AI ASIC進入放量初期，先進製程接案能力成為供應鏈關鍵

重點摘要

AI ASIC正進入放量期。2026、2027年出貨量預估分別年增58%與41%，成長速度開始高於GPU，CSP配置給ASIC的採購比重也持續提高。

需求增加的同時，下一代AI ASIC正往2nm、HBM4與更複雜的Chiplet整合發展。能承接這類高階專案，並具備實際量產經驗的供應商，目前仍主要集中在Broadcom、Marvell、聯發科、世芯與創意等少數幾家。

AI ASIC及非GPU需求快速增加，合格供給仍然有限，具備先進製程接案與量產能力的供應商因此有擴大專案與業績上修的空間。

AI ASIC成長速度開始高於GPU

從需求端來看。

AI晶片整體市場還在成長，GPU需求也持續增加。

差異開始出現在兩者的成長速度。

根據市場預估，2026年AI ASIC晶片需求增加至790萬顆，開始超過GPU的750萬顆。

2027年ASIC進一步增加至1,110萬顆，GPU約800萬顆。

AI ASIC的數量成長幅度超越GPU，CSP的採購結構也反映同樣的方向。

年份 AI ASIC出貨量代表值 YoY AI GPU出貨量代表值 YoY 2025 約 500萬顆 +25% 約 525萬顆 +35% 2026E 約 790萬顆 +58% 約 750萬顆 +43% 2027E 約 1,110萬顆 +41% 約 800萬顆 +7%

資料來源：EMIS、優分析產業數據中心整理

2025年，AI ASIC約占CSP AI晶片採購金額25～30%，到了2027年預估提高至40～50%。

整體AI晶片市場仍在擴張，GPU採購金額也持續增加，差別在於CSP新增的資源正更快往ASIC配置。

因此AI ASIC同時受惠於AI運算市場擴張以及自身採購占比提高，後續需要開發、驗證並導入量產的專案也會跟著增加。

(資料來源：EMIS、優分析產業數據中心)

新增ASIC專案往2nm集中

需求量變大之外，下一代AI ASIC的技術門檻也在提高。

從CSP的產品Roadmap來看，2024～2025年的產品仍分布在5nm、4nm與3nm。

從2026年開始，Google TPU與AWS Trainium陸續進入2nm世代，後續Microsoft Maia、Meta MTIA與Google下一代TPU也會繼續往2nm推進。

時間 5nm 4nm 3nm 2nm 2024–2025 Trainium 2、Maia 100、MTIA v2 TPU v6 TPU v7、Trainium 3 — 2026 — — Maia 200、MTIA v3、Titan 1 TPU v8、Trainium 4 2027+ — — — Maia 300、MTIA v4、TPU v9

資料來源：EMIS、優分析產業數據中心整理

這個變化會直接提高供應商的接案門檻。

大型AI ASIC進入2nm之後，除了先進製程設計，也要處理HBM、高速I/O、Chiplet與先進封裝整合。

製程愈先進、晶片規模愈大，Tape-out或量產延後造成的成本也愈高，因此CSP選擇供應商時，實際的先進製程開發與量產紀錄會變得更重要。

能承接高階ASIC量產的供應商仍集中在少數幾家

從供給層面來看。

這裡的供給指的是市場上有多少家公司能夠承接2～3nm大型ASIC專案，並一路協助客戶走到量產。

目前真正具備先進製程、HBM、Chiplet與先進封裝整合能力，同時已有大型ASIC開發與量產經驗的主要供應商，仍集中在Broadcom(AVGO-US)、Marvell(MRVL-US)、聯發科(2454-TW)、世芯(3661-TW)與創意(3443-TW)。

供應商 先進製程 HBM／記憶體 Chiplet／先進封裝 最新進度 Broadcom 2nm HBM4 2.5D／3D、3.5D XDSiP 2nm Custom Compute SoC已開始出貨 Marvell 2nm Custom HBM、HBM4驗證中 D2D、多Die先進封裝 已展示可工作的2nm晶片 聯發科 N2P HBM4／4E CoWoS-S／R／L、SoIC、EMIB-T 已布局2nm ASIC平台 世芯 2nm Custom HBM4平台 CoWoS-S／R／L、SoIC、3DIC Full-reticle 2nm開發、多項2nm投片 創意 N2P 12Gbps HBM4 Controller＋PHY CoWoS-L／R、SoIC HBM4已在3nm驗證，正移植N2P

資料來源：EMIS、優分析產業數據中心整理

在研發資源、研發人力難以大幅擴張的現在，整體市場供給很難在短時間內大量增加。

過去做過多少先進製程專案、是否準時Tape-out、HBM與先進封裝整合是否成熟、量產時遇到問題能不能快速解決，這些經驗都需要一個產品世代一個產品世代累積。

對CSP來說，一顆大型AI ASIC如果延後量產，影響的不只是一顆晶片，後面的伺服器部署與資料中心算力都可能跟著延後。

因此有實際量產紀錄的供應商，價值會隨著產品往2nm推進而提高。

AI ASIC還在放量初期，合格供給仍然有限

把需求與供給放在一起看，目前AI ASIC的產業位置已經很清楚。

需求端，AI ASIC的成長速度開始高於GPU，CSP配置給ASIC的採購比例持續提高，2026年之後新增專案也逐步往2nm集中。

供給端，能夠同時處理2～3nm、HBM、Chiplet與先進封裝整合，又擁有大型ASIC量產經驗的主要供應商，目前仍集中在Broadcom、Marvell、聯發科、世芯與創意等少數幾家公司。

這代表這一輪增加的需求，主要集中在少數成熟供應商才有能力承接的高階ASIC專案。

AI ASIC等非GPU AI晶片目前仍在大規模放量初期，需求增加速度快，高階接案能力又難以在短時間內大量增加。

在這樣的供需結構下，現有具備2～3nm量產能力與大型ASIC經驗的供應商，都有機會持續增加承接的專案數量，進一步帶來業績預估上修的空間。