据花旗集团12月17日发布的报告，到2028年，AI加速器的总市场规模预计将达到3800亿美元，其中英伟达的AI GPU预计将占据75%的市场份额，而ASIC芯片的市场份额预计为25%. 不过，巴克莱的报告称，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右.

　　英伟达AI算力芯片emc易倍

　　简单来说，英伟达除了贵+高能耗 没毛病

　　- 优势：

　　- 性能强劲且通用性强：英伟达的GPU芯片具有强大的并行计算能力，能同时处理多个任务，适用于多种AI算法和模型架构，如H100芯片在训练大语言模型时速度较上一代A100提高了4倍，处理回复用户提示词时快了30倍.

　　- CUDA生态成熟：2006年推出的CUDA平台，让普通程序员可通过常见编程语言实现GPU大规模并行计算，聚集大量熟悉该架构的工程师，形成事实开发标准，降低开发难度和成本.

　　- 加速网络平台优势：2019年收购Mellanox公司后，将自身加速计算平台与对方加速网络平台结合，提供高效数据中心级解决方案，优化后的网络性能强劲.

　　- 劣势：售价+功耗相对较高，如H100功耗约700瓦，且价格昂贵，初期价格约3万美金，现在可能达5万美金，导致训练成本高，对硬件设施供电和散热要求也高.

　　ASIC芯片

　　简单来说，做为专用芯片性能足够好用，性价比高，扩展性不够

　　- 优势：

　　- 专用性强：针对特定AI任务或算法设计，如谷歌的TPU专门为大规模深度学习及矩阵乘法等运算优化，在特定场景下计算效率、性能及功耗表现优于通用芯片，groq的lpu速度比英伟达GPU快十倍，价格和耗电量仅为后者十分之一.

　　- 成本优势：虽开发成本高，但量产后面板集成度高，单位成本随产量增加而降低，且功耗低能降低运营成本，如基于TPU v5e的云服务每小时运算成本可低至0.4元.

　　- 稳定性高：可针对特定环境优化，提高系统可靠性和稳定性，适用于军事、航空航天等对稳定性要求高的领域.

　　- 劣势：通用性差，对算法兼容性低，大模型从GPU迁移至ASIC难度大，易用性低于GPU，且一旦AI架构变化，过于专用的ASIC芯片难以适应，面临被淘汰风险.

　　国内比较优秀的AISC芯片公司有那些：

　　AI算力芯片领域emc易倍体育官方入口

　　- 寒武纪：股票代码688256，其AI芯片针对人工智能算法大规模并行计算优化，在深度学习推理和训练任务中表现优异，云边端一体的产品布局完善.

　　- 瑞芯微：股票代码603893，提供多种ASIC芯片，产品在AI领域应用广泛，如接口转换芯片、无线连接芯片、MCU芯片等.

　　- 安路科技：股票代码688107，在AI算力芯片领域有一定技术实力与市场份额.

　　智能安全芯片领域

　　- 紫光国微：股票代码002049，基于ASIC技术开发的芯片用于身份识别、移动支付和信息安全等场景.

　　内存接口芯片领域

　　- 澜起科技：股票代码 688008主要从事内存接口芯片研发，其津逮CPU借助ASIC实现服务器平台芯片运算动态安全监控，提升数据安全性.

　　集成电路设计与智能视频芯片领域

　　- 北京君正：股票代码300223，其微处理器芯片属于ASIC芯片，用于物联网、智能家居和可穿戴设备等领域.

　　其他领域

　　- 云天励飞：股票代码688343，拥有ASIC芯片及基于ASIP技术的芯片，其神经网络处理器广泛用于智能摄像头、机器人等视觉AI处理应用场景.

　　- 全志科技：股票代码300458，ASIC芯片产品在智能音箱、智能安防等领域竞争力强，为智能设备提供语音处理、图像识别等功能支持.

　　- 国科微：股票代码300672，广播电视芯片、智能监控芯片主流供应商，公司NPU已实现前端4T算力、后端NVR/DVR 9T算力.

　　- 中微半导：股票代码688380，主要研发MCU、SOC和ASIC芯片，对消费电子和小家电领域的产品不断迭代.

　　-成都华微：股票代码688709 成都华微ASIC芯片. 其已成功向多个特种领域客户提供可应用于电子、通信、控制和测量等方面的ASIC芯片，这些芯片是为特定用途而设计的集成电路，能在效率和性能上提供更显著提升.