亞馬遜、微軟、google、Meta四大雲端服務商（CSP）大廠積極投入自研晶片，為半導體業帶來龐大新商機。法人指出，在功耗要求以及針對不同場景開發客製化晶片下，台廠相關公司如創意、世芯-KY、智原都將受惠。
四大CSP業者積極尋求與ASIC設計服務業者合作，半導體業者指出，亞馬遜推出Trn1及Trn2分別採用7奈米及5奈米製程，分別下單給世芯-KY及Marvell，google TPU採5奈米設計與博通關係良好，微軟Maia採5奈米晶片則委由台積電代工並搭配GPU架構，Meta MTIA則採7奈米製程，委由博通設計。
半導體業者指出，為求降低整體成本，配合自身生態軟體跟應用，各家雲端大廠積極開發ASIC，且因自研晶片需攤提開發成本，具有龐大用戶基礎才足以達到規模效益；目前能開案AI ASIC之廠商，僅著重在各大CSP業者。
以Google TPU例，與博通（Broadcom）合作開發，專門針對Google的開源深度學習框架TensorFlow最佳化的晶片，在此框架下能發揮最高之運作效率，不過在其他學習框架的表現則不佳，通用型GPU仍為現階段主流方案。
微軟於2023年11月發布兩款晶片，分別為CPU及AI加速器之Cobalt 100、Maia 100；其中Maia 100採用台積電5奈米製程。據法人調研指出，該款晶片於FLOPS（浮點運算次數）以及I／O上，處於領先地位，但該晶片不對外販售，僅做為微軟ASIC內部人工智慧運算。不過Maia因為記憶體頻寬限制，在推理效能僅為H100的三分之一，考量延遲問題，Maia於延遲敏感度高之應用，如自駕車，仍無法與晶片巨頭輝達或AMD GPU匹敵。
自研晶片雖然在應用上，不若晶片廠通用型GPU廣泛，然而ASIC卻在成本上坐擁優勢。法人表示，以價格而言，Google雲端A100 80GB價格為每小時3.93美元，TPU v4價格僅需3.22美元，減少約2成左右；在特定應用效能也不輸GPU的情況下，CSP業者採取自主研發，降低運營成本。
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