ASIC芯片市场涨幅显著 是国内芯片的新机遇
。特点是需要大量的研发投入，若无法保证出货量其单颗成本难以下降，而且芯片的功能一旦流片后则无更改余地，若市场方向一旦改变，ASIC前期投入将没办法回收，意味着ASIC具有较大的市场风险。
目前，大多是具备又擅长芯片研发的巨头参与，如Google的TPU。ASIC在性能和功耗上都要优于GPUFPGA，TPU1是传统GPU性能的14-16倍，NPU是GPU的118倍。寒武纪已发布对外应用指令集，预计ASIC将是未来AI芯片的核心。
随着AI产业链的火速延伸，GPU并不能够满足所有场景（如手机）上的深度学习计算任务， GPU并不是深度学习算力痛点的唯一解。目前以深度学习为代表的AI计算需求，主要是采用GPU、FPGA等已有适合并行计算的通用芯片来实现加速。
在产业应用没有大规模兴起之时，使用这类已有的通用芯片能够尽可能的防止专门研发定制芯片（ASIC）的高投入和高风险。但是，由于这类通用芯片设计初衷并非专对于深度学习，因而存在性能、功耗等方面的瓶颈。随着AI应用规模的扩大，这类问题将日益突出。
正如CPU改变了当年庞大的计算机一样，人工智能ASIC芯片也将大幅改变如今AI硬件设备的面貌。如大名鼎鼎的AlphaGo使用了约170个图形处理器（GPU）和1200 个中央处理器（CPU），这些设备需要占用一个机房，还要配备大功率的空调，以及多名专家进行系统维护。而如果全部使用专用芯片，非常可能只需要一个盒子大小，且功耗也会大幅降低。
在芯片需求还未成规模、深度学习算法暂未稳定要一直迭代改进的情况下，利用具备可重构特性的FPGA芯片来实现半定制的人工智能芯片是理想选择。随着AI算法和应用技术的日益发展，以及人工智能专用芯片ASIC产业环境的逐渐成熟，人工智能下ASIC将成为AI计算芯片发展的必然趋势。
人工智能硬件应用场景归纳为云端场景和终端场景两大类。云端主要指服务器端，包括各种共有云、私有云、数据中心等业务范畴；终端主要指包括安防、车载、手机、音箱、机器人等各种应用在内的移动终端。由于算法效率和底层硬件选择紧密关联，“云端”（服务器端）和“终端”（产品端）场景对硬件的需求也不同。人工智能目前主流使用三种专用核心芯片，分别是GPU，FPGA，ASIC。
①GPU是广泛使用的一种，通过CUDA接口可以让原本只可拿来玩游戏的GPU进行通用计算。进入2017年之后，原本做显卡芯片的NVIDIA立马摇身一变成了AI行业里的泰山北斗，几乎所有做人工智能技术的公司，都会买来一大堆NVIDIA的显卡，进行深度学习运算。
②FPGA芯片，其使用门槛比GPU要高一些，但效率要高很多，赛灵思公司称其产品在特定情况下比GPU高数十倍。FPGA是一种可编程的电路，所以能根据需求重新刷写，能够准确的通过变成模拟成声卡、显卡或者其他不一样的芯片，在以往大多数都用在芯片研发的模拟阶段。由于其“可变”的特性，FPGA也可以刷写成人工智能芯片进行深度学习的计算。不过深度学习有很多种，语音和视觉的算法都不一样，在进行不同运算时就要重新刷一下FPGA芯片。
③ASIC是一种全定制的芯片，比特币矿机所用的就是AISC。其效率非常之高，而单芯片成本很低，例如2013年的时候一颗功耗只有几瓦的阿瓦隆ASIC，挖比特币的算力相当于好几块功耗上百瓦的显卡之和。
ASIC的市占率可望随着边缘运算的需求增加而明显攀升，从2018年的11%增加至2025年的52%。ASIC之所以受到青睐，原因主要在于新兴的深度学习处理器架构多以图形（Graph）或Tensorflow为基础架构；且上述提到AI边缘运算受限于功耗和运算效能，因此多以推论为主，而非训练。
若假设到2021年时，终端设备将导入大量AI芯片，所需要的便是能在同一个芯片上进行推理和训练，可因应分散式运算且又具低功耗的IC，因此ASIC需求将持续上扬，实现更多AI边缘应用案例。
人工智能芯片向ASIC转移将在全球开辟一块新战场，这也是中国芯片的机会。中国芯片在设计、制造、封测三大产业链环节均落后于世界领先水平，部分领域甚至跟发达国家有10年-20年的差距。这让中国的芯片领域过分依赖进口贸易。全球调查研究机构IC Insights在2016年公布了全球半导体20强，前20位中没有中国公司上榜。
由于专利积累、软件生态配套不足等原因，中国在已经落后的传统芯片领域想要追赶领先者颇为困难。而在没有太多历史包袱、有新技术突破的芯片领域，中国跟其他几个国家站在同一个起跑线上，有机会占据领先位置。现阶段，中国弯道超车的希望存在于人工智能（AI）芯片领域。
谷歌和英伟达公司是人工智能处理领域的两大巨头，但英伟达主要专注于GPU。AI领域的ASIC专用芯片仍是一片蓝海，尚未出现足以垄断市场的巨头公司。
在AI领域专用芯片，除了谷歌，研发者大多为充满了许多活力的新兴公司，其中活跃着不少中国公司，如寒武纪、地平线等。AI芯片上可以说是美国第一，中国第二。目前人工智能芯片正在重演矿机芯片的演化路径——从CPU/GPU/FPGA到ASIC专用芯片。而国内企业也有机会将成熟的ASIC芯片技术拓展到人工智能领域。
ASIC无论是从性能、面积、功耗等各方面都优于GPU和FPGA，长久来看无论在云端和终端，ASIC都代表AI芯片的未来，目前包括微软、谷歌、英特尔等巨头都重金投到ASIC领域，不过由于目前AI算法快速迭代，且ASIC开发周期较长、需要底层硬件编程、占据芯片成本等，因此虽然前景利好，但也需要芯片公司对其进行提前布局，抢占这未来芯片的潜在流量池。
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