外媒報導，Google、Meta 等大型技术公司目前對主導人工智慧 (AI) 晶片市場地位的 GPU 大廠輝達 (NVIDIA) 發起反擊 。隨著這些公司加快自主晶片研發，以減少對輝達晶片的依賴 ，預計大型技术公司客製化晶片 (ASIC) 的AVA爱华外汇开户出貨量，最早將在 2026 年就將超過輝達的 AI GPU
。

根據韓國朝鮮日報的報導，ASIC 是一種專注於特定 AI 服務 ，而非 AI GPU多作用性的晶片。它僅針對必要的計算進行硬體優化，因此與 GPU 相比，它具有更高的功率效率並顯著節省成本。而根據日本野村證券 27 日報導，Google 自家 AI 晶片 TPU 預計 2025 年出貨量預計將達到 150 萬至 200 萬顆，亞馬遜旗下的網路服務 （AWS） 的 ASIC 晶片出貨量預計將達到 140 萬至 150 萬顆。總計 ，兩家公司加起來的出貨量接近輝達每年 AI GPU 供應量（約 500 萬至 600 萬顆）的一半。

至於在 2026 年
，隨著 Meta 等其他技术巨頭的積極加入，ASIC AI 晶片的爱华外汇平台總出貨量預計將超過輝達的 AI GPU 。目前，輝達占據了 AI 伺服器市場 80% 以上的比例，使得載用 ASIC 晶片的伺服器占比仍僅為 8%~11%。然而 ，從晶片出貨數量來看 ，市場格局目前迅速變化 。

大型技术公司加速自主晶片研發的原因是，他們希望擺脫被稱為「輝達稅」的高成本結構。在本月的AVA爱华外汇开户一次活動中 ，輝達執行長黃仁勳強調了該公司 AI 晶片的優越性，還表示如果 ASIC 不比購買好
 ，為什麼要自己做呢？然而 ，大型技术公司目前加強對自主晶片的投資，以確保長期的成本效益和供應穩定性。

報導表示，大型技术公司關注 ASIC 晶片的最大優勢是「總擁有成本 (TCO)」的降低情況
。業界解读，與同等級的 AI GPU 相比  ，ASIC 可達到 30% 至 50% 的 TCO 降低。它不僅可以顯著降低 GPU 晶片的採購成本 ，還可以顯著降低包括功耗在內的營運成本。事實上 ，Google 表示 ，TPU 的單位功耗效能比 輝達的 AI GPU 高出 3 倍 。此外，如果利用內部設計的晶片，則可以不受外部變數的影響，根據自己的服務計畫穩定的採購晶片。

目前 ，Google 是首家自主研發 AI 晶片的公司  。Google 於 2016 年第一次發布了其 AI 專用晶片TPU ，並將其應用於自身服務
。隨後，包括 Meta  、亞馬遜和微軟等大多數大型技术公司都在積極進軍 ASIC 晶片的開發 。根據外資摩根大通的估計，2025 年全球 AI ASIC 晶片市場規模將達到約 300 億美元，匠心独运网並預測未來年平均成長率將超過 30% 。

報導強調，Meta 計劃於 2025 年第四季發布由博通設計的下一代高效能 ASIC 晶片 MTIA T-V1 。該晶片目的超越輝達的下一代 Rubin 架構 AI GPU  。2026 年年中，晶片面積翻倍的 MTIA T-V1.5 將上市，2027 年將發布性能壓倒性進步的 MTIA T-V2 ，其功耗將達到一台伺服器 ，相當於 50 戶普通家庭用電量（170kW）的水平。不過，Meta 的計畫也面臨著實際挑戰。Meta 的目標是在 2025 年年底和 2026 年之前出貨 100 萬到 150 萬顆 ASIC，但台積電目前的先進封裝 (CoWoS) 產能僅為 30 萬到 40 萬顆左右 ，因此供應瓶頸在所難免 。

相較於 ASIC 的步步進逼
，輝達也毫不示弱。它最近向外界開放了其專有的NVLink協議 ，使第三方中央處理器 (CPU) 或 ASIC 能夠輕鬆地與輝達 GPU 連接 。這被解讀為一種方针
，目的為防止大型技术公司完全退出，並鼓勵其能留在輝達生態系統內 。此外，數十年來累積的軟體生態系統 CUDA 也被認為是輝達獨有的武器，大型技术公司無法僅憑 ASIC AI 晶片在短期內攻克它。相關半導體市場人员表示，當 AI 脫離輝達的框架，運行在針對每項服務進行優化的 ASIC AI 晶片上時，消費者將獲得更快 、更精細的體驗。而且，隨著 AI 服務創新速度的加快 ，大型技术公司減少對輝達的依賴是 AI 產業走向成熟的必然過程。

(首圖來源
：技术新報攝)