當AI算力開始比成本，輝達還會是唯一解答嗎？雲端巨頭為何轉向ASIC，「2大關鍵」GPU難以兼顧

隨著AI應用邁向推論與落地，算力需求轉向低成本、高效率，帶動雲端服務商加速導入ASIC，世芯KY、創意迎接成長動能。

文／吳旻蓁

AI持續成為2026年資本市場的核心焦點，幾乎已是板上釘釘之事。從美國科技巨頭積極攻城掠地、上修資本支出，到全球半導體供應鏈對AI訂單能見度的共識等，都讓市場早已認定AI應用是一條正在持續拓展的長期成長曲線。在這樣的前提下，資本市場自然不斷尋找下一層可享有結構變化的投資目標。而隨著大語言模型（LLM）快速邁向推理（Inference）與應用階段、AI算力需求從雲端向下滲透至邊緣設備，市場也預期特殊應用晶片（ASIC）將在下一代AI伺服器架構中扮演更加關鍵的角色。

相較於過去2年圍繞著GPU產能與算力規模的討論，在AI推論逐漸成為算力需求主流的過程中，能否以更低成本、更高效率被大規模部署成為市場重點討論議題之一，這正是ASIC滲透率開始加速提升的關鍵背景。

雲端巨頭為什麼開始自己做ASIC，而不是繼續買GPU？

因不同於模型訓練需要高度彈性與通用性的算力架構，推論工作負載具有高度重複、可預測且長時間運行的特性，只要模型與服務流程確立，相關運算路徑便相對固定。在這樣的條件下，針對特定運算模式量身打造的ASIC，反而能在效能功耗比、單位推論成本與整體持有成本（TCO）上展現明顯優勢，成為雲端服務商與大型平台壓低AI營運成本的重要工具。

再者，各大CSP廠也期待透過自研ASIC來降低對輝達GPU的依賴。近期，Google所推出、以自家TPU訓練的Gemini 3 Pro模型大受好評，也帶動市場對ASIC市場前景的抱持樂觀期待；而Google與博通攜手合作開發的TPU v7，預計2026年將逐步放量，甚至傳出Meta可能開始租用Google Cloud TPU。市調機構預估Google TPU出貨量今年可望年增逾40％；另外，法人指出，Google TPU 2026年將邁入第8代，預期第三季開始量產，規模有望在2027年達500萬顆，2028年進一步提高至700萬顆，較先前大幅上修。

AI算力成長，最大贏家反而是ASIC？

根據研究機構TrendForce預測，以AI伺服器總量的成長率來看，CSP自研的ASIC類別在2026年成長率將達44.6％，超越GPU的16.1％。另外，根據產業預估，全球AI晶片需求將從2025年的1000萬顆，成長至2027年的1700萬顆，其中ASIC的滲透率將由38％提升至45％，在在都顯示在未來的AI算力增量中，ASIC將扮演關鍵角色。

通訊股博通為什麼被華爾街重新定位為AI核心股？

放眼國際市場，通訊晶片巨頭博通（Broadcom）在雲端客製化AI晶片（XPU）與高階交換器、光通訊產品上的布局，正好切中CSP在推論階段對低延遲、高頻寬與能源效率的核心需求。隨著AI推論流量持續放大，資料中心內部與跨機櫃的網路架構重要性同步提升，也使博通能夠以系統級方案深化與雲端客戶的合作關係。專家表示，由於ASIC的效益需搭配資料中心網路架構同步優化，故相關產品不再是單點銷售，而是以整體解決方案形式與客戶深度合作，進一步提升營收黏著度。 （相關報導： 台股破新高還沒上車怎麼辦？專家指點觀察這類股票：跟AI搭上邊都要留意 ｜ 更多文章 ）

分析師近來紛紛調升博通評等與目標價，法人解釋，過去市場將博通視為穩健的通訊與軟體股，但近期華爾街將其重新定位為「AI核心持股」，因其在AI伺服器領域獲得大額訂單，特別是乙太網路交換器與客製化運算晶片。博通自2022年開始以雙主軸轉型策略為核心，除強化AI晶片業務，與Google、Meta、ByteDance等大型雲端平台合作開發XPU外，另一方面則透過併購VMware進軍基礎設施軟體市場，進一步提升高毛利收入來源。