智通財經APP獲悉，東北證券發布研報稱，AI算力轉向推理驅動，ASIC有望成為核心受益環節大模型發展早期，行業主要圍繞參數擴張和預訓練能力提升展開競爭，算力投入重點集中於訓練端;隨着AI應用持續落地，尤其是AIAgent、多模態交互、長上下文處理及工具調用等新型場景快速興起，推理鏈路顯著拉長，模型調用頻次與Token消耗持續抬升，產業關注點正由峯值性能轉向單位Token成本、系統利用率和整體TCO，推理時代為ASIC滲透打開明確窗口。

東北證券主要觀點如下：

GPU堆疊邊際收益趨緩，專用算力價值持續凸顯

頭部CSP資本開支維持高位，但AI集群的電力、散熱、空間和運維複雜度約束加劇，單純依靠堆疊性能的通用GPU方案已面臨邊際效益遞減。相較GPU，ASIC能夠圍繞相對確定的推理負載，對計算單元、片上存儲、數據流組織和芯片互連進行深度定製，在目標場景下實現更優能效、更低時延和更低單位成本，雲側將是中短期最核心的放量方向，端側AI普及則有望進一步打開長期空間。

平台能力與Turnkey交付能力是ASIC的關鍵

AIASIC項目已不再是單顆芯片的開發問題，而是涉及先進製程、HBM、Chiplet、先進封裝、軟件棧和量產導入的系統工程。真正稀缺的能力，不只是前後端設計本身，而是首片成功率、量產推進能力、關鍵IP整合能力以及與代工和封裝體系的協同能力。從海外視角看，Broadcom代表「定製芯片+高性能互連」的平台型路徑，價值由ASIC本體向AI網絡和基礎設施平台持續外溢;Alchip則代表「輕IP、重交付」的Turnkey路徑，通過先進節點、先進封裝和量產導入能力切入高複雜度AI項目。兩類模式共同勾勒出ASIC設計公司的主流成長範式。

國產廠商迎來戰略機遇，平台能力決定AIASIC承接深度

芯原股份依託自有IP平台和SiPaaS模式，最接近平台型AIASIC服務商路徑;翱捷科技以基帶SoC和大型芯片量產經驗為基礎，將產品驗證能力向ASIC外延;燦芯股份以純Turnkey模式深度協同本土製造體系;國芯科技則聚焦高可靠、安全可控賽道，承接國家重大需求專用ASIC機會。國產ASIC設計服務商並非簡單可替代關係，而是分別對應不同的商業模式和能力邊界，在AI國產化提速背景下均有望受益。

風險提示：AI資本開支不及預期;CSP的ASIC導入節奏不及預期;國產廠商訂單不及預期;行業競爭加劇風險。