隨著人工智能(AI)急速發展，晶片需求急增，尤其是專門為單一目的而製造的特殊應用晶片(ASIC)。

這類專用晶片與中央處理器(CPU)等通用晶片不同，專注於處理少數運算任務，可以做到更高處理速度但更低能源消耗，可縮短設計成本及時間，初始成本較低，適合預算有限的雲服務供應商。

專用晶片需求急增，亦源於市場不想依賴單一供應商，紛紛投入研發自家晶片。部分雲端服務供應商更會找博通(Broadcom)、邁威爾(Marvell)等上游供應商，幫忙開發AI專用晶片，包括亞馬遜旗下的AWS、Google、OpenAI、蘋果、TikTok母公司字節跳動。這些企業獲得專用晶片後，可應用於自身算法、系統及模型，比通用晶片有更大靈活度及自主度。

隨著AI大模型由訓練轉向邏輯推理，需求亦由通用晶片轉向專用晶片。摩根士丹利估計，AI專用晶片市場規模，有望由今年的120億美元，增至2027年的300億美元，年複合增長率達34%。

大摩指，ASIC正快速增長，但不代表通用晶片會衰退，相信兩種技術可以長期共存，應付不同需求場景。事實上，Nvidia亦有成立小組，開拓專用晶片這個新商業模式，讓客戶可以使用Nvidia的IP或者小晶片，建立獨有解決方案，或會成為集團新收入來源。

另外，市場認為，量子計算未來發展可能衝擊AI晶片需求，但目前量子計算在AI推理領域適用性較低，短期内難以取代ASIC晶片。

編寫、報道：方嘉莉