最近大厂开发ASIC的消息频出，在博通公布财报的前一天，就传出苹果与博通合作，开发面向AI推理的ASIC芯片，将采用台积电N3P工艺，计划在2026年投入生产。而亚马逊也在月初公布了AI芯片Trn2UltraServer和Amazon EC2Trn2的应用实例，展示出ASIC的应用性价比远超GPU。
什么是ASIC定制芯片行业称为专用集成电路，往往是只针对特定客户的某种特定功能而开发出来，无法做到像GPU和CPU加上操作系统就可以部署在任意客户应用场景下。
为什么谷歌这类互联网大厂要找上博通去开发了一款专用AI ASIC？
其中的逻辑是这样的，因为谷歌打造自己的Gemini人工智能模型，与ChatGPT对抗。但英伟达芯片太贵，而且货很难买到，买完硬件还需要用英伟达的CUDA软件，配上英伟达NV Link网络传输，才能够实现 GPU 之间的高速数据共享，使得多个 GPU 可以更快速地协同工作，提高并行计算效率。
听起来是不是被黄仁勋拿捏得死死的，于是，谷歌想来想去直接决定自己研发，谷歌自己搞芯片的首要逻辑条件是：
第一、我不想依赖CUDA，自然而然我可以不用英伟达的GPU，可以不给英伟达剥削我的机会；
第二、我自己开发一款专用芯片，这款芯片只用我自己开发的系统，只要能跑我自己的算法，能训练我自己的模型就够了。
互联网大厂，以及那些跑模型的AI公司，对算力极度渴求，但是又不想花大钱的买英伟达芯片，就找到了博通，Marvell（MRVL）这样的芯片开发经验丰富的公司来协助完成新的芯片研发工作，最终在风险，算力，性能，成本上达到完美的平衡点。
有消息称微软就找到Marvell谈合作，Marvell高管还透露称：微软给的机会比想象中要大。
博通的AI芯片布局博通的传统优势是在高速互连方面，比如数据中心的以太网传输中用到的高速光模块产品组合，还有在高速互连中使用到的高速SerDes内核IP等。而目前博通在AI芯片领域，主要也是提供ASIC解决方案，提供设计、广泛IP组合、先进封装等方案，集成了内存、高速SerDes、PCIe接口等IP，以及Arm/Power PC等CPU内核。
ASIC即专用集成电路，顾名思义，与英伟达提供的通用GPU不同，ASIC是专门针对某种场景或应用设计，目前不少云计算巨头都在使用定制的ASIC作为数据中心的核心芯片。作为一种专用芯片，在设计之初就是为了满足特定的任务和算法需求，因此在针对算法开发的情况下，计算效率和能效比都能够相比通用GPU大幅提高。
比如谷歌去年推出的TPU v5e专为提升中大型模型的训练、推理等任务设计，相比上一代的TPU v4训练性能提高2倍，推理性能提高2.5倍，但成本只有上一代的一半不到，大幅提升了计算效率以及成本效益。
对于云计算巨头而言，为了降低对英伟达的依赖，同时也为了降低成本，选择定制ASIC都会是一个比较确定的方向。除了谷歌之外，亚马逊、华为、阿里、百度等云计算巨头都已经有自研数据中心ASIC产品，并已经投入使用。
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