AI算力规模快速扩张，AI芯片厂商的价格传导与议价能力如何演变？
AI算力需求的爆发正在重塑芯片市场的供需格局，而不同芯片品类由于竞争格局差异，其价格传导与议价能力呈现明显分化：GPU因垄断格局具备最强议价能力，FPGA由海外双巨头主导，ASIC市场则尚未形成头部厂商、议价空间更为分散。 从算力规模看，AI算力扩张速度惊人，据IDC数据，中国AI算力规模从2019年的30 EFLOPS预计增长至2026年的1270 EFLOPS，期间虽增速逐年放缓，但绝对规模持续快速攀升。算力需求的扩张直接带动AI芯片市场扩容，全球AI芯片市场规模预计从2018年的40亿美元增至2025年的726亿美元，AI芯片需求有望率先扩张，复合增速预计可达50%左右。
供需格局决定议价能力差异
AI芯片主要分为CPU、GPU、FPGA和ASIC四类，通用性依次降低而运算效率逐步提高。当前大部分大模型仍处于开发阶段，对训练芯片需求更大，而GPU是目前唯一可用于AI训练且已量产的芯片，因此占据了AI芯片市场的主要份额。在训练环节，GPU的通用性强、适合大规模并行计算，且设计及制造工艺成熟，这种稀缺性赋予了GPU厂商极强的议价能力。
相比之下，FPGA和ASIC主要适用于AI推断场景。未来随着大模型成熟并在生产生活中逐步应用，推断类AI芯片的占比有望逐步提升，这将为FPGA和ASIC带来更大的市场空间，也可能改变当前的议价格局。
FPGA：海外双巨头主导，国产厂商追赶中
FPGA（现场可编程门阵列）具有硬件可重构、开发周期短、效率高的特点，在AI推断市场潜力巨大。全球FPGA市场规模预计从2021年的83亿美元增长至2025年的124亿美元，年均复合增长率约10.8%；中国FPGA市场增速更快，2021-2025年规模复合增速预计达17.1%。
从竞争格局看，全球FPGA市场由海外巨头主导，赛灵思和Altera（英特尔）的市占率分别为52%和35%，两家合计超过八成。国内市场同样由这两家主导，但国产厂商已崭露头角，紫光国微、复旦微电和安路科技的合计市占率在2021年超过15%。不过，技术实力方面国产厂商仍有差距：国产厂商先进制程集中在28nm，落后于国际16nm水平；门级规模方面，国产旗舰产品约为赛灵思高端产品的25%左右。高度集中的市场格局意味着头部厂商在价格谈判中占据主动，而国产替代的推进可能逐步改变这一局面。
ASIC：格局未定，议价空间更具弹性
ASIC是为特定用途定制的集成电路，具有高性能、低能耗特点，专用化程度最高，同样非常适合AI推断场景。受研发成本与研发壁垒限制，目前ASIC在AI行业的渗透率依然较低，但未来随着AI行业成熟，ASIC有望凭借卓越性能及低功耗成为AI技术的首选。根据预测，全球ASIC市场规模到2027年预计将达到1677.49亿元，2021-2027年均复合增长率8.9%。
与CPU、GPU和FPGA不同，目前全球ASIC市场尚未形成明显的头部厂商，主要竞争者包括英伟达、谷歌和英特尔，国内主流厂商包括海思、寒武纪等。国产厂商集中采用7nm工艺制程，与国外ASIC厂商相同；算力方面，海思的昇腾910在BF16浮点算力和INT8定点算力方面已超越谷歌TPUv4，其他国产厂商产品在整体性能上也能与谷歌比肩。尚未定型的竞争格局意味着ASIC领域的价格传导机制更为复杂，厂商议价能力更多取决于具体应用场景的技术适配度。
常见问题
AI芯片价格传导为何在不同品类间差异显著？
价格传导能力本质上取决于供需关系和竞争格局。GPU因技术壁垒高、可用于AI训练的芯片稀缺，供给方掌握定价主动权；FPGA市场高度集中，双巨头主导下价格体系相对稳定；ASIC市场格局未定，厂商需通过技术适配和性能优势争取议价空间。
国产AI芯片厂商的议价能力处于什么水平？
国产FPGA厂商已在国内市场占据一定份额，但先进制程和门级规模与国际水平仍有差距，议价能力相对有限。ASIC领域国产厂商表现更突出，采用与国际相同的7nm工艺，部分产品算力已能与海外比肩，在尚未形成头部厂商的市场中有望获得更大议价空间。
未来AI芯片议价格局可能如何演变？
随着大模型逐步落地，推断类AI芯片需求占比有望提升，FPGA和ASIC的市场空间将扩大。FPGA市场国产替代推进可能逐步改变双巨头格局；ASIC市场尚未定型，国产厂商若能持续保持技术优势，有望在价格谈判中争取更有利地位。