隨著人工智能熱潮的繼續(xù)推進，英偉達很可能失去如今的主導地位，因為越來越多的大型數(shù)據(jù)中心運營商為降低成本，正在采購定制芯片（ASIC），這將讓英偉達的通用型芯片“跌落云端”。

研究公司Counterpoint在一份報告中指出，博通預計將在2027年繼續(xù)保持其作為頂級AI服務器計算ASIC設(shè)計合作伙伴的領(lǐng)先地位，市場份額進一步擴大至60%。

與此同時，與博通合作緊密的臺積電也將快速擴張。作為定制芯片的主要代工選擇，該公司幾乎完全吃下全球前十大數(shù)據(jù)中心及ASIC客戶的晶圓制造訂單，市場份額接近99%。

Counterpoint由此預測，在英偉達通用型GPU獨占鰲頭的階段之后，人工智能芯片熱潮的第二階段將變成ASIC與GPU的激烈競爭，且博通和臺積電有望成為最大贏家。

ASIC與GPU

英偉達GPU的核心優(yōu)勢是大規(guī)模并行計算能力，適合處理矩陣乘法、卷積運算等人工智能任務。但隨著數(shù)據(jù)中心投入和能耗問題的不斷加劇，各大數(shù)據(jù)中心所有公司正在思考更加高效簡約，且符合自身需求的解決方案。

如博通為谷歌設(shè)計的TPU，其核心是脈動陣列架構(gòu)，專注于矩陣乘法等張量運算，其能效比是英偉達H100的2到3倍，而推理成本則低30%至40%。高盛分析師James Schneider指出，TPU技術(shù)從v6發(fā)展到v7還將幫助每個token的成本下降70%。

亞馬遜的Trainium芯片也在推理成本上有優(yōu)勢，相較于H100低30%至40%，其單位算力成本是H100的60%，推理吞吐量則比H100高25%，

另一家設(shè)計公司Marvell則與微軟合作了Maia芯片。Marvell曾經(jīng)也與亞馬遜合作了Trainium 2的項目，但由于表現(xiàn)不佳失去了Trainium 3的設(shè)計合約，另一家臺灣公司Alchip最后參與了Trainium 3的開發(fā)。

這也讓Marvell的處境有些尷尬，其此前被視為博通的主要挑戰(zhàn)者，但目前卻面臨設(shè)計訂單增長受阻的困境。Counterpoint估計，即使Marvell的總出貨量持續(xù)增長，其設(shè)計服務市場份額到2027年仍可能下滑至8%。

相比于ASIC設(shè)計領(lǐng)域中尚有懸念的競爭，臺積電的成功則確定性更強，因為無論是GPU還是ASIC，臺積電都是下游壟斷性的制造廠商。

不過，高盛的Schneider指出，定制芯片雖然在成本上更具優(yōu)勢，但英偉達的CUDA軟件仍然是其維護企業(yè)客戶的關(guān)鍵護城河。CUDA是英偉達推出的通用并行計算平臺，覆蓋全球95%以上的AI開發(fā)者。

業(yè)內(nèi)預期，未來幾年市場更可能是ASIC和GPU并存的局面，現(xiàn)在仍無法斷言哪種策略會被最終淘汰。