自 ChatGPT 在 2023 年末出現後，開啟了 CSP 業者新一輪的 AI 資本支出競賽，而如今也過了一年多，除了 LLM 主要應用開始從訓練轉向推論，硬體需求也從原本 GPGPU 佔絕大多數，到現在 AI ASIC 需求直線上升。

而在幾間 CSP 中，自研 ASIC 最為成熟的兩間莫過於 AWS 跟 Google，因此在 GB200 原本在去年末便要量產，卻一直拖到近期才出貨暢旺後，開始出現了一個趨勢，便是 AWS 跟 Google 將部分比重原本要投入 Blackwell 平台的資源移轉到自家 ASIC 上，甚至據部分消息稱 Google 連後續的 GB300 都可能不採用了。

因此在這樣的資源重新分配下，今年 ASIC 的需求超乎市場預期，不僅 CCL 業者如台光電受惠於這樣的趨勢，在 ASIC 重要性漸增的狀況下，市場也開始關注 IC 設計端誰能夠搶下後續幾代的 ASIC 訂單。

所以這時也鬧了一個羅生門，就是 Marvell 在近期法說宣稱奪下某合作客戶的下一代 3nm XPU 主要大單，而且 3nm 產線都準備好了，可是同時外資也發報告說世芯拿下了 3nm XPU 大單，儼然成為羅生門。

而這類供應鏈資訊的取得，便需要仰賴平時大量追蹤，不過最近我在試用優分析的 AI 功能時，意外發現竟然可以從中問出一些蠻細節的資訊，像是截圖中我問他世芯及 Marvell 的 Trainium 3 下單情況、有沒有拿到訂單等的資訊，他竟然可以提供報導比較沒揭露，而是需要從外資報告與法人問答獲得的資訊，這應該是台灣少數能夠提供這類資訊的媒體平台。

回正題，不過無論最後獎落誰家，都可以顯見市場對於 ASIC 供應鏈的關注程度漸增，在預期代表性的 ASIC CSP 業者 Google 跟 Amazon 資本支出將維持高檔至 2026 年的狀況下，我認為 AI 推論時代 ASIC 供應鏈將會是比 NVIDIA 陣營成長性更佳的賽道。

至於在這場競逐中該如何即時保持最新資訊，我認為優分析產業資料庫是一個非常好的選擇，這個平台不僅有串連大量資料庫的 LLM 優分析 AI 可以詢問，同時守備範圍也橫跨台美股，並且會人工即時更新台灣廠商法說會的資料，甚至連部分非公開法說的 memo 資訊都有收錄。

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