ASIC在研发制作方面一次性成本较高，德州仪器TI各种算法是当前最大问题

随着技术、算法的普及，ASIC将更具备竞争优势。ASIC在研发制作方面一次性成本较高，但量产后平均成本低，具有批量生产的成本优势。人工智能属于大爆发时期，大量的算法不断涌出，远没有到算法平稳期，ASIC专用芯片如何做到适应各种算法是当前最大的问题。德州仪器TI随着技术、算法的普及，ASIC将更加具备竞争优势，ASIC主要应用在推断场景，在终端推断市场份额最大，在云端推断市场增速较快，国产CPU多点开花加速追赶全球服务器CPU市场目前被Intel和AMD所垄断，国产CPU在性能方面与国际领先水平仍有差距。根据Counterpoint数据，在2022年全球数据中心CPU市场中，Intel以70.77%的市场份额排名第一，AMD以19.84%的份额紧随其后，剩余厂商仅占据9.39%的市场份额，整体上处于垄断局面；目前国内CPU厂商主有海光、海思、飞腾、龙芯、申威等。通过产品对比发现，目前国产服务器CPU性能已接近Intel中端产品水平，但整体上国内CPU厂商仍在工艺制程、运算速度（主频）、多任务处理（核心与线程数）方面落后于国际先进水平。生态体系逐步完善，国产GPU多领域追赶全球GPU芯片市场主要由海外厂商占据垄断地位，国产厂商加速布局。全球GPU市场被英伟达、英特尔和AMD三强垄断，英伟达凭借其自身CUDA生态在AI及高性能计算占据绝对主导地位；国内市场中，景嘉微在图形渲染GPU领域持续深耕，另外天数智芯、壁仞科技、登临科技等一批主打AI及高性能计算的GPGPU初创企业正加速涌入。图形渲染GPU：目前国内厂商在图形渲染GPU方面与国外龙头厂商差距不断缩小。芯动科技的“风华2号”GPU采用5nm工艺制程，与Nvidia最新一代产品RTX40系列持平，实现国产图形渲染GPU破局。景嘉微在工艺制程、核心频率、浮点性能等方面虽落后于Nvidia同代产品，但差距正逐渐缩小。在GPGPU方面，目前国内厂商与Nvidia在GPGPU上仍存在较大差距。制程方面，目前Nvidia已率先到达4nm，国内厂商多集中在7nm；算力方面，国内厂商大多不支持双精度（FP64）计算，在单精度（FP32）及定点计算（INT8）方面与国外中端产品持平，天数智芯、壁仞科技的AI芯片产品在单精度性能上超过NVIDIAA100；接口方面，壁仞科技与Nvidia率先使用PCle5.0，其余厂商多集中在PCle4.0；生态方面，国内企业多采用OpenCL进行自主生态建设，与NvidiaCUDA的成熟生态相比，差距较为明显。