终端定制化特点突出，看好 ASIC 芯片发展前景
思瀚产业研究院    2025-03-22

GPU 与 ASIC 芯片存在显著差别，GPU 在超多核的架构下可以用来处理通用的加速计算任务，如 AI 推理，科学计算，3D 渲染等等，GPU 具有较好的适配能力和通用性，适于在云端服务器部署，以满足不同客户的不同需求，适配不同的模型与任务。当前英伟达在 GPU领域占据绝对领先地位，公司不仅产品性能优秀并兼具向后兼容能力，当数据中心迭代了新的 GPU，老式 GPU 则可用于训练，实现基础设施和代码的复用，能够帮助用户节省资本开支，提升算力基础设施投资的经济性。

此外，Cuda 能够深度赋能大模型开发，因训练和推理在代码层面有较高的重合度，因此使用英伟达 GPU 进行训练的企业仅需复用其中的部分代码用于训练，不必再依托新的平台开发程序，大幅减少了开发成本，节约了开发时间。上述优势使英伟达在 GPU 领域构筑了护城河，竞争者在短期内或较难颠覆其行业地位，但随着 AI 的发展，端侧和应用侧出现了细分需求，轻量化、定制化、低功耗、低时延等需求凸显，为 ASIC 架构创造了机会。

ASIC 芯片则专门用来优化神经网络推理或者矩阵运算任务，专注于特定用途或特定模型，相较 GPU 在功耗、可靠性、性能、成本等方面具备优势，因此更适于在端侧和用户侧部署，如智驾、AI 眼镜、智能家居等。随着大模型平价化，预期 AI 产品将在更多应用场景下实现商业落地，ASIC 芯片具备广阔的市场前景。

将目光转向芯片巨头英伟达，其核心产品功耗普遍在百瓦至几百瓦不等，这样的能耗很难在如手机、AI 眼镜甚至是汽车这样的终端使用。目前而言英伟达这样的头部玩家并没有进军这一赛道，且英伟达远离终端市场，不具备深度理解端侧不同应用场景下客户具体需求的先发优势，利于 ASIC 芯片厂商在这一赛道的布局和发力。

本地推理不仅可以降低延时、提升吞吐量，摆脱网络限制，还有助于增强数据安全和保护用户隐私，终端推理任务的本地化运行或是未来的发展趋势，本地推理预期将增加 ASIC 芯片的市场需求。此外，ASIC 芯片应用场景众多，并不限于人工智能领域，在国防、办公、安防、家居等行业都有广泛应用，随着智能化升级趋势的深入，ASIC 芯片的市场需求将持续扩容。

国防军工：ASIC 芯片为特定军事用途定制化设计，能够更好的满足军事用户在武器制导，精确打击方面的需求。且 ASIC 芯片具备高可靠性，高保密性的特点，符合军方对可靠性和信息安全方面的需要。

智慧办公：ASIC 芯片能够实现办公设备的智能化升级，赋能流程管理、决策、执行等不同环节，提升使用者的工作效率。

智慧安防：专业化的 ASIC 芯片能够高效进行图像识别、行为分析、视频的结构化分析等，提升安防的智能化程度，更好的完成安防任务。

智能家居：智能家居是 ASIC 芯片另一大应用场景，通过家居的智能化升级实现设备的互联互通，建立更便捷的人机交互，让客户获得更佳的使用体验。

得益于 AI 浪潮，ASIC 芯片市场近年来高速增长，据 IDC 数据显示，2021 年，全球 ASIC芯片市场规模为 199 亿美元，2022 年达到 383 亿美元，2023 年达到 392 亿美元，随着AI 商业化进程提速，预期市场需求将加速扩容，至 2025 年预计将达到 462 亿美元，符合增速高达 23.4%。

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