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AI大模型公司加速推进ASIC定制化算力布局，OpenAI、Anthropic等通过自研芯片或TPU租赁扩大部署，带动设计服务、IP授权和配套芯片需求激增；博通、新思科技、Marvell、SEMIFIVE等供应商获得数十亿级订单，产业链正从单一芯片供应转向覆盖定义、设计、量产及云服务的全周期合作。
高盛大幅上调2027-2028年全球服务器总可寻址市场（TAM）预测，分别达31%和45%，核心驱动因素是AI基础设施投资上行，叠加机架化（高密度AI服务器）与ASIC化（云商自研芯片）带来的产品结构升级，以及内存涨价推升整机ASP，共同推动价值量而非仅出货量增长。
AI产业重心转向推理环节，通用GPU与定制ASIC形成技术路线分化：GPU凭借灵活性支撑训练与多模型推理，ASIC则针对Transformer等固定负载优化能效与吞吐，但适配性受限；AMD、Etched等企业加速布局专用芯片，云厂商自研TPU、Trainium等成熟方案，异构协同成为主流趋势。
瑞银上调CoWoS（基板上晶圆上芯片）产能预测至2027年底270kwpm，主因ASIC与CPU需求超预期增长，推动台积电、日月光等厂商扩产；博通、Marvell承接谷歌TPU与亚马逊Trainium等ASIC订单，英伟达、AMD出货量同步上修；OSAT在先进封装中占比提升，议价权向封装测试厂转移。
摩根大通研报指出半导体行业基本面增强，云资本支出2026年达9540亿美元，支撑AI ASIC（700亿美元规模）和存储（DRAM/NAND价格预计上涨250%）两大主线；晶圆设备、模拟芯片同步复苏，博通、美光等为首选标的。
迈威尔科技发布2027财年Q2财报，收入略超预期但全年增长指引仅小幅上调，数据中心业务（主靠连接类产品）增长稳健，定制ASIC业务未获指引上调，与谷歌合作以认股权证“示好”引发市场对其议价能力及订单落地的质疑，高估值面临业绩兑现压力。
文章分析ASIC矿机在会计与税务处理中的折旧差异，重点对比国际财务准则（IAS 16）下基于经济使用寿命的渐进式折旧与美国税法下因Public Law 119-21实施的100%首年加速折旧政策，并探讨其对递延所得税、现金流及跨国税务合规的影响。
AI芯片公司Etched凭借专为Transformer推理设计的ASIC芯片Sohu，短期内估值飙升至210亿美元，并向领投方Jane Street交付首台推理机架；其技术聚焦极致推理效率与整机系统交付，但缺乏独立第三方测试验证，市场对其真实性能和量产能力存疑。
文章探讨Agent时代AI硬件投资逻辑的转变：从追求单点性能指标（如tokens/s）转向系统级价值，核心在于能否以合理成本部署接近万亿参数的大模型。重点分析大模型推理ASIC、AI SSD及新型内存层级（HBM/HBF/CXL）如何协同降低有效Token成本，并强调编译器、Runtime和生态整合对技术商业化的决定性作用。
工业富联2026年半年报显示其AI算力业务爆发式增长，GPU与ASIC双线放量，云计算营收占比超三分之二，客户从英伟达扩展至谷歌、亚马逊等自研芯片云厂商，同时向高速网络设备延伸；但代工模式下净利率仅4.26%，面临利润率瓶颈、竞争加剧及研发投入停滞挑战。
SerDes作为高速串行互联核心技术，正从芯片配套升级为AI算力架构的核心胜负手。随着大模型驱动定制ASIC规模化落地，448G SerDes成为云厂商下一代硬件准入门槛，高通收购Alphawave、联发科加速自研、博通持续领跑，凸显其在数据中心互联、能效优化与系统级交付中的战略地位。
DeepSeek通过多代模型迭代（V2至V4）持续优化推理效率，发现通用GPU在低精度计算、数据格式支持和专用计算模式上的瓶颈，进而推动自研AI推理芯片布局；已定义UE8M0数据格式与DeepGEMM运算库，联合国产芯片厂商适配，但芯片设计团队尚未公开组建，面临从模型公司向硬件延伸的长期挑战。
博通在摩根大通投资者会议上确认谷歌TPU v9按计划推进，苹果ASIC合作延至2031年并新增AI加速器项目，OpenAI下一代芯片即将流片，Tomahawk 6交换芯片供不应求；公司被定位为全球第二大AI半导体供应商及第一大定制芯片和网络半导体供应商，AI定制芯片需求爆发正推动其从周期股向AI基础设施核心供应商转型。
2026年AI定制芯片（ASIC）加速商业化，亚马逊、谷歌、微软等云厂商及OpenAI纷纷推动自研芯片对外销售或规模化部署，核心驱动力是推理主导下ASIC相较GPU的显著TCO优势。产业链正从通用GPU向专用ASIC重构，市场预计2027年ASIC与GPU需求持平，出货增速已超GPU。
OpenAI发布首颗自研AI芯片Jalapeño（辣椒），专为大模型推理优化，9个月内完成设计流片，创行业最快ASIC开发纪录；芯片由OpenAI自研AI辅助设计，联合Broadcom与Celestica实现，旨在大幅降低推理成本、提升ChatGPT等服务性能与普惠性，并推动全栈AI战略落地。
