当前AI算力重心由训练端转向推理端，叠加海外资本开支向上，ASIC作为推理主要形式加速爆发。

全球各大CSP谷歌、亚马逊、META、微软等均加速自研ASIC。

ASIC受到科技巨头欢迎的本质是芯片设计可以更贴合自己的模型，提升讯推效率，以及降低成本并且保持技术路线独立性。

随着ASIC高度定制化和能效优势趋势逐渐清晰，有望重塑全球算力市场格局，国产ASIC产业链也将迎来新一轮机遇。

本文重点解析ASIC芯片产业链核心赛道以及竞争格局。

01 

ASIC行业概览

算力芯片主要有CPU、GPU、FPGA和ASIC四种形式。

这几种架构在功耗、价格和性能上各有侧重，适用于不同场景的需求。

算力芯片四种形式对比：

GPU：通用算力卡，是目前AI算力芯片的主流选择，英伟达是该领域的领导者，像国内的海光信息DCU也属于通用GPU。

ASIC芯片：专用定制芯片，是针对特定用途定制的集成电。ASIC面对专项任务，主要应用于深度学习加速，在大模理推理侧相较其他AI芯片在效率和速度方面更具优势，且在量产成本、功耗和性能方面表现出色。海外科技巨头博通和MARVELL是ASIC领域的领先者，大型云服务厂商多与两者合作，比如谷歌的TPU就是与博通合作开发的，国内华为昇腾也属于ASIC路线。

当前AI由投资驱动转向应用拉动，推理需求成为AI云和端侧的主要成长动能，JPM预计2026年开始占比有望超过60%。

资料来源：行行查

02 

ASIC芯片市场竞争格局

当前国内外厂商加速ASIC芯片布局。

海外科技巨头博通与Marvell分别以55-60%和15%的市占率主导ASIC赛道。

博通：在ASIC领域处于主导地位，特别是在数据中心和人工智能加速方面，是大型云服务厂商定制ASIC芯片的首选合作商，获得了谷歌、微软、Meta等科技巨头的青睐。

Marvell：正量产其首批AIASIC项目（Tranium2与AxionCPU），并将在2026年量产后续项目（Tranium3、Maia3nm），并且已获得亚马逊与微软2nmASIC设计订单。

科技巨头加速推出专门用于人工智能计算的ASIC芯片。

谷歌：2016年在GoogleI/O大会发布首款TPUASIC。今年4月，谷歌发布第七代TPUIronwood，也是谷歌第一代专为推理设计的AI加速芯片，FP8峰值算力4614TFLOPS，带宽192GB，整体性能直逼英伟达B200。

谷歌最新Ironwood与TPUv4、TPUv5p性能对比：

资料来源：谷歌官网

Meta：计划大规模部署其自研的AI加速芯片(MTIA)，将是AI服务器市场格局演变的重要里程碑，将对相关供应链产生显著影响。

英伟达：今年5月，英伟达在COMPUTEX重磅发布NVLinkFusion，通过提供IP或接口，支持第三方ASIC加速芯片、CPU等接入英伟达计算体系。

NVLinkFusion支持ASIC融入英伟达计算体系：

国内百度、阿里和腾讯等互联网大厂自研AI芯片大多采用ASIC架构，主要应用于自身业务场景，典型的ASIC芯片例如：阿里平头哥推出含光800AI芯片；百度昆仑系列AI芯片。

华为昇腾、寒武纪、燧原科技、黑芝麻和地平线等厂商也基于ASIC架构设计芯片，在深度学习模型的训练和推理方面具有高性能和高效率。ASIC产业链各环节相关布局厂商还包括芯原股份、灿芯股份、澜起科技、全志科技、国科微、淳中科技、山石网科等。

03

光模块&CPO

当前AI驱动数据中心网络高速迭代，叠加ASIC需求高增，超大规模（百万卡）ASIC部署使得架构层数增加，带动光模块用量和相关新技术水涨船高。

800G/1.6T高速光模块26年需求上修，下一代互连技术产品CPO预计将在今年下半年交付。

海外方面，ASIC配套的网络架构变化，特别是META的高配比Back-End网络架构，使得光模块与AISC的比例提升。

国内方面，受益于AI算力基建加速，400G 高速光模块出货量快速增长，BBAT以及华为对于高速光模块的需求也有望快速提升，相关光模块和光芯片厂商加速布局。例如，网络架构变动最大的Meta链相关厂商旭创、新易盛、太辰光、源杰、仕佳光子；1.6T光模块26年上修相关厂商旭创、新易盛、天孚、汇绿生态等；国内厂商有望突破北美云厂商：联特、华工、光迅、剑桥；设备商/新云厂商需求的供应链剑桥、腾景、汇率生态等；CPO天孚通信、罗博特科、剑桥、太辰光以及上游光芯片和MPO相关厂商博创、太辰光、仕佳光子、光库科技、源杰科技等。

光模块技术演进趋势：光学部件与ASIC芯片集成度不断提升

数据来源：Yole

04

交换机

从2016年起至今，交换机容量经历了从6.4T到102.4T的巨大飞跃，同时工艺技术也从16nm逐步演进至3nm，数据传输效率也进一步增强。这些变化共同推动数据中心网络的高速智能化发展。

而当前以ASIC为核心的算力集群中交换机价值量占比进一步大幅提升。

Meta部分集群建设中网络投入占比持续加速，高速交换机赛道迎来新一轮机遇。

受益互联网厂商资本开支增长，数据中心交换机作为重要互联设备需求同步上行。

交换机市场格局行业集中度较高。华为、新华三（紫光旗下）和锐捷网络占据大部分的市场份额，思科和中兴通讯紧随其后。随着新华三在海宁的合作产业园区扩产，交换机代工厂商共进股份和菲菱科思等厂商有望协同发展。此外，盛科通信在商用以太网交换芯片国内排名第一，全球第四。

数据中心交换机ASIC发展：

数据来源：Cisco《800GClientOptics in theDataCenter》，Earlswood Marketing

05

高速铜缆连接

随着ASIC在数据中心算力集群中的广泛应用，柜内连接器作为关键组件，需求显著增长。

ASIC芯片数量的增加以及光、铜、PCB等数通设备配比的提高，推动铜连接市场放量。

亚马逊、Meta、微软等科技巨头在ASIC柜内铜连接用量上较高。据测算，柜内连接器的ASIC需求占比或由2025年的18%提升至2026年的38%，显示出强劲的增长势头。

高速铜缆用于服务器和存储设备之间的高速数据传输，满足数据中心对高带宽和低延迟的需求，是柜内连接的核心趋势。国内主要参与厂商包括兆龙互联、博创科技、沃尔核材、瑞可达、神宇股份、立讯精密、鼎通科技等；高速背板连接器主要参与厂商包括华丰科技、意华股份、庆虹电子、中航光电、陕西华达、神宇股份、鸿腾精密等。

06 PCB

ASIC芯片在算力密度上通常低于GPU，为弥补这一差距，需通过更高层数的PCB走线实现信号完整性和高速传输。

例如，AI服务器用PCB层数已从12-16层向20-28层演进，部分高端场景甚至要求32层以上，直接推高单卡PCB价值量。

ASIC算力集群需要通过Chiplet技术或2.5D/3D封装实现多芯片协同，这对PCB的布线密度、阻抗控制提出更高要求。例如，博通Tomahawk 5交换机芯片采用7nm制程，其配套PCB需支持56Tbps带宽，层数较上一代增加40%。

从需求端来看，算力升级对PCB制程升级趋势十分明确。

近年来国内算力PCB份额持续提升，国产化进程全面提速。头部厂商沪电股份、胜宏科技、生益科技、景旺电子、深南电路、广合科技、南亚新材等在产业链各环节加速布局。

在英伟达股东大会上，黄仁勋强调AI需求持续强劲，重申英伟达处于为期十年的AI基础设施建设浪潮的起点，明确“一年一更新”产品路线图，锁定算力产业链的升级节奏。网络架构和ASIC的发展有望呈现出新一轮高增长态势。