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AI应用从云端大模型将逐渐向边缘、端侧发展的趋势逐渐明朗。算力需求由训练快速往推理算力演进，云厂商定制化芯片（ASIC）逐渐加快，如果说训练侧的优胜劣败是比拼的GPU，但在推理侧，ASIC集群的算力利用效率可能更高，同时还具备明显的价格、功耗优势，ASIC主打的就是性价比。结合当前的 CoWoS 产能分配来看，在AI 加速卡市场 ASIC 芯片约占30%份额。3年后，ASIC将与GPU平分AI算力天下。
AI 大模型的整体工作流程包括数据预处理、模型训练、推理和后处理等工作。由于 AI 训练包含了大量的高强度并行计算任务，所以非常适合使用 GPU完成。但到AI推理阶段，由于对并行计算的要求较训练阶段更低，GPU的算力优势相对不明显。很多厂商会选择采用更便宜、更省电的 FPGA 或 ASIC芯片进行计算。
ASIC未来井喷，有两方面逻辑：一个是，云服务厂商自研定制芯片的需求逐步加快。博通、谷歌、亚马逊和OpenAI等科技巨头纷纷加大对ASIC的研发投入，以强化在人工智能领域的技术优势和供应链控制力。包括苹果也在加大与博通合作开发业务相契合的定制化芯片。另一个是，云厂商会加大推理算力布局。结合博通最新财报来看，反映了ASIC市场的旺盛需求，指引其ASIC芯片业务（主要涵盖定制AI加速器和以太网网络解决方案），有望在2027年带来600亿-900亿美元的收入，是当前市场规模的四倍多，这意味着年化复合增长率超过50%，而这来自于博通三大客户的百万XPU集群规划。ASIC逻辑驱动短期博通股价暴涨，A股映射，今天相关个股盘面表现不错，详见今天【边学边做】。
要说正宗的ASIC卡，A股有两家，其中一家上周【交流会】重点研究了，能适配主流大模型，在IDC大模型以及端侧推理都能应用。其它的相关ASIC芯片、光模块、以太网、铜缆连接等也多少有反馈，或者说，对比AI应用，算力在补涨。
关于铜缆连接，这次主要也是反馈的ASIC逻辑。基于高速铜缆，越来越多地云厂商直接从交换机 ASIC 及其连接的设备驱动用于短距离传输，因此，云厂商自研ASIC将为高速铜连接带来重要的需求增量。但铜缆还是要有区分的，AEC是ACC的升级，增速最快，这两者将逐渐替代DAC无源铜缆。但总体在高位，也没多大预期差，估计追涨被闷的概率大。
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