最近看了很多国内券商的研报，不得不说，有些质量还是非常高的，之前大家可能对国内券商的研 报有些误解。这篇文章参考自申万宏源的一个分析，来看下AI ASIC。 商业上，ASIC 是专用芯片，为下游特定场景（如训练、文本推理、视频/音频推理）定制，与客户 应用高度绑定。GPU 则是通用芯片，需兼容多场景，包括图像渲染，因此华为昇腾 NPU 或寒武纪 AI 芯片也可视为通用型。 ASIC 优势在于特定场景的高效与低功耗。GPU 基于冯诺依曼架构，运算需频繁寄存器交换，对存 储需求高，且保留图形渲染等闲置模块；ASIC 如谷歌 TPU、AWS Trainium2 采用脉动阵列架构，专 为矩阵运算设计，结果直接传递，减少数据交互，提高效率。 谷歌 TPU v5 测试显示，能效比为英伟达 H200 的 1.46 倍；在 BERT 推理中，每瓦性能提升 3.2 倍。 优势源于三点：3D 堆叠优化算力密度、DVFS 降低闲置功耗、HBM3e 内存突破带宽瓶颈（达 1.2TB/s）。 ASIC 单位算力成本更低。亚马逊 Trainium2 训练成本降 40%，推理降 55%；10 万卡集群可节省 12 亿美元初始投资。 大厂自 ...