当前，算力芯片领域的竞争聚焦于GPGPU（通用图形处理器）与ASIC（专用集成电路）两大技术路线。性能对比显示，ASIC在低精度计算与能效比方面占据优势，但GPGPU凭借高精度浮点运算和英伟达NVLink的互连技术仍主导市场。与此同时，头部厂商加速自研AI芯片，推动代工生态向多元化发展。
GPGPU与ASIC的性能角力
算力维度：精度与能效的取舍
ASIC专注于低精度计算场景优化，其功耗控制与能效比显著优于GPGPU。然而，即便在低精度领域，ASIC的峰值算力仍难以匹敌同期GPGPU。例如，英伟达的GPGPU在高精度浮点运算中的表现仍为多数AI训练任务的首选。
存力配置：密度与带宽的平衡
ASIC的算力密度和算数强度迭代速度突出，但在显存带宽和容量上存在短板。近期出现的LPU（低精度处理器）通过超高内存带宽设计，部分缓解了传统GPU的内存瓶颈，但GPGPU在显存配置上的整体优势尚未被颠覆。
互连技术：生态壁垒的护城河
英伟达的NVLink技术凭借其Scale-up扩展能力，在集群通信效率上遥遥领先。尽管ASIC厂商试图通过定制化互连方案突破限制，但短期内难以撼动英伟达的生态壁垒。这使得GPGPU在大型AI集群部署中仍占据主导地位。
大厂自研驱动代工生态重构
经济性推动自研决策
头部企业自研AI芯片的趋势源于成本与需求的平衡。根据测算，当ASIC出货量达到4.5-7万卡时，即可覆盖Fabless模式下的研发投入。随着训练端单集群需求突破10万卡，加之推理业务在英伟达数据中心收入占比已达40%，自研ASIC的经济性逐渐显现。
代工生态的多元化格局
博通凭借5nm工艺的400GbE网卡芯片Thor2巩固接口技术优势；Marvell通过HBM（高带宽内存）重构与CPO（共封装光学）集成提升竞争力；台企世芯电子和创意电子则在先进制程领域保持领先。国内厂商如中兴通讯、翱捷科技、芯原股份通过自研IP和一站式服务，为本土芯片设计提供支撑。
技术分化的加速效应
厂商根据自身业务需求选择ASIC或GPGPU方案，推动代工厂在接口协议、封装工艺、能效优化等细分领域持续创新。例如，翱捷科技在蜂窝基带芯片的定制经验可有效缩短AI芯片开发周期；芯原股份的半导体IP授权服务则为客户降低设计门槛。这一趋势标志着算力芯片产业从单一技术路径向多元协作生态的深度转型。