ASIC「特定應用積體電路」為特定產品應用來開發的客製化晶片，優點可針對特定產品客製化(如加密貨幣的支援)，功能較為強大；缺點則是一次性研究，開發與設計產品的成本高且耗費時間。
ASIC在1967年就已問世，1980至1990年代時是主流，由美國與日本業者主宰，2000年後，由於ASIC客製化門檻太高，逐漸被可以使用在多種商品上的通用型晶片取代。
2022年ChatGPT讓生成式AI成為新熱門產業，由於輝達在用於訓練GPT等大語言模型的晶片市場占比，高達七成到95％，為了反壟斷，矽谷各家企業紛紛開始加入訓練語言大模型的競賽。如臉書母公司Meta、Google、Microsoft與Amazon都有意自製晶片，讓ASIC與GPU競爭加劇。
目前由於輝達的GPU價格，會跟隨市場需求變動，當短缺時就會暴漲，而ASIC雖然前期開發成本不低，但畢竟是一次性費用，以後大量擴產就會降低成本，所以未來隨著多元化企業開始浮現後，ASIC的趨勢也將逐步醞釀。
在今年6月COMPUTEX展間的記者會上，輝達創辦人黃仁勳領先業界，表示公司近期也要切入ASIC晶片設計，以便擴大客戶群。
其他競爭者如博通(AVGO)，也協助Google自製TPU，近期還和臉書母公司Meta簽約，協助打造第三代AI晶片MTIA3。
邁威爾科技(MRVL)也贏得亞馬遜訂單，協助旗下AWS雲端服務部門打造AI自製晶片。
台廠方面Tesla的Dojo先前便是由世芯(3661)協助設計，用來訓練自動駕駛系統所需資料，能更佳的執行效率且擁有更低的能耗，讓世芯在車用ASIC領域遙遙領先。
(資料來源:優分析產業數據庫)
另外智原(3035)也陸續拓展在ARM的Neoverse合作平台、併購Aragio System的IP、FinFET IP／EDA tool授權等，且已通過ACEQ100、Q006等ASIC車用晶片可靠度驗證。
(資料來源:優分析產業數據庫)
