7兆美元商機！ASIC晶片衝破千萬顆 中國AI靠「系統級」逆襲突圍

全球人工智慧（AI）硬體投資正以前所未有的速度增長，預計到 2030 年，用於 AI 優化數據中心的資本支出將超過 7 兆美元。在這一波浪潮中，AI 晶片市場的技術路線正在發生深刻轉變，從過去幾年以輝達 (NVDA-US) GPU 一家獨大，逐漸演變為「GPU 與 ASIC（專用晶片）共生互補」的混合架構格局。

雖然目前市場價值仍由 GPU 主導，但在出貨量方面，天平已經悄悄傾斜。隨著 Google 的 TPU、亞馬遜 AWS 的 Trainium 2 以及 Meta 的 MTIA 等巨頭自研 ASIC 晶片的大規模部署，專業機構預測 ASIC 整體出貨量最快有望在 2026 年超越輝達 GPU。DIGITIMES 進一步預測，ASIC 晶片出貨量將在 2027 年突破千萬顆大關，與 GPU 的出貨量平分秋色。

這種轉變背後的關鍵驅動力，是 AI 應用端對「推理」運算需求的指數級成長，預計到 2026 年，推理計算將佔 AI 總計算需求的七成以上。GPU 憑藉其通用性強、生態壁壘高（CUDA）的優勢，仍是大型模型訓練不可取代的基石，這從輝達數據中心營收持續強勁增長中得到印證。

然而，ASIC 的優勢恰好在於處理演算法相對固定的規模化推理場景，能提供極致的能源效率和成本控制（TCO），使得資料中心技術路線從「單一引擎」進化到「GPU 訓練 + ASIC 推理」的混合架構。

對於中國 AI 晶片產業而言，全球 ASIC 的爆發恰好與其產業需求和安全訴求高度契合。中國龐大的應用市場為 ASIC 提供了豐富的推理場景，而外部供應的不確定性則將國產替代從「可選項」變為「必選項」，為本土 ASIC 創造了關鍵的窗口期。

面對在單顆晶片絕對性能上的暫時落後，中國企業正開創性地將競爭維度提升至「系統級」競爭。通過架構和互聯技術創新，如華為的 Atlas 系列和阿里雲的磐久超節點伺服器，國產晶片不再追求在單卡上對標頂級 GPU，而是透過高效互聯成千上萬顆國產晶片，形成超級電腦等級的統一算力底座，成功規避了先進製程的限制。

根據弗若斯特沙利文的數據，中國 AI 晶片市場規模預計將從 2024 年的 1,425.37 億元激增至 2029 年的 1.34 兆元，年均複合增長率達 53.7%。同時，本土 AI 晶片的滲透率也在快速提升，預計到 2027 年，本土化率將快速提升至 55% 左右。

這顯示中國 AI 晶片產業正走出了一條以 ASIC 和專用晶片為突破口、以系統級集群能力為槓桿的獨特發展路徑，為全球 AI 硬體格局帶來新的變數。