人工智慧的發展已經從「教導 AI 學習」轉向了「讓 AI 回答問題」，這場轉變也點燃了客製化晶片的新戰火。過去大家瘋搶輝達的通用型顯示卡，但現在為了節省電力與成本，科技巨頭們開始打造專屬的矽晶武器。
究竟什麼是 ASIC？根據 台灣 CIO 雜誌 引用道明證券的數據，這個市場到二零三零年將成長到五百億美元左右，年複合成長率高達百分之三十。ASIC 的全稱是特定應用積體電路，您可以把它想像成專門為特定工作量身打造的工具。與通用型的顯示卡不同，ASIC 體積更小、成本更低，而且因為它只專注做一件事，所以效率更高。
這背後涉及一個關鍵名詞：AI 推論。當我們訓練 AI 時，是在教它理解資料，這叫作「訓練」；但當我們問聊天機器人問題，讓它產生答案並回覆我們，這個過程就叫作「推論」。研究顯示，推論所需的運算需求佔了整體 AI 運算的百分之七十以上，大約是訓練需求的四點五倍。這就是為什麼現在推論晶片變得如此重要。
而推動這場競賽的主角是 超大規模雲端業者，業界通常稱他們為 Hyperscalers。這些公司包含 Google、亞馬遜、微軟與 Meta 等，他們擁有極大規模的資料中心。為了擺脫對單一晶片供應商的依賴，這些巨頭紛紛投入自研晶片，甚至出現了 XPU 這個新術語。XPU 是一個統稱，包含了中央處理器 CPU、圖形處理器 GPU、神經網路處理器 NPU，以及 Google 著名的張量處理器 TPU 等各種不同功能的運算單元。
目前的市場霸主是 Google 的 TPU。為了精進效能並降低成本，Google 採取了聰明的雙重供應策略：他們找來博通負責設計高效能且用於訓練的晶片，同時與聯發科合作，開發更具成本效益的推論導向晶片。這種做法是為了支援大規模的 AI 回答需求，同時不讓成本失控。
隨著電力與機房空間成為科技發展的瓶頸，這種專門為特定任務設計的晶片將成為主流。預計到了二零二八年，全球資料中心使用的 ASIC 出貨量將達到一千五百萬顆，正式超越傳統的顯示卡數量。這代表未來的 AI 世界，將不再由單一類型的晶片統治，而是進入一個多元且專業分工的晶片新時代。
[文章來源：AI 推論後勢看漲，超大規模雲端業者點燃全球 ASIC 新戰火 ]
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