2026年ASIC芯片出货量或将超越GPU,定制化算力竞赛引爆AI芯片市场格局重塑

2025-09-28 20:32:30 6233次浏览

  

全球AI算力市场正将战略重心转向定制化ASIC芯片领域,一场无声的科技竞赛已然拉开帷幕:OpenAI正在测试谷歌张量处理器(TPU)的性能;英伟达发布NVLinkFusion技术,与UAlink联盟展开直接竞争......随着定制化算力竞赛进入白热化阶段,ASIC芯片的独特优势日益凸显,预计将在明年迎来超越GPU的关键转折点。

定制化算力竞赛迎来"鲶鱼效应"

在计算芯片从通用型向专用型演进的大趋势下,AS IC芯片凭借其针对特定场景优化的特性,正在多个领域展现出独特价值。特别是在人工智能领域,ASIC芯片能够针对深度学习算法进行底层架构优化,在AI模型训练和推理任务中,以出色的计算效率和能耗表现,为自然语言处理等应用提供强大支撑。

最新消息显示,OpenAI已开始租用谷歌TPU芯片为其ChatGPT等AI产品提供算力支持。摩根士丹利分析认为,这对谷歌而言意味着OpenAI对其AI基础设施能力的认可,将显著推动谷歌云业务增长,并巩固其在ASIC生态系统中的领导地位。

今年4月,谷歌在年度云大会上重磅发布了 第七代TPU芯片Ironwood。值得注意的是,这款芯片不仅是谷歌迄今性能最强、扩展性最高的定制AI加速器,更是首款专为推理任务设计的加速器,直接对标英伟达BlackwellB200。据谷歌云内部人士透露,虽然向竞争对手开放TPU使用权限,但谷歌仍会将最先进的TPU芯片优先用于自家Gemini模型的研发。

TPU作为ASIC芯片的典型代表,OpenAI对其的关注被视为AI基础设施市场转向的重要信号。作为英伟达GPU的最大客户之一,若OpenAI未来大规模采用TPU,将直接动摇英伟达GPU的主导地位。

中昊芯英解决方案架构师顾立程向《中国电子报》表示:"随着芯片产业链日趋成熟,在业务逻辑明确且需求旺盛的场景下,ASIC芯片相比通用芯片或FPGA芯片能提供更高性能、更低功耗和更具竞争力的价格。"他指出,不同领域对芯片性能、功耗、尺寸等指标的差异化需求,正在推动ASIC芯片市场向多元化发展,市场规模持续扩大。

面对快速崛起的ASIC生态,长期占据GPU红利的英伟达已感受到压力。5月19日,英伟达正式发布NVLinkFusion技术,这是一种半定制AI基础设施解决方案,其核心在于将NVLink高速互连技术与第三方ASIC、CPU等异构芯片深度融合。首批采用该技术的包括联发科、Marvell等半导体巨头。英伟达CEO黄仁勋表示,NVLinkFusion将开放NVIDIA AI平台生态系统,助力合作伙伴构建专用AI基础设施。

NVLinkFusion的推出标志着英伟达与UAlink联盟的正面交锋。面对日益复杂的AI算力需求和业务场景,单靠英伟达已难以满足市场需求,众多云服务巨头纷纷布局自研ASIC芯片。UAlink联盟作为AI服务器芯片互连组织,致力于建立开放互连生态,其成员涵盖亚马逊AWS、阿里巴巴、AMD、苹果、谷歌、Meta、微软等行业领军企业。

在这场愈演愈烈的AI芯片竞赛中,ASIC生态的持续完善正在倒逼英伟达以技术开放之名行生态扩张之实。随着入局ASIC领域的"鲶鱼"不断增多,未来AI算力市场的权力格局将如何重塑?

AI算力市场面临关键转折

过去几年,AI领域的热点集中在训练大模型上,但随着AI推理模型大量涌现,AI智能体在营销、客服等场景的落地应用,对推理性能的需求正呈指数级增长,推理已成为推动AI经济发展的关键动力。

在AI算力重心从训练向推理转移的过程中,ASIC芯片的高度定制化和能效优势愈发明显。高 盛最新报告首次将ASIC AI服务器列为独立类别,预测随着AI推理需求增长,兼具定制化优势和成本效益的ASIC服务器在2025-2026年全球服务器市场中的占比将达到38%-40%。

在此背景下,定制化算力竞赛进入深水区,谷歌、Meta、微软、AWS等全球云服务巨头加速推进自研ASIC布局。除已迭代七代TPU的谷歌外,Meta与博通合作的首款AI ASIC芯片MTIA v1预计今年四季度推出,性能或将超越英伟达下一代AI芯片"Rubin"。AWS已启动Trainium v3多个版本的开发,计划2026年量产。不过云巨头的自研之路并非坦途,微软近日被曝自研AI芯片Braga遭遇瓶颈,量产时间可能推迟至2026年。

尽管如此,ASIC的发展势头依然强劲。从博通和Marvell的最新财报来看,博通2025年二季度AI相关业务收入达44亿美元,同比增长46%,预计未来三年AI芯片市场规模将达600-900亿美元。Marvell 2026财年一季度数据中心业务收入14.4亿美元,占总收入76%,其中AI定制芯片业务成为主要增长引擎。Marvell CEO Matt Murphy强调,AI定制芯片是公司未来的战略重点,正处于构建AI基础设施转型的核心位置。

在ASIC芯片厂商和云巨头的共同推动下,AI算力市场正迎来关键转折。野村证券最新报告显示,目前英伟达GPU占据AI服务器市场80%以上份额,ASIC仅占8%-11%。预计2025年谷歌和AWS的ASIC芯片合计出货量将达到英伟达GPU出货量(500-600万)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,AI算力市场将从投资驱动转向应用拉动,ASIC的时代将真正到来。

在这个转折点到来前,ASIC芯片仍面临机遇与挑战并存的局面。由于ASIC芯片从设计到量产的流程复杂、周期长、投入大,相关企业不仅要应对研发周期和成本压力,还需面对日益激烈的市场竞争和技术追赶的现实挑战。

从应用场景看,ASIC行业正从云端向边缘端深度渗透。全球市场格局呈现"北美主导、中国加速、新兴市场爆发"的特点。

顾立程指出:"国际巨头通过技术壁垒和生态闭环垄断市场,同时跨界竞争加剧,科技巨头与初创企业纷纷入局。"他表示,北美AI和半导体产业正在经历AI算力硬件的转型,AI芯片市场进入更具竞争性的新阶段。相比之下,国内企业在技术研发、人才储备、产业链协同等方面仍有差距。国内企业可借鉴北美经验,加快技术迭代,提升产品竞争力,争取在全球ASIC芯片市场中获得更有利地位。

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选择💒:选择流量大、受众群体明确的💉进行广告投放,如百度广告、腾讯广告、今日头条等。

- 广告创意与定向:确保广告创意能够引起用户的兴趣,同时通过精准的定向投放,提高广告的转化率。

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