计算机行业国产算力专题系列：AI ASIC，推理场景优势显著，与GPU共筑算力新格局

AI ASIC：推理场景优势显著，与GPU共筑算力新格局 ——计算机国产算力专题系列评级：推荐(维持)证券研究报告2026年08月11日计算机刘熹(证券分析师)谢婧茹(联系人)S0350523040001S0350125070015liux10@ghzq.com.cnxiejr01@ghzq.com.cn 1828261告附注中的风险提示和免责声明2相对沪深300表现表现1M3M12M计算机-0.1%-14.7%-7.3%沪深300-1.6%-3.5%14.5%最近一年走势相关报告《计算机行业专题研究：北美CSP继续上调资本开支指引，从AI ROI角度分析现金流中长期影响（推荐）*计算机*刘熹》——2026-08-05《计算机行业专题研究：从规模增长到价值兑现，头部模型厂进入新盈利阶段（推荐）*计算机*刘熹》——2026-06-17《计算机事件点评：华为韬(τ)定律：国产算力迎新解决方案（推荐）*计算机*刘熹》——2026-05-27-9%-1%8%17%26%34%2025/07/04 2025/09/04 2025/11/04 2026/01/042026/03/04 2026/05/04计算机沪深300 告附注中的风险提示和免责声明3核心提要本篇报告解决了以下核心问题：1、AI ASIC的行业概览、技术架构、应用场景及市场规模；2、海外头部云厂商（谷歌、AWS、Meta、微软）自研AI ASIC芯片的进展与部署情况；3、国内头部云厂商（字节、阿里、百度、腾讯）自研AI ASIC芯片的布局与商业化落地情况。uAI ASIC概览：推理场景优势显著，有望与GPU长期共存ØAI ASIC是专为神经网络训练与推理任务定制的芯片，通过去除通用冗余模块、引入脉动阵列/专用张量单元等手段，实现更高计算密度、更优能效比及更低成本的核心目标，可分为TPU、NPU、LPU等架构。据半导体产业纵横，训练场景下90%以上的AI框架原生支持英伟达CUDA，但推理场景模型算法逻辑相对固定，对芯片灵活性要求较低，而对能效比和成本更为敏感，AI ASIC优势显著。Ø全球云巨头及模型厂商普遍探索AI ASIC方案，据DIGITIMES Research，2026年全球高端AI ASIC出货量预计达723万颗，同比增速超40%，Counterpoint Research预计2027年出货量将较2024年增长三倍。产业链方面，AI ASIC合作模式通常为联合开发，大厂负责定义芯片规格与架构设计，前端物理实现与博通、Marvell、世芯、联发科等专业ASIC设计公司联合完成，博通和Marvell凭借关键IP和系统方案占据关键位置。AI ASIC与GPU并非互相替代，而是“效率”与“灵活性”的权衡，多芯片策略已成为标配，据TrendForce，2026年AI ASIC服务器出货量预计达AI服务器总市场27.8%，2030年提升至39.5%。u海外AI ASIC：北美CSP自研多次迭代，已开始批量部署Ø谷歌TPU当前主力为第七代Ironwood（TPU v7），单芯片FP8稠密算力达4.6 PFLOPS，搭载192 GB HBM3E；2026年4月已发布第八代TPU（拆分8t/8i），预计2027年底量产。据DIGITIMES Research，2026年谷歌TPU出货量预计332.6万颗，占整体AI ASIC市场46%。据华尔街见闻，AWS Trainium 3已进入出货爬坡阶段，单芯片FP8算力达2.52 PFLOPS，预计2026年Q3开始放量，全年出货量约147万颗；Trainium 4预计2026年12月上市，单芯片FP8稠密算力提升至7.6 PFLOPS。Meta公布两年四代芯片路线图（MTIA 300/400/450/500），FP8算力从1.2 PFLOPS覆盖至10 PFLOPS，MITA 450与500计划2027年大规模部署。微软Maia 200于2026年2月发布，专门面向推理场景优化，FP4和FP8算力分别达10.15 PFLOPS和5.07 PFLOPS，用于Azure数据中心，可支持OpenAI GPT-5.2等应用。 告附注中的风险提示和免责声明4核心提要u 国产AI ASIC：国内CSP均已布局，目标支撑部分AI云算力需求Ø字节跳动自研芯片核心逻辑在于通过定制化芯片降低算力成本，布局AI芯片/CPU/VPU/DPU四大产品线，AI推理芯片SeedChip采用NPU架构，2026年有望量产10万颗，远期产能规划爬坡至35万颗，主要应用于抖音、豆包等自有业务场景；同时正在开发受Groq LPU启发的新一代推理芯片，引入RRAM阻变存储技术以绕开HBM供应瓶颈。Ø阿里旗下平头哥覆盖AI芯片、服务器CPU及其他三大产品线，真武810E（PPU）采用GPGPU路线，综合性能对标英伟达H20，已在阿里云实现多个万卡集群部署；2026年5月发布新一代真武M890训推一体芯片，性能较810E提升约3倍，并同步发布128卡磐久超节点方案，截至2026年5月AI芯片累计出货量达56万片，服务覆盖20多个行业的数百家客户。Ø百度昆仑芯依托自研XPU架构完成三代芯片迭代，主力产品P800采用7nm工艺，已交付多个万卡集群；2026年7月发布M100，面向云端大规模推理，对标英伟达H20，计划2026年内正式上市；M300定位超大规模多模态模型训练专用芯片，预计2027年初推向市场；昆仑芯已启动科创板上市辅导，同步推进“A+H”两地上市布局。Ø腾讯布局AI推理/视频转码/网络ASIC三大赛道，紫霄系列AI推理芯片与燧原联合开发，紫霄1.0已量产并在腾讯云多个头部业务落地；2026年7月发布紫霄2.0，面向大模型训练与推理，训练性能提升4倍、推理吞吐提升3倍，2026年计划新增自研紫霄芯片占比达30%，年底部署规模扩至10万卡级别；同时腾讯通过向燧原直接采购补充算力，2025年采购额达8.3亿元，对应燧原营收比例超80%。u 投资建议：AI ASIC在推理场景具备显著的能效比与成本优势，有望在各大互联网厂商中加速放量。同时，我们认为国内其余头部芯片厂商将与互联网大厂自研芯片形成长期共存关系，利好具备自研架构与生态协同能力的头部芯片厂商及互联网AI ASIC产业链上下游企业。基于此，维持对计算机行业“推荐”评级。 告附注中的风险提示和免责声明5核心提要u 相关公司：1）半导体：①GPU：海光信息、寒武纪、壁仞科技、沐曦股份、天数智芯、芯原股份；②Swith：澜起科技、盛科通信、万通发展；③CPU：中国长城、龙芯中科；④存储：长鑫科技；⑤ 晶圆制造：中芯国际、华虹宏力。2）超节点OEM：浪潮信息、中科曙光、华勤技术、紫光股份、锐捷网络、中兴通讯、联想集团、工业富联。3）超节点组件：①光模块：中际旭创、新易盛、天孚通信、华工科技、光迅科技；②PCB：沪电股份、胜宏科技、生益电子、深南电路、鹏鼎控股；③散热：光模块CAGE液冷：鼎通科技、奕东电子、硕贝德、达瑞电子、意华股份；柜内液冷：思泉新材、飞荣达、曙光数创；柜外液冷：申菱环境、英维克、高澜股份、同方股份、恒铭达、飞龙股份；④电源：麦格米特