在人工智能（AI）大模型需求的推动下，AI定制化芯片服务厂商正经历业绩的快速增长，并在资本市场上受到热烈追捧。这一趋势不仅限于图形处理单元（GPU）芯片制造商，还包括那些专注于为AI应用提供定制化芯片解决方案的企业。
博通公司近期发布的财报显示，其第四财季AI芯片相关业务收入同比增长超过两倍，市场需求依然强劲。财报发布后，博通股价大幅上涨，市值首次突破万亿美元大关。与此同时，与博通业务模式相似的Marvell公司也表现出相似的增长态势，股价同样实现了显著上升。
与通用GPU计算芯片相比，定制化AI芯片更注重结合具体场景需求进行差异化设计。尽管英伟达一直强调其GPU芯片组合的性价比优势，但基准价格的不断攀升促使谷歌、微软等云服务巨头开始考虑研发针对自身业务的AI计算芯片。这类芯片虽不需要极高的计算能力，但更符合公司的业务需求，且成本更低。
由于云服务厂商通常不具备深厚的芯片设计能力，博通和Marvell等公司便扮演了重要角色，它们能够根据客户需求提供针对性的芯片开发设计服务。英伟达的核心竞争力在于其GPU硬件、CUDA软件生态以及NV Link连接生态，而博通和Marvell则在网络交换机等领域有所布局，形成了类似的“能力三角”，这也解释了它们为何受到市场的青睐。
业界分析认为，博通ASIC芯片的大客户包括谷歌和meta，而苹果也有计划开发AI服务器芯片，合作方很可能也是博通。这些消息进一步推动了博通股价的上涨。与博通类似，Marvell也发布了强劲的财报，数据中心相关业务收入同比增长了98%，这主要得益于AI定制化芯片的需求支撑以及云服务客户对互联产品的持续性需求。
Marvell不仅与亚马逊云（AWS）扩大了战略合作，还推出了业界首款3nm高速互联平台，进一步巩固了其在AI定制化芯片领域的地位。与博通一样，Marvell也专注于帮助有芯片定制化需求的主流云服务厂商进行产品设计，这是其ASIC芯片业务高速增长的重要原因。
除了训练层面，ASIC芯片在AI推理能力落地方面也具有显著优势。业界观点认为，AI推理是未来AI市场中更为庞大的需求所在。英伟达创始人兼CEO黄仁勋也曾表示，AI推理需求正在快速上涨。国内不少厂商基于开源模型进行微调和优化训练，因此AI推理在成本开销和技术复杂性上都是值得重视的市场。
TrendForce集邦咨询资深研究副总经理郭祚荣指出，AI推理市场空间很大，未来甚至会超过AI训练市场规模。尽管目前有较多厂商推出面向AI推理市场的芯片产品，但在未来2-3年内还不至于出现供过于求的现状。在AI推理市场，ASIC芯片更具优势，因为它们已经根据训练好的资料进行了固化设计，可以快速分析认证，且更省电。
然而，在AI计算芯片需求持续渗透下，端侧应用何时能真正牵引需求落地并点燃芯片市场下一个AI需求周期的话题仍备受关注。由于AI大模型尚未在端侧形成杀手级应用，全球手机、PC市场需求虽有所复苏但整体相对温和。这导致以存储为代表的芯片价格出现回调趋势。
慧荣科技CAS业务群资深副总段喜亭分析认为，今年NAND闪存市场面临冰火两重天的行情。目前“AI的风”主要吹向了数据中心和机房，因为要先从数据中心训练好大语言模型（LLM），之后才能更好地为终端消费者所使用。这带动了企业级存储需求的强劲增长，包括AI服务器和通用服务器均处于增长态势。
他预计，数据中心引发的NAND相关需求热度将至少延续到2025年上半年。尽管消费级终端市场的需求相对温和，但段喜亭认为，未来应用铺开后，边缘端的存储成长需求将比云端更为快速。目前云端对存储容量有旺盛需求，AI服务器对数据存储的容量正以2-4倍的速度上升。
