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AI ASIC行业专题报告：算力需求高增，AI ASIC突围在即。AI 算力需求高增，AI ASIC具备性价比、功耗等优势，且软硬件生态体系日趋成熟， 未来有望实现高速增长。

AI ASIC具备功耗、成本优势，目前仍处于发展初期，市场规模有 望高速增长。目前ASIC在AI加速计算芯片市场占有率较低，预计 增速快于通用加速芯片。据Marvell预测， 2023年，定制芯片仅占 数据中心加速计算芯片的16%，其规模约66亿美元，预计2028年 数据中心定制加速计算芯片规模有望超400亿美元。

ASIC单卡算力与GPU仍有差距，但单卡性价比和集群算力效率优秀。ASIC 中算力相对较高的谷歌TPU v6和微软Maia 100算力约 为H100非稀疏算力的90%、80%，同时ASIC的单价显著低于GPU， 故而在推理场景呈现更高的性价比；ASIC的芯片互联以PCIe协议 为主，处于追赶状态，NVLink协议更具优势；在服务器互联方面， ASIC 主要采用以太网，正追平英伟达的IB网络，目前H100集群 可以做到10万卡规模，ASIC中谷歌TPU相对更为领先，TPU v5p 单个Pod可达8960颗芯片，借助软件能力，TPUv5e可拓展至5万 卡集群，且保持线性加速。由于ASIC 专为特定场景设计，且云厂 商对软件生态掌握程度也较高，ASIC集群的算力利用率实际可能高 于GPU（如TPU、MTIA等）。

软件生态也是影响AI计算能力的重要因素，当前CUDA生态占据 主导，ASIC 软件生态有望逐步完善。云厂商普遍具备较强的研发 能力，均为AI ASIC研发了配套的全栈软件生态，开发了一系列的 编译器、底层中间件等，提升ASIC 在特定场景下的计算效率。此 外，一些商用芯片厂商也推出了开源平台，如ROCm和oneAPI，未 来ASIC的软件生态将会愈发成熟、开放。