（公众号篇幅有限，仅精选部分报告展示。若想获取更多深度报告，请点击下方“阅读原文”。）本次，我将为大家剖析由西南证券发布的《科技行业前瞻专题：AI ASIC，算力芯片的下一篇章》。该报告共42页，涵盖了众多重要信息和核心论点。若您希望深入了解，请参阅原报告，获取方法已在文档的最后部分提供。

　　随着人工智能技术的飞速发展，AI ASIC芯片作为算力的核心载体，正迎来前所未有的发展机遇。本文将深入探讨AI ASIC芯片行业在2024年的市场前景、技术进步以及行业竞争格局，旨在为读者提供一个全面、客观的行业分析视角。

　　关键词：AI ASIC芯片、市场规模、技术革新、数据中心、能效比

　　一：AI ASIC芯片市场规模的快速增长

　　AI ASIC芯片市场规模的快速增长是行业最为显著的趋势之一。据西南证券研究发展中心发布的报告显示，预计到2028年，数据中心ASIC市场规模将提升至429亿美元，年复合增长率达到45.4%。这一增长背后，是AI应用的发展和生态逐步完善，尤其是AI算力集群特别是推理集群对加速计算芯片需求的巨大推动。大型云服务提供商（CSP）对于内部工作负载的架构优化、更低的功耗和成本以及为AI工作负载定制的内存和I/O架构的需求日益增长，这些因素共同驱动了ASIC市场的快速成长。

　　在这一趋势下，ASIC针对特定算法和应用进行优化设计，展现出在特定任务上的计算能力强大和高能效比的特点。目前，ASIC主要应用于推理场景，并开始逐步切入训练环节。北美四大CSP的自研产品路线也反映了这一趋势，如Google的TPU、亚马逊的Trainium和Inferentia、微软的Maia 100和Meta的MTIA等，均体现了ASIC在AI领域的重要作用。

　　二：AI ASIC芯片技术革新的推动力

　　技术革新是推动AI ASIC芯片行业发展的另一核心动力。ASIC芯片通过针对特定算法和应用的优化设计，在特定任务上展现出强大的计算能力和高能效比。例如，ASIC在AI深度学习算法中能够实现高效的矩阵运算和数据处理九游会j9官网真人游戏第一品牌。与GPU相比，ASIC在特定任务上的计算效率通常更高，且具有更高的能效比，因为其硬件结构是为特定任务定制的，能最大限度减少不必要的功耗。

　　此外，ASIC在处理特定任务时能实现高吞吐量，数据处理速度快，可快速完成大量的数据处理工作。这一点在大规模数据中心等对能耗敏感的场景中尤为重要。ASIC的设计和制造是针对特定算法和应用场景进行的，因此在大规模生产后其单位成本可显著降低。然而，ASIC也有开发周期长且灵活性差的劣势，一旦设计完成其功能就固化下来，难以对芯片的功能和性能进行修改和升级。

　　三：AI ASIC芯片在数据中心的应用与挑战

　　AI ASIC芯片在数据中心的应用是行业发展的另一个重要方面。随着AI模型对训练需求的提升，未来对加速计算芯片的需求将达到万卡级别。而在推理阶段，由于计算量与业务和应用密切相关，单个推理集群对加速计算芯片的需求低于训练集群，但推理集群的部署数量要远多于训练集群，预计会达到百万级别。

　　AI算力集群特别是推理集群对加速计算芯片的庞大需求，是ASIC快速成长的核心驱动力。然而，ASIC在绝对算力和片间互联方面普遍低于AI GPU，但ASIC的服务器间互联由于采用以太网为主，具有通用性强、生态开放、低成本等优势。此外，ASIC在软件生态上的优势和劣势并存，云厂商普遍具备较强的研发能力，为ASIC研发了配套的全栈软件生态，提升了ASIC在特定场景下的计算效率。但与GPU相比，ASIC的编程难度较大，需要专业的知识和技能，开发工具和软件库相对较少j9游会真人游戏第一品牌。

　　以上就是关于2024年AI ASIC芯片行业的分析。市场规模的快速增长和技术革新的推动力，以及在数据中心的应用与挑战，共同构成了AI ASIC芯片行业的发展蓝图。随着AI技术的不断进步和应用场景的拓展，AI ASIC芯片行业将迎来更多的发展机遇和挑战。

　　因篇幅限制，仅展示部分

　　创作声明：包含投资理财内容，不构成具体理财指导，请谨慎甄别相关风险。

　　报告完整版 已分享到『远瞻慧库』网站，点击底部『阅读原文』，即可直达下载！了解行业趋势，就上远瞻慧库

　　www.baogaobox.com

　　【免责声明】

　　本平台只做内容的收集及分享，报告版权归原撰写发布机构所有，报告均通过公开合法渠道获得，如涉及侵权，请联系我们删除；如对报告内容存疑，请与撰写、发布机构联系。