国产ASIC芯片性能已经可以比肩海外同类产品，例如海思昇腾910在BF16浮点算力和INT8定点算力上超越了Google TPUv4，且国产厂商集中采用7nm工艺制程，与国外厂商同步。随着AI算力需求持续扩大（据IDC预测，中国AI算力规模从2019年的30 EFLOPS增长至2026年的1270 EFLOPS），人工智能芯片的商业模式正从单纯的芯片销售向“算力即服务”演变，价值分配也随之向芯片设计、算力运营和云服务环节倾斜。
国产ASIC芯片的性能与竞争格局
国产ASIC厂商目前集中采用7nm工艺制程，与海外ASIC厂商相同。在算力方面，海思昇腾910在BF16浮点算力和INT8定点算力上已超越Google最新一代产品TPUv4；遂原科技和寒武纪的产品在整体性能上也与Google比肩。与CPU、GPU和FPGA市场不同，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，这为国产厂商提供了突破机会。
商业模式演变：从卖芯片到算力即服务
传统AI芯片商业模式以芯片销售为主，厂商通过销售ASIC芯片或板卡/模组获取收入。随着大模型训练和推理需求爆发，算力需求不断扩大，商业模式正转向算力即服务——厂商通过部署自有算力集群，向客户提供云端算力服务（如昇腾云、寒武纪云）。这种模式下，国产ASIC厂商不仅能通过芯片销售获利，还能通过算力运营获取持续收入，同时掌握从芯片设计到算力服务的完整价值链。
价值分配的关键环节
在AI芯片产业链中，价值主要分布在以下几个环节：
- 芯片设计：包括Arm/自研架构，是核心技术壁垒所在
- 晶圆代工：如台积电、中芯国际等
- 封装测试：确保芯片良率和性能
- 系统集成：将芯片集成到服务器或算力集群
- 最终用户：直接使用算力服务的企业
国产ASIC厂商在“算力即服务”模式下，能够将芯片设计、系统集成和算力运营的价值内部化，相比单纯依赖芯片销售的海外厂商，在价值分配上具备一定优势。
常见问题
国产ASIC芯片与海外相比差距大吗？
国产ASIC芯片性能已与海外比肩。海思昇腾910在BF16和INT8算力上超越Google TPUv4，遂原科技和寒武纪的产品整体性能也与Google相当，且均采用7nm工艺制程。
ASIC芯片在AI领域的主要应用场景是什么？
ASIC芯片特别适合AI推理场景，具有高性能、低能耗的特点。随着大模型从训练阶段逐步走向应用落地，ASIC在云端和边缘推理中的占比有望逐步提升。
算力即服务模式对国产ASIC厂商有何好处？
该模式让国产ASIC厂商从单一芯片销售转向提供算力服务，能够掌握从芯片设计到算力运营的完整价值链，获取更持续的收入来源，并在价值分配中占据更有利位置。