谷歌本周披露其训练人工智能模型使用的超级计算机的最新细节，其称这些系统的速度和能耗效率均高于英伟达基于A100芯片的同类系统，其90%以上的人工智能训练任务都通过谷歌拥有自主定制的TPU芯片完成。
目前，AI芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC等。ASIC作为专用集成电路，广泛应用于人工智能设备等领域，其根据终端功能又细分为TPU芯片、DPU芯片和NPU芯片等。资料显示，ASIC在吞吐量、功耗、算力水平等单个方面都是最优秀的，其中，TPU比同时期的GPU或CPU平均提速15-30倍，能效比提升30-80倍。
东方财富证券曲一平在2月27日研报表示，随着机器学习、边缘计算的发展，大量数据处理任务，对计算效率、计算能耗等都提出了更高的要求，ASIC芯片正逐渐受到重视。同时，天风证券近日研报指出，随着GPU的功耗过高等弊端的显现，类GPU架构的定制化大算力AI芯片（ASIC）或将存在市场，未来GPU与ASIC两者可能将产生替代竞争。
今年以来，ChatGPT的爆火代表着AI芯片技术的新一轮突破。据媒体报道称，龙头寒武纪已发布对外应用指令集，ASIC将是未来 AI芯片的核心。根据KBVResearch报告数据显示，2019-2025年，全球ASIC芯片市场规模预计将达到247亿美元，在预测期内以8.2%的复合年增长率增长。
截至目前，国外谷歌、英特尔、英伟达等科技巨头相继发布了TPU、DPU等ASIC芯片，国内寒武纪、比特大陆、地平线、阿里巴巴等公司也都推出了深度神经网络加速的ASIC芯片。
中泰证券3月19日研报分析认为，目前全球ASIC市场并未形成明显的头部厂商，国内厂商正快速发展。通过对比发现，国产产品集中采用7n工艺制程，与国外ASIC厂商相同；算力方面，海思的昇腾910在BF16浮点算力方面超越Googel最新一代产品TPUv4，遂原科技和寒武纪的产品在整体性能上也与Googel比肩。未来国内头部有望在ASIC领域继续保持技术优势，突破国外厂商在AI芯片的垄断格局。
据公开信息显示，寒武纪作为国产AI芯片核心领军者，早在2016年就曾发布世界首款商用神经网络处理器(NPU)“寒武纪1A”。澜起科技今年1月发布其全新第四代津逮®CPU，其最大核心数为48核，关键性能指标大幅提升。
此外，富满微包括各类ASIC等类芯片，可广泛应用于消费类电子、通讯设备、物联网等领域。睿创微纳专业从事专用集成电路、其为全球客户提供性能卓越的MEMS芯片、ASIC处理器芯片等产品。复旦微电、山石网科和淳中科技在今年相继在互动平台披露ASIC业务相关情况。复旦微电当前主流的AI算力芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC、NPU等；山石网科已经发布基于FPGA芯片的高端防火墙，目前正在持续稳定地推进ASIC芯片的后续研发工作；淳中科技自研的ASIC芯片设计阶段基本完成。
不过，曲一平也在研报中提到，一般来看，ASIC开发人工智能芯片开发周期较长。此外，相比于GPU和FPGA，ASIC缺乏灵活性。当前，GPU仍是为主流AI芯片，2021年H1国内市场占比超90%。
