隨著 AI 應用逐步由雲端模型訓練擴展至推論與邊緣端部署，市場對高效能、低功耗且具成本優勢的 ASIC 解決方案需求明顯升溫。相較通用型 GPU，ASIC 在特定工作負載下具備更佳能效比，使 CSP 重新加速自研晶片布局。AI 發展初期以 GPU 為主的算力結構正逐步調整，ASIC 將成為 AI 推論階段的重要補充，並帶動整體 IP 與設計服務產業需求同步放大。
〈CSP 資本支出延續，自研晶片成為中長期策略核心〉
在 AI 算力競賽持續升溫下，主要 CSP 持續擴大資本支出規模，並將自研晶片視為降低長期算力成本與強化差異化的重要手段。雖然 GPU 仍為短期主流，但隨模型推論需求快速成長，CSP 對 ASIC 的投入將更具延續性，形成長期穩定的設計委案來源，有利於具先進製程與系統整合能力的 ASIC 設計服務商。
〈IP 授權與權利金模式，放大產業長期成長斜率〉
在 ASIC 開案數量持續增加的趨勢下，IP 產業的重要性同步提升。無論是處理器架構、介面 IP 或記憶體相關 IP，皆為晶片設計不可或缺的基礎元件。IP 產業具備高毛利、長尾權利金的商業模式，一旦客戶產品順利量產，後續權利金收入將隨出貨量放大，使 IP 供應商能在 AI 晶片世代交替中持續受惠。
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〈台廠切入 ASIC 生態系，設計服務與自有 IP 優勢浮現〉
在全球 ASIC 市場仍以美系廠商為主的情況下，台灣廠商憑藉製程整合、封裝協同與設計經驗，市佔率已逐步提升。台廠在先進製程與異質整合能力持續強化後，已具備與國際大廠競爭的條件，未來在 CSP 自研晶片專案中，參與深度與角色有望進一步提升。
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文章來源：陳智霖分析師 / 凱旭投顧
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※ 本文經「鉅亨網」授權轉載，原文出處
