自从AI技术大爆发以来，全球科技巨头持续加码AI大模型，消费电子领域日益呈现人工智能的趋势，AI芯片的需求将与日俱增，AI芯片供应紧张状况一直延续。

以英伟达为代表的GPU公司站上了AI风口，公司总市值已经突破3.2万亿美元，三季度净利润大增1.09倍至193.09亿美元。尤其是英伟达Blackwell架构的超级芯片，已经成为众多科技巨头抢购的AI芯片，这也为英伟达业绩提供极强的支撑。

然而，AI芯片技术路线不仅局限于GPU，FPGA、ASIC等芯片也逐渐引来了行业的关注。此前科技巨头训练大模型，需要使用GPU芯片，而近期AI技术热点逐渐由预训练向推理倾斜，这就需要由多种定制芯片来完成，ASIC将扮演着更加重要的角色。

特别是芯片巨头博通连续两个交易日大涨36.5%并突破万亿美元市值，全球都在关注AI技术发展对ASIC的影响。

今天，我们就来梳理ASIC在AI领域的运用，寻找投资机遇。

1、AI芯片的主要架构分为三类，ASIC逐渐成为热点

所谓的AI芯片，就是可以运行人工智能算法的芯片，此类芯片为了适应人工智能算法而专门进行了加速设计。

人工智能技术主要包括深度学习、机器学习、知识图谱、自然语言处理等技术，融合了计算机、心理学等学科，能够帮助程序、机器如人类一样去思考、处理问题。

与传统芯片不同，AI芯片要处理更加复杂的运算，设计上就要提升处理速度，这就需要注重加速器、高速存储、高集成度等。

AI芯片的产业链包含了上游芯片设计与研发公司，中游则主要是芯片制造、封装、测试等，下游则是各种需求方。

根据前瞻产业研究院的数据，2024年AI芯片行业规模将高达902亿美元，较2023年大幅增长59.9%。前瞻产业研究院预计，2024-2029年全球AI芯片行业复合增速将高达24.55%，整个行业进入爆发式增长阶段。

为了提升硬件计算能力，AI芯片架构主要包括GPU、ASIC、FPGA等，也可以采用混合架构。

GPU此前主要用来处理图像，拥有强大的浮点运算能力。随着深度学习的发展，GPU一举成为AI领域的利器，英伟达的高端GPU就成为全球科技巨头梦寐以求的硬件。

FPGA则是现场可编程门阵列，是一种半定制集成电路，可以满足不同的设计，具有较高的灵活性。FPGA特殊性能，非常适用于AI推理阶段。

ASIC则是专用集成电路，就是为了满足特定需求而开发的芯片。与GPU人工智能芯片相比，ASIC具有功耗较低、体积更小、成本更低等优势。尤其是在执行特定的任务时，ASIC就可以兼顾效率和成本，实现更优的解决方案。

需要注意的是，ASIC是针对特定场景而设计的，一旦设计完毕则只能适配特定用途。如果用途发生变化，极有可能要设计新的ASIC。

2、AI ASIC快速发展，部分A股公司已布局

根据WSTS的分类，ASIC种类涵盖专用模拟电路、专用逻辑电路、数字信号处理器等，2023年市场规模及占比均创下历史新高。

2023年ASIC市场规模达到2485.7亿美元，同比增长3.4%，占半导体市场比重高达47.2%。特别是随着终端需求逐渐转向个性化，科技企业开发定制芯片来实现大模型预训练、提升推理能力，ASIC就成为重要的选择。

早在2013年，谷歌便已经开发出世界上首张用于AI加速器TPU（张量处理器），可以进行快速的数学运算，处理图像、语音语料，极大提升机器学习的效率。经过多年的迭代升级，2024年谷歌发布了第六代TPU芯片Trillium，计算性能较上代产品提升4.7倍，内存带宽提升1倍，能耗优化67%。

谷歌并未对外销售TPU芯片，但TechInsights预计2023年谷歌自用的TPU芯片已经达到200万颗，仅次于英伟达的市场规模。

在AI ASCI芯片领域，英特尔也成为重要的参与者。2019年，英特尔收购AI公司Habana Labs，三年之后便发布了AI芯片Gaudi 2。2024年，英特尔发布Gaudi 3，较英伟达H100训练性能提升了1.7倍。英特尔此前透露，公司也在开发用于以太网网络的AI NIC ASIC。

在AI ASIC需求快速增长的背景下，以博通、Marvell为代表的公司迎来了业绩爆发期。根据博通发布的财报数据，公司2024财年AI收入大增2.2倍至122亿美元。博通正与三个大型客户开发AI芯片，预计2025年AI芯片业务收入达到150亿-200亿美元。

根据媒体报道，苹果与博通有望合作开发AI芯片，这将进一步提升AI ASIC市场规模。

随着AI技术的发展及端侧AI需求的快速增长，ASIC将在AI推理、AI消费电子产品方面扮演着重要的角色。

根据iFinD金融数据终端，ASIC概念股包括：瑞芯微、北京君正、利亚德、淳中科技、澜起科技、恒烁股份、润欣科技、富瀚微、博通集成、海光信息、复旦微电、星宸科技、景嘉微等。