文章核心观点 - AI算力发展的核心正从堆叠通用GPU转向为特定工作量设计专用芯片（ASIC），这决定了AI的效能上限与成本结构[2] - 中国台湾IC设计产业在此趋势下的战略地位显著提升，其角色已从被动设计代工转型为深度参与系统协同设计的核心伙伴[2][4] ASIC重塑算力版图 - ASIC通过高度客制化硬件设计，在AI训练与推论场景中能实现远高于通用芯片的效能功耗比与长期总拥有成本优势[3] - 预计到2027年，全球服务器专用AI服务器运算ASIC出货量将比2024年成长三倍[3] - 预计到2028年，全球数据中心AI服务器运算ASIC芯片的出货量将突破1500万颗，超过数据中心GPU的出货量[3] - 此增长动力来自对Google TPU、AWS Trainium集群的强劲需求，以及Meta和微软内部芯片组合扩展带来的产能提升[3] 全球竞争格局与关键参与者 - 博通凭借其完整IP组合、先进制程经验及与云端服务商的深厚合作，被视为云端AI ASIC的首选供应商[4] - 博通正面临来自新兴阵营的竞争压力，其中由Google与联发科形成的策略联盟已成为最受瞩目的挑战者之一[4] - Google的TPU v7e已进入关键量产阶段，微软的Maia系列与Meta的MTIA也已大规模部署，预期至2027年将出现具规模的出货量成长[4]