當前，全球AI芯片市場正在經歷一場深刻的範式轉移。

長期以來，GPU一直被視為AI訓練的默認選項。然而大概自2025年起，一場圍繞ASIC的產業變革開始劇烈發酵。

ASIC，一個產業拐點的信號與數據

2026年Q1，谷歌TPU在其AI服務器出貨佔比飆升至78%，遠超GPU份額；OpenAI宣佈將在2026下半年至2027年部署博通定製ASIC構建10吉瓦算力集群，單算力成本降低約35%。

這些信號背後，是AI算力重心的歷史性遷移，從訓練軍備競賽轉向推理規模化落地。

與此同時，聯發科副董事長蔡力行在法說會上明確將數據中心ASIC列為「公司最具想象空間的成長引擎」，上調營收目標，顯示其來自超大客戶的訂單正加速落地。

高通宣佈殺入數據中心戰局，憑藉收購AlphaWave積累的IP，拿下關鍵大客戶，宣示向英偉達發起正面挑戰的決心。

國內方面，芯原股份ASIC量產業務爆發式放量，翱捷科技（ASR）則首度將ASIC定製業務定位為「第二成長曲線」，兩大獨立IC設計服務商均在業績端兌現了高增長邏輯。

這些密集釋放的信號，都指向同一個正在成型的事實：ASIC產業正迎來「黃金時代」。這不是某幾家公司的戰略選擇，而是一場全局性的產業拐點。

德勤最新數據揭示了這一拐點：AI推理負載佔比從2023年的1/3飆升至2026年的2/3，長期將進一步突破，市場規模是訓練硬件的2-3倍。高盛更預測，2026年ASIC佔AI芯片比例升至40%，2027年突破45%，幾乎與GPU平分秋色。Counterpoint Research則指出，AI ASIC市場規模將從2024年120億美元增至2027年300億美元，年複合增長率高達34%。

整體來看，2026年AI加速器市場正處於一個關鍵的轉折點——競爭已從單顆芯片的算力比拼，蔓延至互連、交換機、軟件生態與系統架構的全方位對抗。

ASIC起飛，為什麼是現在？

如果要為ASIC的崛起尋找一個支點，答案或許藏在AI產業最底層的經濟賬裏。

隨着AI大模型優化大幅降低推理成本、AI編程與AI Agent廣泛進入工業生產環節，AI推理在2025年下半年徹底爆發併成為行業共識。一個簡單的物理事實逐漸變得不可迴避：當模型部署規模推向億級用戶時，拿動輒數萬美元的通用GPU去做高併發的即時推理，本質上是「殺雞用牛刀」——不是做不到，而是結構性不划算。

這正是ASIC的機會。

隨着AI算力需求從訓練主導向推理主導結構遷移，定製化芯片的能效比和成本優勢成為核心驅動力。在推理場景中，ASIC芯片的延遲更低、能耗更省、單位成本更優，足以從根本上動搖GPU十餘年建立的成本模型。

通用GPU在推理場景存在功耗與成本雙瓶頸，尤其當AI Agent爆發導致Token消耗暴漲10-100倍時，這一矛盾愈發突出。ASIC通過定製化架構，將晶體管資源全部投入特定計算，剔除冗餘功能，實現3-5倍能效比提升、TCO降低40-60%，完美適配大規模推理場景。

舉例來看，OpenAI聯合博通推出的定製推理芯片能效比達到了6.8TOPS/W，而英偉達GB200的對應指標僅為4.5 TOPS/W，差距一目瞭然。亞馬遜新任AI基礎設施負責人曾直言：「如果我們能在自研芯片上構建模型，就能以純AI模型提供商成本的一小部分來完成這些任務。」

更重要的是，本輪ASIC浪潮並非從零開始的無序爆發，而是建立在一條已成熟的AI工作負載共識之上。

據悉，Transformer架構長期主導大模型世界，使得ASIC的專用性設計不再受困於「應用面過窄」的經典魔咒——任何針對Transformer高度優化的專用架構，都能在足夠廣闊的市場空間中兌現其成本與能效優勢。

歷史上ASIC因「投資大、風險高」而長期侷限於小衆場景，如今這一前提已經改變：當專用設計面對的是一片幾百億美元級別的可服務市場，且工作負載結構高度統一時，ASIC便從GPU的低成本替代方案，真正升級為AI基礎設施進化的必然選項。

與此同時，各大雲服務商的集體轉身，釋放了最為關鍵的市場信號。

作為全球最大的算力採購群體，谷歌、AWS、微軟、Meta等幾大CSP正在統一向自研或定製ASIC傾斜。TrendForce預估，2026年CSP和主權雲的AI服務器需求將持續強勁，而ASIC服務器44.6%的出貨增速將顯著超越GPU服務器的16.1%。

這絕非簡單的「降本」思維——在AI基礎設施成為核心戰略資源的當下，掌握芯片的定義權，就意味着掌握了算力的定價權和供應鏈的自主權。用真金白銀為ASIC投票，已經成為雲廠商從被動採購走向主動定義的戰略必選動作。

新舊勢力交織，全球ASIC版圖重構

在AI算力需求端爆發之外，ASIC黃金時代的標誌還在於——舞台上的玩家突然多了起來。

過去，ASIC的敘事主要圍繞博通與Marvell兩家老牌玩家展開；如今，聯發科、高通等手機芯片巨頭，正在跨界進擊改寫ASIC的競爭格局。

聯發科先下一城，豪賭ASIC

聯發科的轉型故事，或許是這一輪ASIC浪潮中最具戲劇性的樣本。

在手機市場觸及增長天花板、2025年毛利率降至四年來低點47.5%的背景下，聯發科CEO蔡力行果斷將數據中心ASIC鎖定為公司最具想象空間的成長引擎。去年7月法說會上，他向市場預告首個ASIC項目將於當季設計定案，從2026年開始貢獻營收；到了2026年2月，蔡力行已能用「非常」二字修飾對目標的信心——2026年數據中心ASIC營收絕對突破10億美元，2027年上看數十億美元。

這一目標的兌現速度，甚至超過了分析師們的預期。據公開報道，聯發科成功拿下Google數據中心ASIC訂單，正是其在這場豪賭中先下一城的核心戰果。

蔡力行本人更給出了一個令人矚目的判斷：2028年全球數據中心ASIC市場有望達到700億美元規模，而聯發科的目標不僅是此前預估的10%至15%的市場份額——「我們會爭取更高。」為支撐這一雄心，聯發科已在高速400G SerDes、CPO共封裝光學、3.5D先進封裝及客製化HBM等多個關鍵技術領域加大投資。

高盛的最新預測指出：2027年聯發科AI ASIC營收最高可達123億美元，對應10-15%的市場份額；2028年AI業務佔比將超六成(66%)，AI ASIC營收規模有望達480億美元。Counterpoint Research則更樂觀，預計2028年聯發科將拿下26%的AI ASIC市場份額，出貨量從2026年到2028年增長10倍，成為全球第二大供應商，僅次於博通。

可以說，聯發科正在用一場從端到雲的跨越，證明其在5G時代積累的SoC整合能力，同樣能在數據中心領域打開廣闊的想象空間。

高通：後發先至，直擊推理核心

如果說聯發科是穩紮穩打的先行者，那麼高通就是氣勢洶洶的破局者。

2025年，高通以24億美元全資收購高速有線連接技術企業AlphaWave Semi，並於2026年第一季度完成交割。這一動作的意圖極為明確：藉助AlphaWave積累的IP資產，補齊在高性能數據中心互聯和定製芯片設計領域的關鍵能力缺口，為後續大規模切入雲側定製芯片市場鋪路。

高通的打法堪稱迅猛。

2026年4月30日，高通CEO安蒙對外確認，公司正與一家領先的超大規模雲服務商合作開發定製芯片，首批出貨定於12月季度啓動，聚焦AI推理場景優化。

更引人注目的是高通的「三路並進」策略：同步研發通用CPU、專為AI推理打造的加速器和全定製ASIC芯片，三類產品構成一個完整的數據中心解決方案矩陣。據悉，2025年10月高通發布面向數據中心推理的AI200/AI250雙劍，AI200預計2026年商用，AI250計劃2027年推出。2026年4月，高通確認與頭部超大規模雲廠商合作的定製 ASIC項目年內啓動首批出貨。

在蘋果、三星等核心客戶加速推進自研芯片、消費電子業務遭遇結構性壓力的背景下，高通選擇用這樣的方式殺入一個預計市場規模達萬億美元級的全新戰場。安蒙對此的表述簡潔有力：「我們可以說已經觸底了。」

高通的差異化優勢還在於端雲協同的生態整合。其ASIC不僅能高效運行雲端推理任務，還能與驍龍移動平台、物聯網芯片實現無縫銜接，為客戶提供從終端到雲端的全棧AI解決方案。

博通與Marvell：雙巨頭的王牌版圖

在新勢力高歌猛進的同時，傳統雙巨頭也並未原地踏步。

在ASIC領域，博通早已是公認的霸主。

得益於客製化芯片、AI網通產品業務成長，博通2025年營收上升至397億美元，年增30%。其財報表現顯示AI半導體的價值重心已從GPU擴散到客製化AI芯片和以太網絡器、NIC（網絡接口控制器）等整體網絡架構。

博通的收入結構正在發生根本性轉變：在2026財年第一季度，博通AI相關收入已達到84億美元，按年增長106%，佔其半導體收入比重持續攀升。

與此同時，博通CEO陳福陽在財報電話會上拋出了一個更加驚人的預測：到2027年，僅AI芯片（定製化ASIC）的營收就將超過1000億美元，總出貨量接近10吉瓦。這一目標遠超此前市場預期。

谷歌、Meta、OpenAI、Anthropic等LLM平台級公司，正在紛紛構建自己的定製XPU。博通透露，公司目前正與六家主要客戶緊密合作，共同開發AI專用處理器。這些客戶包括：

谷歌：TPU芯片的重要合作伙伴，訂單規模持續擴大

Meta：MTIA系列芯片路線圖進展順利，2027年交付量將達到數吉瓦

Anthropic：計劃於2027年部署超過3吉瓦的TPU算力

OpenAI：宣佈從2027年開始部署首代XPU，首年計算能力超過1吉瓦

值得注意的是，博通與客戶的合作不是短期交易，而是多代戰略綁定，合作周期長達2-4年滾動規劃。一名博通高管對此的表述頗具標誌性：「這些都是真實的客戶需求，業務規模還會增長。」

另一邊，Marvell在ASIC領域的佈局同樣深遠。

2019年，Marvell完成對GlobalFoundries旗下ASIC業務Avera的收購，為定製芯片業務奠定基礎。隨着AI算力需求增長，Marvell的定製芯片（ASIC）業務已成為核心增長動力。

2026年3月31日，英偉達宣佈向Marvell投資20億美元，雙方通過NVLink Fusion技術建立戰略合作伙伴關係，將Marvell接入英偉達的AI Factory和AI-RAN生態系統。Marvell將提供定製XPU和NVLink Fusion兼容網絡方案，共同開發下一代基礎設施和硅光子技術。

2025年12月2日，Marvell宣佈以約32.5億美元收購光互連技術公司Celestial AI，交易於2026年第一季度完成。Celestial AI的Photonic Fabric技術能效是銅互連的2倍，可支持大規模AI系統的高帶寬低延遲連接。Marvell同時推出1.6T系列光學DSP產品，以及2026年3月擴展的COLORZ 1600，為AI數據中心提供端到端光互聯解決方案。

據財報披露，2026財年Marvell 總營收為81.95 億美元，按年增長42%；其中包含ASIC在內的數據中心收入達到61億美元，佔總收入約74%。而在2024財年時，數據中心收入佔比還只有約40%。這意味着，僅僅兩年左右，Marvell的業務結構已經完成了明顯切換。

據了解，Marvell最大的ASIC客戶是亞馬遜AWS（為Trainium芯片貢獻核心IP）；谷歌、微軟、Meta均已是確認合作伙伴：谷歌與Marvell聯合開發Axion Arm CPU，微軟下一代AI加速器Maia由Marvell深度參與設計，Meta在定製AI XPU方向展開合作。Marvell聲稱已在超過20家客戶處拿下AI ASIC設計訂單。

與Broadcom的核心差異在於服務模式：Broadcom提供與自身網絡產品組合深度綁定的端到端方案，客戶一旦導入便高度依賴其生態；Marvell則提供更靈活的按需組合方案，更適合希望掌控自身架構的客戶。

Marvell CEO Matt Murphy表示：「高速互聯和光互連在AI規模化中日益重要。Marvell將ASIC定製與高速互聯技術結合，為客戶提供高性能連接和ASIC解決方案，目標是將AI相關業務收入佔比提升至50%以上，成為AI基礎設施領域的關鍵參與者。」

值得注意的是，博通、Marvell與OpenAI、Meta等公司的合作揭示出一個更深層的產業邏輯：對於頂級AI公司而言，自研ASIC的首要考量可能並非成本，而是供應鏈安全和架構自主權。「掌握芯片定義權」便成為了一道清晰的戰略分界線。

在這場博弈中，成本只是表面誘因，架構主權纔是那個更深處的引力中心。

從ASIC陣容版圖來看：其一，手機芯片廠商憑藉深厚的SoC設計積澱完成從邊緣到中心的跨域轉型，聯發科的故事是系統整合能力跨域複用，高通則是資本併購加順勢轉型。兩條路徑殊途同歸，都指向同一個結論——ASIC領域的玩家結構，正在迎來代際更替；其二，傳統ASIC雙巨頭的護城河遠比預想的更深更寬；其三，雲廠商自身也從採購方加速走向自研方，正在徹底改寫產業鏈的議價格局。

ASIC浪潮中，中國力量崛起

更為耐人尋味的是，這場ASIC盛宴的參與者並非只有歐美巨頭。在大陸半導體產業鏈內部，以芯原股份、翱捷科技（ASR）為代表的獨立IC設計服務商，正在成為不可忽視的新一極。

芯原：AI ASIC的「賣鏟者」

2025年是芯原股份的質變之年。全年新簽訂單金額高達59.60億元，按年翻倍增長103.41%。其中，AI算力相關訂單的佔比已超過73%，數據處理領域訂單佔比超50%，主要來自雲側AI ASIC及IP。截至年末，芯原在手訂單達到50.75億元，已連續九個季度保持高位，預計一年內轉化為營收的比例超80%。

這些數字本身已足夠耀眼，但在2026年4月，芯原股份發布的訂單公告更是震驚業界：1-4月新簽訂單82.40億元，AI算力相關訂單佔比91.37%，更在短短9天內新增37.24億元AI ASIC訂單。Q1財報顯示，芯原營收8.36億元，按年增長114.47%，一站式芯片定製業務按年增長145.90% 。

這些數據從商業層面有力驗證了全球AI ASIC需求的持續井噴，也為芯原後續的業績增長提供了清晰且可預期的訂單支撐。

芯原的核心競爭力在於全棧ASIC服務能力。從IP授權到芯片設計、量產業務，芯原提供一站式解決方案，聚焦雲側AI ASIC，客戶涵蓋全球頭部雲廠商，同時在AI眼鏡、AI玩具等端側新興場景積極佈局。更有意思的是，芯原與谷歌合作的超低能耗Coral NPU IP（基於RISC-V指令集），已經為端側AI場景打開了專屬ASIC的通道。

芯原CEO戴偉民在2026年Q1業績說明會上表示："AI ASIC市場爆發，客戶需求遠超預期。芯原憑藉20年IP積累和芯片設計經驗，已成為全球雲廠商和AI公司首選的ASIC定製合作伙伴。2026年AI相關訂單佔比超90%，標誌着芯原成功轉型為AI算力基礎設施服務商"。

能看到，芯原的角色，正在從單純的IP供應商升維為端到端的AI ASIC平台型企業，在產業鏈中扮演着「賦能者」的樞紐角色。

翱捷科技：蜂窩基帶巨頭掘金第二增長曲線

作為通信芯片領域的資深玩家，翱捷科技 (ASR) 在ASIC賽道找到了第二增長曲線。

自2024年下半年起，智能穿戴、端側AI及RISC-V芯片等方向的定製需求持續攀升，ASR已承接多個採用先進工藝製程的定製項目，在手訂單飽滿。2025年，ASR營收增長12.73%至38.17億元，虧損大幅收窄超3億元。

2026年Q1，ASR的ASIC定製業務收入1.88億元，按年增長73%，佔總營收比例提升至23%。為加速佈局，ASR成立ASIC業務全資子公司，將20%研發資源向定製業務傾斜，覆蓋AI雲側、端側、可穿戴及RISC-V等領域。

ASR的差異化優勢在於系統級ASIC解決方案能力。憑藉基帶SoC芯片領域多年技術積累，ASR能提供從芯片設計到系統優化的全流程服務，利用成熟IP庫和供應鏈渠道，幫助客戶縮短開發周期、降低成本。

對比來看，芯原和翱捷兩家公司有一個共同的特徵是：並非依靠單一客戶或單一項目壓注，而是憑藉系統化的IP組合和定製能力，嵌入到AI產業大生態中，扮演「賣鏟者」的角色。

在AI淘金熱的市場氛圍中，賣鏟子的人往往賺得最穩。芯原和翱捷正在AI ASIC的「賣鏟者」和「賦能者」兩種身份之間建立自己的黃金窗口，依託中國豐富的產業鏈資源和應用場景，在全球AI芯片競爭中爭取更大的話語權。

從自用到外銷，AI產業鏈的底層重構

ASIC黃金時代的深層特徵，不僅在於增長了什麼，更在於改變了什麼。

其中，富有戲劇性的信號，出現在2025年末。據報道，谷歌正在與Meta洽談向其直接銷售自研TPU芯片。這筆數十億美元規模的交易一旦落地，將標誌着TPU從谷歌內部私家正式走向商業化外銷——Meta計劃2026年從谷歌雲租用TPU算力，2027年斥資直接採購硬件部署於自有數據中心。

在英偉達GPU長期保有超90%市場份額的背景下，這一合作的實質在於：雲廠商正在用真金白銀投票，構建「自研+外採」的開放算力供應鏈，以打破依賴單一供應商的路徑鎖定。

與此同時，以博通、Marvell、聯發科等為代表的成熟ASIC設計服務生態，已經形成了高度專業化的分工閉環：CSP定規格、芯片商做設計、台積電負責先進封裝。這種精細化的代工體系，使得任何擁有足夠算力需求的大型企業，無論是OpenAI、蘋果還是尚在籌劃中的新興玩家，都有可能成為下一顆自研ASIC的主人。

全球AI芯片市場，正從英偉達的一家獨大，走向真正的百家爭鳴。

這場變革的另一面，是產業鏈底層技術的全面協同升級。

AI驅動下的ASIC井噴，對計算架構提出了更高階的要求。台積電CoWoS先進封裝的月產能預計將從2025年底的約6.5至7萬片，大幅擴充至2026年底的12至13萬片，即便這樣仍然無法完全滿足客戶旺盛的需求。

與此同時，博通推出了業界首個3.5D XDSiP面對面計算SoC平台，支持在緊湊形態下實現計算、存儲和I/O的獨立擴展，以支持千兆瓦級AI算力集群的龐大需求。

這些底層技術的同步演進表明，ASIC的崛起並非孤立發生，而是嵌入在從先進製程、先進封裝到高速互連的全產業鏈進化之中——AI基礎設施的競爭焦點，已從「拼單點算力」徹底轉向比拼系統架構效率。

ASIC挑戰與博弈並存

光芒背後，任何趨勢都有其清晰而冷峻的另一面，ASIC自然也不例外。

有行業從業者向筆者表示：「開發成本與流片風險，是懸在每一個ASIC玩家頭頂的達摩克利斯之劍。」一枚先進製程的AI ASIC芯片，從設計到流片動輒耗資數億美元，一旦技術路徑判斷失誤或需求節奏不及預期，數十億美元的投資可能面臨流產風險。

這從博通、Marvell等公司的財報中可見，定製ASIC業務的前期重投入特性，確實對整體毛利率形成了一定的結構性拖拽——這在短期內並非可忽略的壓力。

軟件生態的護城河，更是ASIC面對的最頑固壁壘。

衆所周知，英偉達真正的護城河從來不止於硬件，而在於CUDA歷經十餘年打磨構建起來的龐大軟件棧：數百萬開發者、無數沉澱的庫與框架、經年累月優化的算子生態。儘管AWS已宣佈下一代Trainium將兼容英偉達的NVLink互連技術，試圖通過切入主流生態來打薄這道壁壘，但ASIC生態要從零追趕至與CUDA匹敵的成熟度，道路尚遠。

還有一個不容迴避的結構性約束：全球AI芯片訂單對台積電CoWoS先進封裝的集中依賴。儘管台積電正在以前所未有的速度擴充產能，但在各大巨頭同步搶單的背景下，排產的擁擠度風險依然顯著。疊加地緣政治與供應鏈不確定性的影響，這不是一個可以被輕易忽略的變量。

此外，更深層的考驗在於全定製與可編程靈活性之間的經典博弈。當ASIC出貨量於2028年有望在實際數量上超越商用GPU時，考驗的將不再是粗放的放量能力，而是如何平衡專用極致效率與通用彈性適配兩個方向——前者是ASIC存在的理由，後者卻是市場不願放棄的優勢。

對於目前的產業共識而言，或許並不存在完美解的答案，行業選擇最終走向何方只能交給市場和時間去驗證。

寫在最後

站在2026年回望，一個更加立體的判斷正在清晰：終局並非ASIC完全取代GPU，而是兩者在一個共存的新格局中找到各自不可替代的生態位。

綜合多家機構預測，AI加速器市場的競爭格局正在走向「訓練靠GPU、推理靠ASIC」的特化分工，或者在更大規模的AI集群中實現ASIC與GPU的混合組網。

還值得關注的是，多重關鍵變量還將決定ASIC敘事在AI時代能夠走多遠。

AI工作負載的演變方向：Transformer架構的延續性，直接關乎ASIC專用設計的回報天花板——架構的每一次劇變，都是ASIC投資邏輯的潛在裂隙；

雲廠商的生態開放程度：谷歌向Meta外銷TPU的信號極其重要，如果CSP自研芯片從對內降本全面走向對外輸出，ASIC將從一個成本故事升級為一個真正的市場故事；

系統架構的創新節奏：從芯片到機架、從算力到互連的全棧優化能力，正在取代單芯片TOPS，成為產業競爭的新核心標尺。誰能在CoWoS產能、3.5D封裝和高速SerDes的綜合矩陣中率先跑通最優解，誰就能鎖定黃金時代下一程的領跑位置。

ASIC的黃金時代，本質是一場關於AI算力「民主化」的運動。

無論是聯發科的跨界進擊、高通的絕地反擊、博通和Marvell的縱深佈局，還是芯原與翱捷的突圍，各方力量共同繪製的正是這個多元共生時代的真實底色。

它讓算力的定義權從單極集中的芯片巨頭，開始迴歸到雲廠商、設備商乃至千行百業的終端用戶手中。它宣告的是一箇舊生態的鬆動和一個新邏輯的登場：在用什麼芯片這個問題上，產業終於有了更多選擇的權利。