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。

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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。