AI ASIC 推理场景优势显著 与GPU共筑算力新格局 国海计算机

AI ASIC：推理场景优势显著，与GPU共筑算力新格局

核心观点

• 推理场景优势：AI ASIC在推理场景中因算法逻辑固定、对能效比和成本敏感而优势显著，与GPU形成“效率”与“灵活性”的权衡，两者将长期共存。
• 市场趋势：全球云及模型厂商普遍探索AI ASIC方案，预计2026年出货量723万颗，同比增长40%。
• 多芯片策略：多芯片策略已成为AI ASIC标配，以平衡性能与成本。

海外AI ASIC

• 谷歌：第八代TPU（拆分8t/8i）预计2027年底量产，2026年出货量预计332.6万颗，占整体AI ASIC市场46%。
• AWS：Trainium 3FP8算力达2.52 PFLOPS，预计2026Q3放量，全年出货量约147万颗。
• Meta：公布两年四代芯片路线图（MTIA 300/400/450/500），FP8算力覆盖至10 PFLOPS，MTIA 450与500计划2027年大规模部署。
• 微软：Maia 200于FP4和FP8算力分别达10.15 PFLOPS和5.07 PFLOPS，用于Azure数据中心，支持OpenAI GPT-5.2等应用。

国产AI ASIC

• 字节：SeedChip 2026年有望量产10万颗，远期产能规划至35万颗，主要应用于抖音、豆包等自有业务场景。
• 阿里：真武810E（PPU）性能对标英伟达H20，已在阿里云实现多个万卡集群部署；真武M890性能提升约3倍，计划2026年5月发布。
• 百度：昆仑芯M100面向云推理，对标英伟达H20；M300定位多模态模型训练，预计2027年初推向市场。
• 腾讯：紫霄AI推理芯片与燧原联合开发，紫霄2.0计划年底部署规模扩至10万卡；向燧原2025年直接额8.3亿元，对应燧原营收比例超80%。

研究结论

AI ASIC在推理场景优势显著，国内CSP与头部芯片厂商自研芯片将形成长期共存关系，看好国产算力与CSP ASIC设计链。