人工智能芯片市场正经历剧烈变革。随着AI模型规模扩大，对计算能力的需求也水涨船高。过去，GPU在AI训练领域占据主导地位，市场份额超过70%。然而，AI应用逐渐从训练转向推理，推理任务对计算能力要求相对较低，这为ASIC提供了发展机遇。
ASIC需求激增主要源于两方面：首先，AI模型发展重心转向推理，而ASIC在推理方面具有成本和能效优势，例如谷歌的TPU；其次，下游企业希望降低对英伟达GPU的依赖，通过定制ASIC增强议价能力和控制力。摩根士丹利预测，AI ASIC市场规模将从2024年的120亿美元增长至2027年的300亿美元。
ASIC作为专用集成电路，其计算能力和效率针对特定任务进行优化，因此在体积、功耗、可靠性和保密性方面通常优于GPU。例如，AWS的Trainium系列ASIC在性价比方面就优于英伟达的H100 GPU。
然而，ASIC的兴起并不意味着GPU的衰落。两者将在未来长期共存，GPU凭借其通用性和成熟度仍将占据一定市场份额，而ASIC则将专注于特定应用场景。未来，计算能力的多元化将成为主流趋势，量子计算等新兴技术也可能带来新的变革。
总而言之，AI芯片市场竞争日益激烈，ASIC的崛起为市场带来更多选择，同时也推动了整个AI生态的繁荣发展。
