非 GPU 加速器市場逆勢成長，反映了AI發展趨勢的轉變嗎？

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AI 應用重心轉向，推論晶片需求超越訓練晶片是必然

中國 AI 加速器市場的結構性轉變，非 GPU 加速器出貨量首度超越 GPU，並非一時現象，而是 AI 應用發展的必然結果。早期 AI 發展聚焦模型訓練，對算力需求極高，輝達 GPU 憑藉其 CUDA 生態系統長期佔據主導地位。然而，隨著 AI 應用逐漸從雲端落地到邊緣，推論需求大幅增加，訓練成本高昂的通用 GPU 在推論場景下已顯效率不足。
推論成為 AI 應用主流，定制化晶片優勢凸顯

Deloitte 預測 2026 年 AI 推論將占全球 AI 計算量約三分之二，顯示 AI 應用重心已轉向推論。相較於通用 GPU， специализирован晶片（ASIC、NPU）在推論場景下具備成本和能效優勢，能更有效地滿足特定工作負載需求。華為、阿里平头哥等本土企業積極布局非 GPU 加速器市場，目前已掌握高達 95% 的市場份額，反映了市場對定制化晶片日益增長的需求。
輝達面臨挑戰，生態系統優勢不再是絕對保障

輝達在中國 AI 加速器市場的市占率下滑，不僅受限於美國出口管制，更凸顯了其 CUDA 生態系統不再是絕對保障。新型編譯器技術的發展正在削弱 CUDA 的生態護城河，加速了國產晶片的崛起。阿里 CEO 吳泳銘的觀點「卷模型不如賣晶片」也點出了未來 AI 產業的關鍵趨勢，晶片將成為 AI 應用不可或缺的基礎設施，而非單純的模型訓練工具。

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