ASIC芯片（专用集成电路）是一种为特定用途定制设计的集成电路，起源于20世纪70-80年代，早期应用于计算机领域，后逐渐扩展至嵌入式控制系统。其核心优势包括极致的体积、功耗、可靠性、保密性、算力和能效，尤其在AI推理、高速搜索和视觉处理等场景表现突出。

谷歌推出硬件即服务（HaaS）合作模式，通过保留TPU所有权并按使用量分成的策略，降低中小型云厂商的capex进入门槛。模块化ASIC架构使开发周期压缩至6-12个月，博通XPU方案两年内获得亚马逊、微软等订单超100亿美元。谷歌TPUv7在同等工艺下的能效比（性能/瓦特）达到初代产品的30倍，其Ironwood TPU超节点集群规模已扩展至9216颗芯片，成本效率形成显著优势。

2025年12月，英伟达与AI推理芯片公司Groq达成非独家技术许可协议，Groq创始人Jonathan Ross、总裁Sunny Madra及部分核心工程人员将加入英伟达。Groq的架构理念强调低延迟、确定性执行和极致推理效率，与谷歌TPU的设计哲学高度同源。英伟达选择“引入”而非“自研”，旨在快速吸纳已验证的TPU架构思维方式。此举被视为应对AI竞争重心从训练转向推理的防御性举措。

行业竞争维度已转向系统效率与集群交付能力，华为Atlas 950/960 SuperPoD、阿里云磐久128超节点服务器等产品相继推出，单集群支持芯片规模突破万颗量级。第七代TPU芯片Ironwood通过ICI scale-up网络使超节点规模达到9216颗芯片，峰值性能达4614TFLOPS。

2024年全球ASIC芯片市场规模约120亿美元，中国市场规模478.9亿元，预计2025年达583亿元。2026年随着Meta与微软大规模部署，ASIC出货量有望超越英伟达GPU。

在AI领域，ASIC虽然推理性能优于GPU，但因开发成本限制，训练环节仍主要由GPU主导。与FPGA相比，ASIC通过牺牲可编程性换取更高能效，适用于算法稳定的场景（如工业控制、专用加速器）。在AI推理场景中，ASIC的算力利用率超过50%，性价比（TFLOPS/$）优于GPU且功耗更低，谷歌第七代TPU芯片Ironwood的FP8峰值算力达4614 TFLOPs，内存带宽7.2 terabits/s。全球云服务厂商争相推进自研ASIC布局：谷歌TPU芯片已迭代至液冷集群架构，Meta计划2025年推出首款MTIA T-V1芯片，微软开发自研AI芯片Braga并发布Maia 100和Cobalt芯片，亚马逊AWS启动Trainium v3项目。2026年随着Meta与微软大规模部署，ASIC出货量有望超越英伟达GPU，巴克莱报告预测AI推理计算需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上。

ASIC芯片通过全定制设计针对特定任务优化硬件结构，早期服务于计算机内部组件，后随技术进步逐步应用于嵌入式控制系统。近年来，随着人工智能需求爆发，其在高性能计算场景（如AI推理、视觉处理）中的作用显著增强。