研究报告


AI算力狂飙:ASIC崛起挑战GPU主导地位

高科技产业研究报告

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发布日期

2026-09-15

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更新频率

不定期

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报告格式

PDF

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    报告介绍

    全球AI训练与推论算力2026年将倍增,北美CSP积极扩大Capex并自研ASIC芯片,NVIDIA则藉生态系整合与收购巩固领先地位,存储器带宽渐成产出瓶颈。

    重点摘要

    • 资本支出扩张:北美中CSP业者Capex大幅成长,积极采购GPU并自研ASIC,2027年NVIDIA、AMD推出整柜系统迎战。
    • 训练算力倍增:2026年FP16总算力大幅跃升,CSP自研ASIC份额持续攀升,侵蚀GPU供货商地位。
    • 推论转向FP4:新世代加速器导入FP4与MoE架构,推论算力急遽攀升,惟Decode端受限HBM带宽。
    • NVIDIA巩固生态:藉MediaTek合作与收购Hugging Face强化互连与软件版图,抵御ASIC侵蚀。

    目录

    1. 前言
    2. 预期全球对AI训练基础需求仍强,2026年GPU与ASIC芯片的FP16总算力可望大幅成长
      • US GPU Suppliers to Stay Largest Contributor in FP16 Computing Power in 2026
    3. AI推论需求当道,全球AI芯片商布局陆续转向推升FP4算力以满足新AI市场发展
      • FP4 Computing Power of Major AI Accelerators in 2026 to Surge to Almost 200 EFLOPS and 511 EFLOPS for 2027
    4. AI模型级距将决定算力产出效益,惟存储器带宽恐为Token产出的关键瓶颈
      • Efficient Models Deliver 6x the Token Capacity of Flagship Ones on the Same AI Accelerator Fleet
    5. 面临主力CSPs业者扩大ASIC发展趋势下,预期NVIDIA将力求技术整合及软件生态来维持AI领导地位

    <报告页数:7>

    US GPU Suppliers to Stay Largest Contributor in FP16 Computing Power in 2026


    报告分析师

    龚明德




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