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科技行業(yè)前瞻專題：AI ASIC，算力芯片的下一篇章。ASIC 可以適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)場景和商業(yè)模式的需求，可以滿足大型CSP客戶的諸多需求：1）內(nèi)部工作負載的架構(gòu)優(yōu)化；2）更低的功 耗，更低的成本；3）為AI工作負載定制的內(nèi)存和I/O架構(gòu)。隨著AI應(yīng)用的發(fā)展和生態(tài)逐步完善，AI算力集群特別是推理集群對加速 計算芯片需求巨大，驅(qū)動ASIC快速成長。預(yù)計2028年數(shù)據(jù)中心 ASIC 市場規(guī)模將提升至429億美元，CAGR為45.4%。

ASIC針對特定算法和應(yīng)用進行優(yōu)化設(shè)計，在特定任務(wù)上的計算能力強大，通常具有較高的能效比。目前ASIC以推理場景應(yīng)用為主， 并開始切入到部分訓(xùn)練環(huán)節(jié)。對照北美四大CSP的自研產(chǎn)品路線：Google的TPU出貨目前以v5產(chǎn)品為主，2025年將量產(chǎn)TPU v6； 亞馬遜的ASIC產(chǎn)品包括Trainium和Inferentia，分別用于訓(xùn)練和推理環(huán)節(jié)；微軟和Meta也推出了各自的ASIC產(chǎn)品Maia 100和MTIA 。由于大型CSP的業(yè)務(wù)模型、應(yīng)用場景等多通過自身云來承載，每個云承載了獨特的應(yīng)用和商業(yè)模型，包括內(nèi)部應(yīng)用（比如搜索引擎 、社交媒體等）、SaaS服務(wù)（比如AI聊天機器人、Copilot等）、IaaS服務(wù)等，自研ASIC可適應(yīng)自身不同的業(yè)務(wù)場景和商業(yè)模式的需 求。