近年来，AI技术的迅猛发展对计算能力提出了更高的要求。GPU作为AI芯片的主流选择，凭借其强大的并行处理能力和广泛的应用场景，长期以来占据了市场的主导地位。然而，随着AI应用的不断深入和复杂化，GPU在性能瓶颈、功耗和成本等方面的问题逐渐显现，ASIC架构的崛起则为AI芯片领域带来了新的发展方向。
ASIC “翻红”，新势力崛起ASIC即专用集成电路，是一种为特定用途而设计的集成电路。与通用集成电路（如 CPU、GPU）不同，ASIC是针对某一特定应用场景进行优化设计的芯片，例如用于手机通信的基带芯片、用于比特币挖矿的矿机芯片等。其设计目的是在特定功能上实现高效能、低成本和低功耗。
ASIC的历史可以追溯到上世纪80年代，当时随着电子设备的多样化发展，对于特定功能芯片的需求逐渐增加，ASIC应运而生。早期，ASIC主要应用于通信、工业控制等领域。
随着技术的不断进步，ASIC在消费电子、汽车电子等领域也得到了广泛应用。但随着通用芯片性能的提升和成本的降低，ASIC一度淡出人们的视线。
然而，随着AI技术的发展，特别是深度学习对算力的极高要求，ASIC以其定制化的优势重新回到了人们的视野。
多家科技巨头已布局ASIC目前，全球科技巨头已展开ASIC布局，谷歌TPU已迭代至第四代，亚马逊推出Inferentia芯片，特斯拉自研Dojo超算系统。
这些专用芯片在各自领域展现出惊人性能，其中TPU v4在图像识别任务中实现99.9%准确率，Inferentia将推理成本降低70%，Dojo使自动驾驶训练效率提升10倍。
值得一提的是我国AI芯片公司多以ASIC为主如知名的昇腾、寒武纪等都属于这一品类。在近两年的全球大模型竞赛中，中国企业并未落后太多，而在未来百花齐放的应用时代，ASIC将不再成为软肋，也将随着AI芯片的发展大放异彩。
未来三年，ASIC架构将重塑AI计算格局。预计在2025年，全球AI芯片市场规模将突破1000亿美元，其中ASIC占比将超过40%。随着工艺制程进入3nm时代，ASIC的性能优势将进一步扩大，推动AI计算进入专用化时代，届时，全球AI芯片话语权必然出现新的变化。
免责声明：
1、本号不对发布的任何信息的可用性、准确性、时效性、有效性或完整性作出声明或保证，并在此声明不承担信息可能产生的任何责任、任何后果。
2、本号非商业、非营利性，转载的内容并不代表赞同其观点和对其真实性负责，也无意构成任何其他引导。本号不对转载或发布的任何信息存在的不准确或错误，负任何直接或间接责任。
3、本号部分资料、素材、文字、图片等来源于互联网，所有转载都已经注明来源出处。如果您发现有侵犯您的知识产权以及个人合法权益的作品，请与我们取得联系，我们会及时修改或删除。
