ASIC（专用集成电路）并非为人工智能而生，它最早广泛应用于网络交换芯片等领域，需求基础来自多领域的定制化。人工智能带来的新增算力场景，叠加原有的网络、通信等需求，共同推动其市场规模扩张；同时，定制开发周期较长、对单一下游场景依赖度较高等因素，也会对增速形成制约。

原有需求打底，AI 场景叠加

ASIC 是为特定用途而定制的集成电路，具有高性能、低能耗的特点，专用化程度最高。在 AI 行业兴起之前，ASIC 已在多个领域落地，网络交换芯片就是其中之一。这类长期存在的定制化需求，构成了 ASIC 市场的基本盘。

AI 的加入并非替代原有需求，而是在此之上叠加新的算力场景。由于 ASIC 在性能、能效、成本等方面极大超越了标准芯片，非常适合 AI 推断场景，是当前大部分 AI 初创公司开发的目标产品。多领域定制化需求与 AI 新增场景并行，是市场规模扩张的核心逻辑。

渗透率与增长制约

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。随着人工智能行业愈加成熟，蓬勃发展的下游应用将不断优化上游的芯片研发成本，用于 AI 领域的 ASIC 芯片也将为 ASIC 市场整体注入新的活力。根据贝哲斯咨询预测，到 2027 年，全球 ASIC 市场规模预计将达到 1677.49 亿元，2021-2027 年均复合增长率为 8.9%。

需要留意的是，定制开发周期较长，且需求高度依赖单一下游场景，一旦某一应用方向节奏放缓，对整体增速的影响会被放大，这是判断市场扩张节奏时不可忽略的变量。

竞争格局

不同于 CPU、GPU 和 FPGA，目前全球 ASIC 市场还没有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 ASIC 厂商包括海思、寒武纪等。目前国产厂商集中采用 7nm 工艺制程，与国外 ASIC 厂商相同，未来国产厂商有望在 ASIC 领域继续保持技术优势。

常见问题

ASIC 是专门为 AI 设计的吗？

不是。ASIC 是为特定用途定制的集成电路，在 AI 行业之前已在网络交换芯片等领域应用。AI 只是其定制化能力新拓展的一类场景，而非它诞生的唯一目的。

ASIC 市场规模靠什么驱动？

一方面来自网络、通信等既有领域的定制化需求，另一方面来自人工智能推断场景的新增需求，两者叠加形成规模扩张。下游应用越成熟，越有助于摊薄上游研发成本，从而提升 ASIC 在 AI 领域的渗透率。

哪些因素会拖慢 ASIC 的增长？

定制开发周期较长、研发成本与研发壁垒较高，以及需求对单一下游场景依赖度较高，都可能影响其扩张节奏。目前 ASIC 在 AI 行业的渗透率依然较低。