輝達 GPU 與 Google、亞馬遜 AWS 自研 AI 晶片的技術差異與未來市場走向 

在生成式 AI 席捲全球的當下，驅動這一波革新的核心，是一顆顆高速運算的人工智慧晶片。過去十多年，輝達（NVIDIA）以 GPU 種下 AI 工業革命的種子，如今 Blackwell GPU 專為最先進的 AI 訓練與推理打造，已成為全球資料中心的標準設備，去年出貨量更達 600 萬顆。在大型伺服器機架中，72 顆 GPU 可透過 NVLink 技術彙整為如同單一巨型 GPU 的運算單元。現今，AI 晶片市場已不再是輝達 GPU 獨佔的舞台，客製化 ASIC 、FPGA 正被大型科技企業採用，這些 AI 晶片的差別為何？未來會如何影響到 AI 發展，甚至可能會動搖輝達一家獨大的局面？本文摘自CNBC 影片重點編譯整理。

GPU：AI 黃金時代的開端

GPU 從遊戲卡躍升為 AI 核心，可追溯至 2012 年的 AlexNet。研究團隊首次將輝達 GPU 的平行運算能力用於神經網路訓練，成功在影像辨識競賽中大幅領先其他對手，也開啟深度學習時代。

GPU 的核心優勢來自其數千個並行處理核心，能高效執行矩陣乘法等張量運算，正適合 AI 訓練與推理。現今輝達不僅向 OpenAI、各國政府與企業供應 GPU，也直接打造整套伺服器系統。單一機架的 Blackwell 伺服器售價高達 300 萬美元，輝達甚至透露每週出貨 1000 台，足見 AI 算力需求之狂熱。輝達競爭對手 AMD 則依靠 Instinct GPU 與開源軟體生態系加速進展，近期更獲 OpenAI 與 Oracle 支持，成為 AI 基礎設施市場重要推手，AMD GPU 的區別在主要使用開源軟體，而 Nvidia GPU 則緊密圍繞 CUDA 進行最佳化，CUDA 是 Nvidia 的專有軟體平台。 

專門為單一用途而設計的 ASIC 成為新趨勢

從 Google、亞馬遜、Meta、微軟，到 OpenAI 與博通，各大雲端巨頭紛紛投入客製化 ASIC（應用專用積體電路）的研發。這些專為單一用途設計的晶片，在未來幾年預計將成為成長速度最快的 AI 晶片類別。

隨著大型語言模型步入成熟期，推理需求正快速超越訓練。推理的成本、能耗與穩定度成為雲端平台的痛點，而這正是 ASIC 的主戰場，與萬用的 GPU 不同，ASIC 如同一把「專用超精密工具」，針對單一類型 AI 工作負載進行硬編碼最佳化，因此速度更快、功耗更低。缺點是靈活性較差，且開發門檻極高，一顆客製晶片的設計成本動輒數十億美元，因此只有雲端巨頭能負擔。

用於 AI 的客製化 ASIC 成本更高。極其昂貴，至少需要數千甚至數億美元。但對於那些負擔不起客製化 ASIC 的大型雲端服務供應商來說，客製化 AS6 卻能帶來回報因為它們能效更高，而且減少了對輝達的依賴。

博通的 ASIC 強勢挑戰 AI 市占率

博通與 Marvell 等晶片代工設計公司，是超級大型雲端企業的核心戰略夥伴。Google TPU、Meta 自研加速器，以及 OpenAI 即將問世的 ASIC，都由博通深度參與。博通幫助建構 Google 的 TPU 和 Meta 的 AI 推理訓練，分析師預估博通在客製化 ASIC 市場的市占率可達 70 % 至 80 %。

FPGA：介於 ASIC 與 GPU 之間的彈性選擇

FPGA 用於在設備端而非雲端為邊緣 AI 提供支援的晶片。FPGA 最大優勢在「可重新配置」。當企業需要在硬體尚未定案時測試架構時，FPGA 提供介於 GPU 通用性與 ASIC 高效能之間的選項。雖然效能不如 ASIC，但靈活度使其仍受到資料中心與嵌入式設備青睞。AMD（併購 Xilinx）與英特爾（併購 Altera）是 FPGA 市場的兩大主力。

Google TPU

Google 是 ASIC 第一個大玩家，率先打造了用於人工智慧加速的客製化專用積體電路（ASIC），並在其首款 ASIC 於 2015年 問世時創造了 Tensor Processing Unit （張量處理器，TPU）這個術語。TPU 也促成 Google 於 2017 年發明了 Transformer 架構，成為 ChatGPT、Claude 等 AI 的共同基礎。如今 Google 已發展到第 7 代 TPU Ironwood，並協助 Anthropologie 使用上百萬顆 TPU 訓練 Claude 系列模型。外界盛傳 TPU 在某些情況下甚至超越輝達的 GPU，但 Google 傳統上僅自用，因此 TPU 的真正潛力仍未完全釋放。

AWS Tranium：雲端推理矩陣

AWS 在收購 Annapurna Labs 後，全力投入自有 AI 晶片。Tranium 與 Inferentia 已成為 AWS 訓練與推理平台的重要支柱。Tranium 以大量小型張量引擎組成，高度靈活，據 AWS 表示性價比高於雲端中的其他硬體 30 % 至 40 %。2024 年，Anthropic 在 AWS 北印第安納資料中心以 50 萬顆 Tranium 2 訓練模型，其中甚至完全沒有輝達 GPU，可見 ASIC 的地位正在抬頭。

NPU（神經網路處理器）：手機、電腦、車用裝置的邊緣 AI 晶片

除了資料中心，AI 晶片也向個人裝置延伸。NPU（神經網路處理器）為專門在裝置上運行邊緣人工智慧而設計的晶片，而不是在雲端運行，可以保障個人隱私。現已整合在高通 Snapdragon、AMD、英特爾與蘋果 M 系列 SoC 中，用於手機、筆電、智慧家庭、汽車甚至機器人。設備端 AI 將帶來更高的隱私保障、更低延遲與更強的控制性，是下一波 AI 普及的重要推力。

台積電成為晶片爭奪戰的核心

無論是輝達 Blackwell、Google TPU 或 AWS Tranium，大多數 AI 晶片最終都由台積電代工。這讓 AI 算力供應與全球地緣政治緊密綁定。美國正試圖透過台積電亞利桑那廠與英特爾 18A 製程，將部分晶片製造能力拉回本土。然而，中國企業如華為、阿里巴巴也正積極打造自家 ASIC，在出口管制下尋求本土替代方案。

AI 晶片群雄時代來臨

無論是輝達 GPU 的強勢霸權，還是 Google、AWS、Meta、OpenAI 等企業的 ASIC 賽道與 NPU 正將邊緣 AI 推往每一台手機與汽車，晶片戰爭仍在加速升溫。雖然要撼動輝達的地位並不容易，但 AI 市場規模巨大，新玩家不斷湧入，未來十年的晶片版圖勢必更加激烈。