ASIC与GPU：未来AI芯片市场的双雄对决

近期，在ASIC（专用集成电路）市场中，各种观点纷纭，呈现出截然不同的声音。

“全球众多ASIC项目中，90%会失败”，这是英伟达CEO黄仁勋的断言。这一言论迅速在市场上引发了关于ASIC成长性的广泛讨论，各种猜测层出不穷。

黄仁勋指出，相较于英伟达主打通用GPU架构，ASIC专为特定任务打造，虽然在单一用途上效能与效率极高，但缺乏灵活性与扩展性。这种“单点优化”策略难以应对AI应用快速演进的现实。他强调，ASIC的入场门槛与运维难度都很高，并以谷歌TPU为例称，即便是全球最强的ASIC团队，其模型仍需部署在英伟达GPU上。

然而，市场上另一种声音同样有依据——在ASIC的迅猛发展中，英伟达已嗅到危险的信号。

ASIC能否赶超GPU？

在算力芯片市场，ASIC的支持者并不在少数。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%。然而，从出货量的角度来看，情况正在发生变化。到2025年，谷歌的TPU出货量预计将达到150-200万台，亚马逊AWS Trainium 2 ASIC约为140-150万台，而英伟达的AI GPU供应量将超过500-600万台。

随着Meta于2026年开始大规模部署其自主开发的ASIC解决方案，Microsoft将于2027年开始大规模部署，预计ASIC总出货量将在2026年的某个时候超过英伟达GPU出货量。

这意味着，ASIC的时代或将正式到来。

OpenAI宣布测试谷歌TPU的消息也进一步点燃了市场热情。据悉，人工智能（AI）技术大厂OpenAI已开始租用谷歌的AI芯片以支持旗下ChatGPT和其他产品的计算需求。虽然目前尚无计划大规模采用，但OpenAI正在开发自家芯片以降低对英伟达、AMD的依赖。

在笔者看来，“ASIC芯片是否在未来有望碾压GPU？”这更像一个伪命题。

ASIC的核心优势

市场普遍认为，ASIC正成为AI芯片的重要分支。那么，ASIC究竟以何种优势给GPU带来冲击？相关讨论却较少。针对一系列问题，笔者将对此展开讨论。

根据承担任务的不同，AI芯片主要可以分为两类：AI训练芯片和AI推理芯片。2025年，全球AI推理算力需求呈现爆发式增长，这对于ASIC来说是一个契机。

推理是“用已训练好的模型处理数据”的过程。这种“固定性”正好匹配ASIC的核心优势——为单一任务定制硬件架构：可以直接将推理算法的计算逻辑、数据路径固化到芯片中，让硬件资源100%服务于推理计算。

同理，ASIC在训练任务中的能力就相对弱一些。因为训练任务算法迭代快、需求灵活。若用于训练，算法更新时芯片面临失效风险。

推理场景对“能效比”（每瓦功耗能提供的算力）和“成本”的敏感度远高于训练，而ASIC在这两方面具有碾压性优势。例如，谷歌TPU v5e TPU的能效比是英伟达H100的3倍；AWS的Trainium 2在推理任务中性价比比H100高30%-40%。

当前，推理场景正呈现ASIC与GPU共存竞争的格局。而训练市场的竞争态势则是英伟达一家占据AI训练市场90%以上份额。

业内人士表示，模型架构的稳定性是ASIC发挥价值的核心前提。随着大模型的发展，算法初步固化以及ASIC成本的持续下探，它有了更好的展示舞台。

至于ASIC是否会替代GPU？在笔者看来这个问题为时尚早。短时间内看，ASIC和GPU的竞争本质是“效率”与“灵活性”的权衡。

芯片龙头纷纷切入ASIC

除了谷歌，国内外均有多家AI芯片公司选择拥抱ASIC。

Meta

Meta的核心算力负载来源于推荐系统场景，具备自研强调专用性的ASIC芯片的土壤。Meta于2023年和2024年分别推出MTIA V1和MTIA V2芯片，并计划2026年推出MTIA V3芯片。

亚马逊AWS

AWS在AI芯片的布局主要包含推理芯片Inferentia和训练芯片Trainium两大系列。自2020年以来发布了三代Trainium芯片。

微软

微软于2023年发布了首款自家研发的AI芯片Azure Maia 100和Azure Cobalt。Maia 100是一款专为Azure云服务和AI工作负载设计的ASIC芯片。

两大受益者：博通与Marvell

在ASIC市场，目前博通以55%～60%的份额位居第一，Marvell以13%～15%的份额位列第二。

博通在AI芯片领域的核心优势在于定制化ASIC芯片和高速数据交换芯片。财报披露，定制AI芯片（ASIC）销售额预计占第二季度总AI半导体收入的70%。

Marvell的定制ASIC业务正成为其强劲增长的核心动力之一。根据产业链信息推测，Marvell当前的ASIC收入主要来自亚马逊的Trainium 2和谷歌的Axion Arm CPU处理器。