìn)势(shì)头(tóu)依(yī)旧(jiù)不(bù)减(jiǎn)。从(cóng)ASIC芯(xīn)片(piàn)设(shè)计(jì)大(dà)厂(chǎng)博(bó)通(tōng)和(hé)Marvell的(de)最(zuì)新(xīn)财(cái)报(bào)来(lái)看(kàn)，博(bó)通(tōng)2025年(nián)二(èr)季(jì)度(dù)AI相(xiāng)关业(yè)务(wu)收(shōu)入(rù)达(dá)44亿(yì)美元，同比增长46%。博通表示未来三年AI芯片市场规模有望达到600亿~900亿美元。Marvell在2026财年一季度，数据中心业务收入达14.4亿美元，占总收入的76%，其中AI带动下的定制芯片业务成为核心引擎。Marvell公司CEO Matt Murphy强调，AI定制芯片是公司未来的关键战略方向，并指出其正处于构建AI基础设施转型的核心位置。

在ASIC芯片大厂、云巨头等助推下，AI算力市场正在迎来新的临界点。根据野村证券的最新报告，目前英伟达GPU占 AI 服务器市场 80% 以上，ASIC 仅占 8%-11%。2025 年，预计谷歌和亚马逊 AWS两家的ASIC芯片出货量合计约为英伟达 GPU 出货量（500 万至 600 万）的 40%-60%。到 2026 年，随着 Meta与微软大规模部署，ASIC 出货量有望超越英伟达 GPU。届时，从投资驱动转变为应用拉动，属于ASIC的时代将正式到来。

在这个临界点到来之前，ASIC芯片依旧是机遇与挑战并存。由于ASIC芯片从设计、制造到量产的流程复杂，周期漫长，且一次性投入巨大，相关企业会面临研发周期与成本挑战，还会遇到竞争愈加激烈和技术追赶的现实压力。

从应用场景来看，ASIC行业正从云端向边缘端深度渗透。而放眼全球市场，ASIC领域呈现出“北美主导、中国加速、新兴市场爆发”的格局。

“国际巨头通过技术壁垒与生态闭环垄断市场，同时跨界竞争加剧，科技巨头与初创企业纷纷涉足该领域。”顾立程表示，当下北美AI和半导体圈正在发生AI算力硬件的转向，AI芯片市场也进入了更具竞争性的新阶段。相比之下，国内企业在技术研发水平、高端人才储备、产业链协同等方面仍存在差距。国内企业可以借鉴北美企业在技术创新、市场拓展等方面的经验(yàn)，加(jiā)快(kuài)技术迭代速度，提高产品竞争力，在全球ASIC 芯片市场中占据更有利的地位。