GPU將不再獨霸AI市場？！　專家看好ASIC與CPU接棒成長

【緯來新聞網】在AI運算需求飆升的時代，傳統通用處理器已無法滿足對極致效能與能效比的需求！Google與Amazon近期不約而同，加快自研AI晶片布局。Google積極向外推廣TPU，AWS也傳出正評估對外銷售Trainium晶片，顯示大型雲端業者正加速擺脫對NVIDIA GPU的依賴。在緯來財經《投資聊一SHOT》節目中，前資策會資深總監陳子昂指出，科技巨頭發展ASIC並非短期現象，而是掌握AI基礎設施自主權的重要戰略；浦惠投顧分析師陳於晨則認為，隨著AI產業從訓練走向推論，ASIC與CPU有望成為下一波成長焦點。

陳子昂指出，Google布局TPU（Tensor Processing Unit）其實已超過十年，背後反映的是科技巨頭希望掌握AI基礎設施自主權的長期戰略。他表示，隨著AI應用持續擴張，Google、AWS與Meta等大型雲端服務業者紛紛投入自研晶片，不僅是為了降低對NVIDIA的依賴，更是希望透過客製化晶片提升效率與降低成本。

陳子昂認為，Google近年在TPU發展速度相當快，不僅持續提升算力，也積極導入共同封裝光學（CPO）與光交換等新技術，在大型AI叢集互聯領域展現競爭力。隨著Gemini模型與Google Cloud生態系逐步成熟，TPU未來在AI市場的重要性將持續提升。

從投資角度來看，陳於晨表示，AI產業正從模型訓練逐漸走向推論（Inference）階段，這將帶動ASIC市場快速成長。相較於GPU具備通用運算能力，ASIC則是針對特定AI任務設計，在功耗與成本控制方面更具優勢，因此受到Google、AWS等業者青睞。他指出，目前Google TPU、AWS Trainium與Meta相關晶片都積極擴大布局，預期未來幾年ASIC市場成長速度將明顯高於GPU市場。

此外，陳於晨也提到，隨著AI Agent應用興起，資料中心需求將從單純追求運算能力，轉向更重視任務調度與系統管理能力，使CPU重新成為AI基礎建設的重要角色。未來AI資料中心將形成GPU負責運算、CPU負責調度管理的雙核心架構，帶動相關供應鏈同步受惠。

兩位來賓一致認為，AI產業仍處於高速成長階段，未來不只是GPU受惠，包括ASIC、CPU、先進封裝、光通訊以及散熱技術等領域，都有望成為下一波AI浪潮的重要受益者，而台灣半導體供應鏈也將持續在全球AI產業鏈中扮演關鍵角色。

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