重新洗牌！ASIC晶片破1000萬顆，中國國產AI晶片逆襲機會來了？

人工智慧正通過前所未有的硬體驅動（AI晶片）投資，以驅動全球產業和技術格局。根據專業機構資料，到2030年，用於AI最佳化資料中心的資本支出 (CapEx) 預計將超過7兆美元，這一規模是以往任何計算轉型都無法比擬的。

但與過去幾年全球AI硬體以訓練為主不同，當前全球AI晶片市場正在經歷從GPU（圖形處理器）一家獨大，向“GPU與ASIC（專用晶片）共生互補”格局的深刻轉變；這與全球AI日益轉嚮應用端趨勢不謀而合。

當然，目前全球人工智慧市場依然由GPU主導，其在市場價值中佔比超過80%，而ASIC僅為8%-11%。但如果以出貨量為指標的話，天平已在悄然傾斜。

2025年，Google自研的TPU晶片出貨量預計達150萬-200萬台，亞馬遜AWS的Trainium 2 ASIC約為140萬-150萬台，兩者合計規模已接近同期輝達AI GPU的40%-60%。更具顛覆性的是，隨著Meta計畫2026年量產100萬-150萬顆MTIA晶片，以及微軟2027年啟動大規模ASIC部署。

根據野村證券最新資料認為：ASIC整體出貨量有望在2026年某個時間點超越輝達GPU。而根據DIGITIMES預測，ASIC晶片出貨量將在2027年突破千萬規模，與GPU的出貨量相比，已在伯仲之間了。

那這是否意味著輝達GPU的市場影響力下降了呢？

以輝達為主導的全球GPU市場（AMD配角），其主要優勢在於通用性強、生態壁壘高（CUDA）、適合複雜和快速迭代的任務，如大模型訓練。從目前來看輝達GPU出貨量不會下降，但其市場份額將持續下滑將是必然。

這從輝達第三財季的資料也可以得到印證，其第三財季營收為570.1億美元，超出市場預期的549.2億美元； 資料中心營收為512億美元，輕鬆超過分析師預測的490.9億美元，同比增長66%。這鞏固了輝達在人工智慧計算基礎設施領域的領先地位。其中，微軟、亞馬遜、Alphabet和Meta這四家公司合計佔輝達銷售額的40%以上，預計未來12個月這些公司的AI支出總額將增長34%至4400億美元。

這說明輝達GPU在全球人工智慧市場中無可取代的地位。但從未來全球資料中心技術路線來看，也已從“單一引擎”進化到“混合架構”；即未來資料中心將普遍採用 “GPU訓練 + ASIC推理”的混合算力策略。這種組合既能利用GPU的靈活性進行模型開發和迭代，又能在模型部署後通過ASIC實現極致的推理能效和成本控制，最佳化整體營運成本（TCO）。

從應用場景來說，隨著AI應用大規模落地，推理計算需求正呈指數級增長。有預測顯示，到2026年，推理計算需求可能佔AI總計算需求的70%以上。這種演算法相對固定的規模化場景，正是ASIC發揮其能效和成本優勢的主戰場。

全球ASIC的爆發，恰好與中國的產業需求和安全訴求高度契合。這既是機遇，也帶來了獨特的挑戰。

中國巨大的應用市場能提供豐富的推理場景，這正是ASIC的優勢領域。同時，外部供應的不確定性，使國產替代從“可選項”變為“必選項”，為本土ASIC創造了關鍵窗口期。何況，自研ASIC能針對特定場景最佳化，實現更好的性價比和能效比。

但由於國產AI晶片在單顆晶片的絕對性能上暫時落後，中國企業開創性地將競爭維度提升到了 “系統級” ，即通過架構和互聯技術創新，用多晶片協同來彌補單卡差距。

也就是說，國產晶片不再追求在單卡上對標頂級GPU，而是通過超節點（SuperPOD）等先進架構，將成千上萬顆國產晶片高效互聯，形成一個超級電腦等級的統一算力底座。目前，華為的Atlas系列超節點和阿里雲的磐久超節點伺服器已大規模部署，能支撐萬卡級叢集和千億參數大模型的訓練。業界認為，這是規避先進製程限制、持續提供算力的關鍵策略。

根據弗若斯特沙利文資料，中國的AI晶片市場規模將從2024年的1425.37億元，激增至2029年的1.34兆元，2025年至2029年的年均複合增長率為53.7%。同時，國產AI晶片的滲透率也在快速提升。根據IDC資料顯示，2024年，中國本土AI晶片品牌滲透率約30%，出貨量達到82萬張，相較上年同期15%的國產品牌滲透率，呈明顯提升趨勢。甚至有分析預測，中國AI晶片市場的本土化率將快速提升至2027年的55%左右。

因此，從全球AI晶片的技術趨勢來看，ASIC晶片的應用將愈發廣泛；結合中國市場對供應鏈安全、成本控制和龐大應用場景的需求，這些正推動中國產業走出一條以ASIC和專用晶片為突破口、以系統級叢集能力為槓桿、以應用生態協同為加速器的獨特發展路徑。 (飆叔科技洞察)