ASIC鏈 戰力大對決 誰能以最低功耗、提供最高運算價值？

IC設計示意圖。（美聯社）

AI模型規模與應用場景不斷擴大，以更高效率、更低能耗提供穩定算力，成爲雲端業者與科技巨頭的共同課題。爲特定工作量量身打造的ASIC，憑藉高度客製化與系統協同設計優勢，正成爲AI基礎建設中不可或缺的關鍵角色。在這波趨勢下，臺灣IC設計產業的戰略地位顯著提升。

本週三出刊的《先探投資週刊》2390期就要來跟大家聊起一個新的概念，目前的ＡＩ算力市場正處於一個微妙的轉折點，特別是全球雲端服務龍頭如谷歌、亞馬遜、Meta及微軟，雖然仍是輝達的最大客戶，但內心卻充滿了被綁架的集體焦慮；簡單來說，對這些巨頭而言，ＧＰＵ的能力固然強大，但在特定的自家開發大型語言模型運算下，通用型晶片的能耗與成本未必最優。這時候ASIC的崛起，正是這場去算力革命運動的關鍵！

在生成式ＡＩ引爆全球科技競賽之後，算力已成爲攸關國家戰略、產業主導權與企業生死存亡的核心軍備。從ChatGPT掀起第一波浪潮，到各國政府、科技巨頭競相投入大型語言模型（ＬＬＭ）與加速運算架構，隨着投入金額與能源消耗快速攀升，市場也意識到，真正決定ＡＩ效能上限與成本結構的，並非單純堆疊通用型ＧＰＵ，而是能否打造「爲特定工作量而生」的專用晶片。ASIC（特殊應用積體電路）正是在這場算力決戰中，市場正着眼的焦點所在。

ASIC重塑算力版圖

ASIC的核心在於以高度客製化的硬體設計，換取遠高於通用晶片的效能功耗比與長期成本優勢。不同於ＧＰＵ的廣泛適用性，從架構設計階段即深度綁定目標工作負載，能精準配置運算單元、記憶體層級與資料通道，最大程度降低無效運算與能源浪費，這使ASIC在大規模、長時間運行的ＡＩ訓練與推論場景中，能顯著拉開與ＧＰＵ的成本差距。因而成爲雲端服務商（ＣＳＰ）與大型科技公司在追求極致能效比與總擁有成本（ＴＣＯ）優化下的必然選擇。

根據研究機構Counterpoint Research報告指出，預計到二七年，全球伺服器專用ＡＩ伺服器運算ASIC出貨量將比二四年成長三倍；另外，預計到二八年，全球資料中心ＡＩ伺服器運算ASIC晶片的出貨量將突破一五○○萬顆，超過資料中心ＧＰＵ的出貨量。這一爆炸性成長的背後，是對Google TPU基礎設施的強勁需求、AWS Trainium叢集的持續擴展，以及Meta和微軟隨着其內部晶片產品組合的擴展而帶來的產能提升。

目前Google的TPU v7e已進入關鍵量產階段，而微軟的Maia系列與Meta的MTIA也已在雲端機房大規模部署，預期至二七年將出現具規模的出貨量成長。而在這樣的生態轉變中，臺灣的ASIC業者在此一價值鏈中的角色，已從過去被動承接設計委託的「代工設計」，轉型爲深度參與架構定義與系統最佳化的系統協同設計（Co-design）核心夥伴。對於高度複雜、投資金額動輒數億美元的AI ASIC專案而言，能否在早期即完成軟硬體協同設計，往往決定了專案的成敗，而這正是臺灣業者長期累積的關鍵能力所在。

聯發科衝刺ASIC成新火車頭

放眼全球ASIC產業格局，博通長期被視爲雲端AI ASIC的首選供應商，憑藉其完整的ＩＰ組合、先進製程經驗與和ＣＳＰ的深厚合作關係，佔據領先地位。然而，Counterpoint Research指出，博通正面臨來自新興陣營日益升高的競爭壓力，其中，由Google與聯發科形成的策略聯盟，已成爲最受矚目的挑戰者之一。

聯發科長期深耕行動通訊市場，累積了龐大的ＩＰ庫，特別是在高速傳輸介面（SerDes）、先進製程SoC整合與低功耗架構設計上的深厚底蘊，正好切中雲端服務商在打造AI ASIC時的核心需求。對雲端業者而言，新一代AI ASIC必須同時整合高速互連、電源管理、封裝與散熱設計的系統級解決方案，聯發科憑藉其在先進製程節點的實作經驗，能在維持高效能的同時，協助客戶將功耗與能耗效率優化至極限。

本文完整報導、發燒個股動態，以及更多第一手臺股投資訊息，請見先探投資週刊2390期。