AI晶片市場需求大轉向，推動創新與成本效益

過去，Nvidia的AI GPU憑藉著強大的運算能力和卓越的並行處理性能，成為訓練大型語言模型的標準。然而，近期中國科技新創公司DeepSeek展示了一個突破性的AI模型，聲稱使用的運算能力僅為其他更加成熟的競爭對手的一小部分，震撼了市場。而這一發展也突顯了對更具成本效益的AI開發以及客製化晶片的強烈潛在需求，並促進AI代理的快速成長。

我們相信，代理型AI的興起將推動更靠近終端用戶的前緣數據中心建設，以優化推理運算、降低延遲、提升即時應用性能，並節省成本。根據巴克萊的預測，到2026年，AI推理將占整體AI運算需求的70%以上，約是訓練需求的4.5倍。為滿足這一趨勢，客製化ASIC正成為市場矚目的焦點。

科技巨頭爭相佈局，推動ASIC發展

全球主要科技巨頭和雲端服務供應商正積極佈局客製化ASIC晶片，以實現更高效率的AI運算。亞馬遜與Marvell攜手推出了Trainium 2平台，與傳統的Nvidia GPU相比，成功實現了30%至40%的成本節省。Google與Broadcom合作，推出第六代張量處理器 (TPUs)。Meta則與Broadcom、Socionext和GUC聯手，為Meta訓練和推理加速器 (MTIA) 開發各種ASIC，以應對其獨特的AI運算需求。而Microsoft也攜手Marvell和GUC，打造Microsoft AI加速器 (MAIA)，用於增強其Azure雲平台的AI功能。

此外，美國總統川普宣布了一項高達5,000億美元的AI基礎設施投資計劃，涉及OpenAI、Oracle及軟銀的合作，我們相信，由於OpenAI正與ARM和Broadcom合作開發客製化平台，這項倡議可能預示著一個全新ASIC生態系統的誕生。

ASIC需求爆炸，受惠產業前景看俏

根據預測，2025年ASIC晶片市場規模預估為217.7億美元，並可望在未來幾年快速成長，於2032年達到356.8億美元，潛在商機龐大。IC設計服務產業專門設計AI加速客製的晶片，幫助提高機器學習的效率、增強了數據輸送量，並大幅降低了數據中心的延遲，長線前景看俏。

儘管近期因總體環境與地緣政治挑戰導致市場波動增加，但我們認為，ASIC晶片的長期成長潛力將持續為投資人提供極具吸引力的機會。

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