隨著AI技術的快速發展，因應不同行業的需求和場景各異，ASIC（客製化晶片）成為未來的主流趨勢。ASIC憑藉其針對特定任務優化的設計，成本及功耗皆相較GPU低，且能針對特定AI需求進行優化，在特定場景，如推理（Inference）及邊緣AI（Edge AI）、自動駕駛、機器人等的運算效能更高。
為降低對輝達的依賴 加快投入AI ASIC研發
雲端服務供應商（CSP，亞馬遜（美股代碼：AMZN）、微軟（美股代碼：MSFT）、Google（母公司為字母，美股代碼：GOOGL）、Meta（美股代碼：META）雖仍大量採購輝達（美股代碼：NVDA）的AI GPU提升AI算力建置，但為避免供應短缺，降低對輝達的依賴，紛紛加快自研AI ASIC的步伐。此外，蘋果（美股代碼：AAPL）、特斯拉（美股代碼：TSLA）也積極投入自研晶片，強化在AI技術競爭中的優勢。同時，為了加速AI ASIC的開發，CSP大廠陸續與IC設計服務公司展開合作，例如博通（美股代碼：AVGO）、邁威爾（美股代碼：MRVL），還有台廠世芯-KY（3661）等，共同開發高效能AI ASIC，以滿足AI訓練（Training）與推理的各種需求。