2028：定制ASIC转型之年

Omdia预计2028年AI ASIC出货量将超过GPU

Omdia预计，定制AI ASIC最终将开始取代GPU，成为主要的AI计算平台。半导体行业往往在标准化与定制化之间循环往复，这取决于最苛刻的工作负载与技术前沿的接近程度。早在1991年，索尼首席技术官Tsiugo Makimoto将这一现象称为牧本周期。而AI项目正不断突破内存、带宽，尤其是功耗方面的技术极限。

Omdia最新的《AI Processors for Cloud and the Data Center Forecast Analysis》预测分析显示，2028年定制AI ASIC的出货量将超过GPU。

图 1：2022–2032年，全球数据中心AI加速器出货量

Omdia预计，2028年AI ASIC出货量将达到1,050万颗，而 GPU出货量为1,010万颗。Omdia数据显示，从收入来看，情况则有所不同：GPU收入预计将一直领先至2032年，不过两者之间的差距将从2029年开始逐步缩小。其背后的基本逻辑很简单：GPU价格非常高，而且仍在上涨，这一因素目前足以抵消AI ASIC更快的出货量增长。

AI ASIC超大规模定制芯片项目崛起

这一转型正在通过数量相对有限、但规模非常庞大的定制芯片项目实现。Google（谷歌）当前（v7x 一代）TPU正推动Google Cloud Platform实现强劲增长，而Google也首次向外部客户提供该芯片，从而打开了更大的潜在市场。

与此同时，微软、Meta、OpenAI、字节跳动、阿里巴巴和亚马逊云科技（AWS）都拥有大型芯片项目，其中部分项目将在2027年和2028年推出或进入量产爬坡阶段。此外，至少还有三个尚未确定身份的项目，其中一个可能属于SoftBank，另一个可能属 Anthropic。所有这些项目的规划规模至少都达到吉瓦级。Broadcom首席执行官Hock Tan 在一次财报电话会议上表示，他预计2027年将出货约10GW的AI ASIC。

我们也看到越来越多的芯片厂商和晶圆代工厂加入这一竞争。联发科已经获得Google针对推理优化的TPU v8i项目，这可能成为联发科的一项变革性业务，因为对于 Google而言，推理芯片意味着真正的大规模出货。在一次财报电话会议上，联发科高管将其称为公司的“首个美国超大规模云厂商芯片项目”——即TPU v8i，并表示该项目预计将在 2026 年第四季度贡献20亿美元收入，2027年贡献“数十亿美元”收入；同时，公司还暗示另一个尚未披露身份的项目将在2027年进入量产爬坡阶段。

高通正在为字节跳动负责一项大型ASIC项目。在最近的一次财报电话会议上，高通表示预计2027年数据中心业务收入将达到50亿美元，其中字节跳动和另一家未透露名称的超大规模客户各贡献10亿美元，其余收入预计主要来自高通自身的AI200/250 ASSP。

在晶圆代工方面，三星正在为特斯拉制造并封装车载 AI ASIC；与此同时，英特尔的光刻工艺和EMIB-T封装技术也持续传出可能用于某个大型超大规模云厂商ASIC项目的消息。

综合来看，这些动向表明，除了已经形成的Broadcom–TSMC供应链之外，第二条、甚至第三条AI ASIC供应链正在同步形成。

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