各家雲端大廠為求降低整體成本，配合自家生態軟體與應用而開發ASIC， 這將是繼通用GPU之後，AI的新戰場誕生了！

在算力多元的時代，人工智慧(ＡＩ)已然成為科技業下一個十年的投資顯學，生成式ＡＩ席捲全球，雖然相關個股如輝達(Nvidia)、超微(AMD)等經過一年多的瘋狂炒作，ＧＰＵ需求仍不斷攀升，ＡＩ基礎設施還有許多層面例如推論ＡＩ、客製化晶片(ASIC)都還處在起點階段，後面巨大的應用商機更獲得科技巨頭的高度重視，這也能解釋為何Meta創辦人祖克柏，會願意斥資鉅額大量買輝達三五萬台H100 GPU，Meta計畫在年底前建置更多ＡＩ伺服器，加計其他的ＧＰＵ在內運算能力相當於六○萬台H100的等效運算，光以H100售價在二．五萬～四萬美元之間統計，支出也至少逾百億美元。

ASIC成長將勝通用ＧＰＵ？

然而ＧＰＵ的市場需求太大而供給有限，大型企業除了成本、供給問題，最終能否創造因應自身環境、符合高度客製化需求的ＡＩ晶片，也是企業的考量重點所在，因此，舉凡Amazon、Google、微軟、Meta等也紛紛切入自研晶片領域，更以ASIC創造差異性，優化自家產品，有別於通用ＧＰＵ在運算任務中表現出色，未來當資料中心的任務從訓練階段走到了推理階段，則是ASIC大展鴻圖的時刻。外資大摩更預估，ASIC晶片將在未來幾年比通用型ＧＰＵ帶給台積電更多進帳，也就是說，ASIC長遠的發展性可能更值得期待。

ARM的業務長期聚焦處理器的核心矽智財，以及對晶片公司提供授權，位於半導體產業的最前端，除了收取矽智財的前期授權費，也根據晶片售價，按比例收取版稅(royalty)，ARM在手機處理器馳騁多年，一直保有超過九成的市占率，並且持續進軍雲端運算、汽車、物聯網等領域，而ARM架構的伺服器也自二○○九年發展至今超過十五年，成為X86處理器以外的第二選擇，不過隨著行動裝置和消費電子市場趨於飽和，ARM在全球ＩＰ市場占有率甚至從一六年的四八％下滑至二二年的四一％，也不得不開始尋找新的業務突破。

ARM結盟打團體戰

ASIC是ARM下一階段相當看重的市場，去年下半年ARM發表了Neoverse CSS運算子系統，CSS N2便是首款專注於SoC和系統級創新的平台，採用先進的五奈米製程技術，適用於５Ｇ到雲端運算、機器學習的各類應用，已採用的業者為微軟用於Cobalt晶片，同時為開發專用晶片的客戶降低成本、縮短上市時程，今年二月再推陳出新兩款CSS V3、CSS N3平台，分別為插槽效能五○％的提升、每瓦效能提升二○％，Ｖ３在單晶片上最多可擴展至一二八核，並支持最新的高速記憶體和I/O標準；Ｎ２則更適應於電信、網路和資料處理單元、雲端配置等重視能源效率的領域，兩平台皆以第三代Neoverse IP為基礎建構而成，ARM也以此改變以往授權單個ＩＰ為主的商業模式，能將多個ＩＰ整合後打包販售。

ARM更集結各界力量打造全面設計(Total Design)生態系版圖，納入台積電（2330）、英特爾(Intel)、三星(Samsung)晶圓代工大廠，還吸引益華電腦(Cadence)、新思科技(Synopsys)、博通(Broadcom)、Rambus(RMBS.US)等ＥＤＡ、ＩＰ業者加入，台廠方面除了智原（3035）率先成為首波ＩＣ設計供應商，瑞昱（2379）、聯詠（3034）則在半年內成為新加入的生力軍，如今生態系全員已超過二○家公司。

其中，ＩＰ市占率僅次於ARM的新思科技，更在ＥＤＡ全球市占中領先第一，工程師可透過ＥＤＡ，將晶片的電路設計、性能分析等整個ＩＣ版圖交由電腦自動處理，不僅如此，新思科技也與微軟就生成式ＡＩ方面展開合作，整合ＥＤＡ工具推出Synopsys.AI Copilot，能加速晶片工程師設計晶片的時間，預期未來將吸引更多客戶。

另外，高頻寬記憶體(HBM)因擁有更高的頻寬和較低的耗能，新一代的HBM3頻寬更是DDR5的十五倍，不論是搭載GPU或ASIC形式的ＡＩ伺服器，都陸續採用以ＨＢＭ為主流的記憶體解決方案。Rambus在專利／架構授權業務占比較高，主要有基礎ＩＰ授權、半導體ＩＰ授權和晶片業務，記憶體ＩＰ中包括DDR、LPDDR、HBM甚至是CXL控制器ＩＰ，面向資料中心和邊緣運算市場可滿足不同ASIC應用需求，Rambus去年底因應ＡＩ趨勢推出基於HBM3的內存控制器ＩＰ，可提供最高達九．六Gbps的傳輸速率，相比輝達H100所採用的HBM3的六．四Gbps，傳輸速率更大勝一．五倍。

近來，國際大廠將各家ＩＰ資源整併發展ＡＩ已是趨勢所向，英特爾二月宣布，將提供專為ＡＩ的系統級晶圓代工服務，就提到已將ARM、Synopsys、Cadence、Siemens、Ansys、Lorentz、Keysight等廠商都納入生態系之中，並適用於英特爾十八Ａ製程和先進封裝的工具、設計流程和ＩＰ，打造共贏的局面。

誰會接下Google TPU v6訂單？

隨著ASIC蓬勃發展，四大ＣＳＰ業者皆積極布局下，博通(Broadcom)和Marvell(MRVL.US)無疑扮演著領導者角色。Google一直是博通的重要客戶，也專門對Google開源深度學習框架TensorFlow和Jax框架，開發出高度優化的ＡＩ加速器(ＴＰＵ)，ＴＰＵ的運算效能在特定ＡＩ工作負載下，超越傳統ＧＰＵ，這種深度合作關係，使博通在AI ASIC市場中占有一席之地，關於台廠方面也有消息傳出，聯發科（2454）或世芯ＫＹ(3661)可望接獲Google TPU v6訂單，二五年以台積電三奈米量產。

另一方面，Marvell也是ＡＩ加速器晶片的重要供應商，Marvell AI系列產品已成功打入雲端資料中心、智慧城市、智慧製造等領域，也與微軟的雲端服務Azure有著緊密合作，憑藉著過去累積的豐富客製化ASIC模型經驗，已累積生產了超過二千套客製化ASIC。隨著ＡＩ運算需求持續激增，Marvell有望繼續擴大在ASIC市場的版圖，最終，誰能掌握關鍵技術並贏得重要客戶，將決定未來在ASIC戰場的走向。