AI 算力要变天了？一文搞懂 ASIC 和 GPU

近期，全球股市的动荡中，ASIC 和 GPU 这两个科技股概念突然变得火热，引起了市场的高度关注。博通作为 ASIC 的代表，股价一路猛涨，而英伟达作为 GPU 的代表，股价却一路下跌。这是否意味着 AI 算力市场即将变天？

随着人工智能技术的飞速发展，AI 算力的重要性日益凸显。从早期的简单模型训练到如今的大规模语言模型如 ChatGPT 等的出现，对算力的需求呈爆发式增长。

01 那什么是 ASIC 和 GPU？

ASIC：定制化与高效性

ASIC 是一种针对特殊要求的全定制不可编辑芯片，常见的 ASIC 芯片包括 NPU（神经网络计算芯片）、TPU（Tensor 计算芯片）等。ASIC 芯片因其针对特殊目的全定制，所以在特定领域的算力和能效比通用芯片（如 CPU、GPU）更强。然而，ASIC 的开发周期长、流片成本高、开发风险大，并不适配 AI 训练早期的高速迭代，主要适合谷歌等大厂用于 AI 推理阶段。

GPU：AI 算力的主力军

GPU 因其强大的并行处理能力，成为 AI 算力的重要组成部分。在深度学习、图像处理等领域，GPU 能够显著加速计算过程，提高训练和推理效率。英伟达凭借其 CUDA 软件生态和持续优化的 GPU 架构，在 AI 芯片领域长期占据优势。截至 2023 年，英伟达的 GPU 占据 AI 训练市场超 90%的份额。

02 ASIC 与 GPU 的市场趋势

摩根士丹利在其研报《AI ASIC 2.0：潜在赢家》中预测，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，年复合增长率达到 34%。尽管英伟达的 AI GPU 性能卓越，但云服务提供商如谷歌、亚马逊和微软，仍在积极推动 ASIC 设计，主要驱动力是优化内部工作负载和更好的性价比。

03 谁将是未来市场的主导者？

在全球 ASIC 供应链中，博通、世芯电子（Alchip）和 Socionext 被看好，Cadence、台积电及其供应链伙伴将从 ASIC 设计与制造的快速增长中获益。然而，ASIC 的崛起并不意味着 GPU 的衰退。相反，这两种技术将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。