人工智能浪潮之下，英伟达乘势起飞，目前其GPU产品的全球市占率几乎占到了9成，在AI芯片领域也占据着80%左右的份额。在市场对算力需求节节攀升的情况下，英伟达高性能GPU供不应求，即便价格上涨也依旧有客户在排队等候。这背后的逻辑很简单：GPU芯片被视为AI领域竞争的核心资源。但这种“稀缺性”不仅是英伟达的机会，同时也是其软肋：一旦有替代者出现，形式将发生转变。
谷歌推出的TPU芯片Trillium属于ASIC芯片 2020年7月，英伟达成为当时美国市值的芯片厂商。2023年5月，英伟达成为市值达到1万亿美元的芯片企业。如今，类似的情况已经出现：2024年12月，博通市值突破万亿美元大关。
昔日的英伟达凭借GPU一跃而起，今天的博通手握ASIC定制芯片迎面走来。AI芯片市场开始变得热闹起来，而这种局面是许多从业者所期待的。
早在2023年3月的NVIDIA GTC 大会上，英伟达创始人黄仁勋宣布了一项高达90亿美元的投资计划：要与微软、谷歌、甲骨文等合作，推出自己的云服务：NVIDIA DGX Cloud。在微软、亚马逊、甲骨文、特斯拉等英伟达GPU的大客户里，每一位都抛出了数以万颗计的大单，但事实上这些“大金主”们都有一个共同计划——自研AI芯片，而这正是ASIC崛起的契机。
当谷歌、Meta、微软、亚马逊四大云服务厂商在自研ASIC芯片的时候，博通、Marvell这两家提供ASIC设计服务和解决方案的企业成为了主要合作对象。其中，博通已经连续帮助谷歌推出了七代AI处理器TPU芯片系列。摩根大通分析师预测，谷歌的TPU项目将在2025年为博通带来超过100亿美元的收入。当Marvell于去年12月和亚马逊AWS达成5年期合作协议之时，Marvell执行官Matt Murphy用“重要里程碑”一词来形容这项合作。
应用厂商的推动是一方面，AI算力在不同阶段的需求变化也是一方面。AI计算分为训练和推理两种。业内人士分析认为，下一阶段算力需求的重心将从训练转向推理，而OpenAI联合创始人兼前科学家Ilya Sutskever则公开表示，AI预训练时代无疑将终结。在AI训练上，厂商们以GPU为主；而在对算力要求较低的推理任务中，ASIC的机会开始显露。
