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應用專用積體電路（ASIC）在人工智慧運算領域的重要性持續提升。相較於通用型繪圖處理器（GPU），ASIC針對特定工作負載進行高度客製化設計，在效能密度、功耗效率與總擁有成本上具備明顯優勢，尤其適合大規模推論與特定訓練場景。但最主要因素之一，即為擺脫對NVIDIA的依賴，根據多家研究機構於2026年初發布的最新預估，全球人工智慧加速器市場正進入結構性成長階段，此波成長主要受雲端服務供應商（CSP）積極發展自研晶片所驅動，Google、Amazon、Meta、Microsoft等大型業者，均投入專用ASIC開發，而台股相關概念股近況如何？一起來看看。
| 設計導向 | 通用型 GPU （如 NVIDIA GB/VR 系列） |
客製化 ASIC （CSP 自研） |
| 單位成本 | 晶片售價高、毛利集中於晶片原廠 | 初期研發費用高，但大規模量產後單位成本顯著下降 |
| 能效比例 | 功耗較大（需要極高功耗與冷卻配套） | 剔除多餘電路，針對推論/特定訓練提供最佳效率 |
| 供應鏈控制力 | 需與全球客戶配售，排隊交期長 | 自己掌握下單配額，可自主設定伺服器上架時程 |
(以下內容取自玉山投顧)
2026至2027年AI ASIC產業市場規模由500億大幅上修至800億美元。受惠CSP大廠自研晶片與AI推理需求，ASIC在AI伺服器滲透率將衝上45%。台廠隨先進製程產能釋出，營收由委託設計全面轉向晶片量產，聯發科、世芯、創意等憑藉2奈米與HBM4技術優勢，訂單能見度直達2027年底。
| 產業/產品 | 公司(代號) | 收盤價(元) | Q2 26 EPS |
| IC設計/消費性IC | 聯發科 (2454) |
3910 | 15.28 |
| IC設計/NRE、Turnkey | 創意 (3443) |
4185 | 11.61 |
| IC設計/NRE、Turnkey | 世芯-KY (3661) |
3250 | -- |
| IC設計-IP、Turnkey、NRE | 智原 (3035) |
160 | 0.76 |
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