据《日本经济新闻》网站1月28日报道，作为开发生成式人工智能(AI)使用的芯片(即AI芯片)，图形处理器(GPU)眼下得到了广泛应用。很难想象GPU会在AI开发领域迅速消失。但是，2025年可能会成为GPU统治地位终结的一年。原因是专门用于AI处理的新型特定应用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)接连问世。这也意味着，在GPU领域占据压倒性份额的美国英伟达公司的独强地位将走向终结。

GPU最初的开发是为了图形处理，如今已广泛应用于AI、仿真模拟、金融等领域。而专门用于AI的ASIC未来将取代GPU的很多用途。用来“挖掘”加密资产(虚拟货币)芯片的变迁史就暗示这一点。

挖掘典型的加密资产“比特币”时需要进行规模庞大的计算。过去，这些计算任务由中央处理器(CPU)负责。不过，由于CPU的计算效率低，能够高速执行挖掘所需庞大计算规模的GPU逐渐取而代之。

GPU的问题在于功耗极大，即电力效率低下。为解决该问题，能以较低功耗高效挖掘的ASIC应运而生。如今，比特币挖掘基本只使用ASIC。

AI芯片可能也会经历与此类似的变迁。过去，AI也是由CPU负责进行计算。由于GPU能够高速执行AI计算，因此逐渐取代了CPU。在AI领域，GPU的功耗也是一大问题，因此，ASIC迟早会成为主流。

在GPU领域，英伟达目前占有压倒性的份额。美国超威半导体公司虽然比英伟达略逊一筹，但GPU份额也在稳步增长。

另一方面，面向AI的ASIC则正在由多家企业推进开发。首先，大型云服务运营商正在开发AI芯片，以便在自身的云服务中实现AI处理。美国谷歌公司的“张量处理单元(Tensor Processing Unit，TPU)”就是这一领域的开创者。谷歌云部门负责AI基础设施等事务的副总裁兼总经理马克·洛迈尔表示：“我们从大约10年前开始开发TPU，目前已是第六代。”

而美国亚马逊网络服务公司的AI芯片分为用于训练的“Trainium”和用于推理的“Inferentia”。训练指的是开发生成式AI的基础模型所需的学习，推理则是指使用完成训练的基础模型。

日企也在相关领域展现出存在感。软银集团去年7月宣布收购开发AI芯片的英国格拉夫芯片公司。

日本AI技术公司“优选网络”公司开发出了能同时用于训练和推理的“MN-Core 2”，2024年已开始向其他企业提供。该公司还开始开发专注于快速推理的“MN-Core L1000”。

名为EdgeCortix的公司则专注于嵌入式设备和边缘计算中的推理。该公司计划在2025年初开始正式量产AI芯片“SAKURA-II”。

美国科技企业塞雷布拉斯系统公司正开发巨大的AI芯片。普通的半导体芯片是将被称为晶圆的大型硅基板分割成多个区域制造，而该公司拟提供晶圆大小的芯片。其最初设想的用途是训练，但最近提出其还可用于快速推理。