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ASIC

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ASIC(Application Specific Integrated Circuit)即专用集成电路，是指应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。 用CPLD（复杂可编程逻辑器件）和 FPGA（现场可编程逻辑门阵列）来进行ASIC设计是最为流行的方式之一，它们的共性是都具有用户现场可编程特性，都支持边界扫描技术，但两者在集成度、速度以及编程方式上具有各自的特点。

ASIC(Application Specific Integrated Circuit)即专用集成电路，是指应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。 用CPLD（复杂可编程逻辑器件）和 FPGA（现场可编程逻辑门阵列）来进行ASIC设计是最为流行的方式之一，它们的共性是都具有用户现场可编程特性，都支持边界扫描技术，但两者在集成度、速度以及编程方式上具有各自的特点。收起

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  • 芯片标准单元：std cell介绍
    标准单元（std cell）是ASIC设计的基本构建块，具有高度可重用性和预特性化特点。它们按轨道（Track）划分高度，并分为小型、大型和中型晶体管标准单元，分别适用于不同设计需求。标准单元库还提供了多种类型单元，如多驱动强度和多阈值电压单元，以平衡功耗、面积和性能。
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    06/30 08:09
    ASIC 芯片架构
  • ASIC突围：从Google TPU到中国定制芯片的野望
    如果GPU是瑞士军刀，ASIC就是手术刀。Google靠一颗自研TPU，省掉了至少150亿美元的数据中心投资。2026年，TPU v7的FP8峰值算力4614 TFLOPS——压了NVIDIA B200一头。这篇文章从脉动阵列的底层原理讲起，把ASIC这条路从头拆到尾。
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    06/26 09:39
    ASIC TPU
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  • 研报 | CSP自研ASIC浪潮加速MLCC规格集中，2H26高端特规品或面临结构性短缺
    TrendForce集邦咨询报告指出，随着全球云端服务供应商（CSP）AI竞争加剧，高端MLCC需求激增，特别是小尺寸、高容值、耐高温的特规MLCC。尽管多家供应商扩大产能，但由于技术门槛高，良率受限，导致结构性短缺风险上升。预计2026年下半年，Google、AWS、Meta等重量级ASIC平台放量，MLCC需求将达到高峰，但供给扩张滞后，可能导致现货溢价与交期延误。
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    06/18 13:33
    MLCC ASIC
    研报 | CSP自研ASIC浪潮加速MLCC规格集中，2H26高端特规品或面临结构性短缺
  • CSP自研ASIC浪潮加速MLCC规格集中，2H26高端特规品或面临结构性短缺
    随着全球云端服务供应商（CSP）AI军备竞赛持续升温，自研ASIC加速器平台大量采用小尺寸、高容值、耐高温的高端特规MLCC，需求结构正快速向少数顶规品项集中，然而，因供应商扩产速度落后，2026年下半年结构性短缺风险不容小觑。 TrendForce集邦咨询表示，次世代AI加速平台在量产最终验证阶段（Final Qualification）设计变更频繁，造成高端MLCC用量大幅上修。如AMD（超威
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    06/18 07:20
    MLCC ASIC
  • AI算力告急！存算一体芯片成为颠覆性的“破局者”？
    随着人工智能大模型向万亿参数量级演进，传统芯片架构下“内存墙”引发的能耗与延迟问题日益凸显，成为制约AI产业规模化发展的瓶颈。存算一体芯片通过“数据原地计算”的架构创新，打破了存储与计算单元分离的传统模式，从根源上解决了数据搬运带来的效率损耗问题。本文结合半导体产业技术变革趋势，剖析存算一体架构的核心优势，探讨其与专用ASIC芯片、先进封装制造技术的协同创新逻辑，分析在绿色算力生态下的应用场景落地，并展望存算一体芯片与AI产业深度融合的发展前景，为行业技术创新与产业布局提供参考。
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    06/17 15:34
    先进封装 ASIC
    AI算力告急！存算一体芯片成为颠覆性的“破局者”？
  • 被抢单！ASIC市场，要变天了
    博通在AI芯片市场一度占据主导地位，但随着谷歌寻求供应商多元化，联发科凭借其在SerDes领域的深厚积累迅速崛起，成为新兴的竞争对手。与此同时，Marvell则转型为高速I/O解决方案提供商，聚焦于互连技术和系统集成。市场格局正在发生变化，不同公司根据自身优势在ASIC市场中寻找差异化定位。
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    06/12 09:30
    AI芯片 ASIC
    被抢单！ASIC市场，要变天了
  • 英伟达下调Vera CPU搭载容量，凸显LPDRAM供给缺口难以缓解
    NVIDIA（英伟达）决议将次世代Vera Rubin Superchip模组所搭载的SOCAMM容量砍半，此一调整并非NVIDIA下修存储器总需求量，而是应对供应端2027年初步规划配给NVIDIA的产能不足的事实。在此背景下，NVIDIA选择调降单颗容量、扩大模组出货数量，以强化其市占，同时凸显LPDDR5X供给缺口难以被填补与中长期需求上扬的趋势。 尽管目前存储器原厂对2027年皆有扩产计划
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    06/11 15:35
    NVIDIA 存储器
    英伟达下调Vera CPU搭载容量，凸显LPDRAM供给缺口难以缓解
  • 英伟达下调Vera CPU搭载容量，凸显LPDRAM供给缺口难以缓解，且中长期需求呈上扬趋势
    NVIDIA（英伟达）决议将次世代Vera Rubin Superchip模组所搭载的SOCAMM容量砍半，此一调整并非NVIDIA下修存储器总需求量，而是应对供应端2027年初步规划配给NVIDIA的产能不足的事实。在此背景下，NVIDIA选择调降单颗容量、扩大模组出货数量，以强化其市占，同时凸显LPDDR5X供给缺口难以被填补与中长期需求上扬的趋势。 尽管目前存储器原厂对2027年皆有扩产计划
    386
    06/10 15:35
    NVIDIA 存储器
    英伟达下调Vera CPU搭载容量，凸显LPDRAM供给缺口难以缓解，且中长期需求呈上扬趋势
  • 博通业绩大涨却遭“用脚投票”
    “业绩涨，股价跌”，这出看似违背市场常识的戏码，再一次在芯片巨头博通身上上演。 美东时间6月3日盘后，博通发布了其2026财年第二财季的财报。虽然各项核心数据打破了市场纪录，但这依然没能阻止其在盘后交易中一度暴跌超过10% 。对于这家被视为“英伟达最强挑战者”的AI芯片巨头，市场为何给出如此极端的反应？ 一份“无可挑剔”的当下业绩 单从财报数据来看，博通交出的答卷堪称惊艳，甚至可以说是其近年来最好
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    06/04 08:15
    AI 半导体
    博通业绩大涨却遭“用脚投票”
  • 采购高通ASIC芯片外，字节都向谁买芯片？
    字节跳动与高通达成AI芯片供应协议，预计采购数百万颗高通ASIC芯片；同时，字节跳动还计划采购英伟达H200芯片及其他国产芯片，如寒武纪、华为昇腾、海光等。字节跳动自研芯片业务始于2020年，目前已组建近千人团队，涉及AI芯片、CPU、VPU、DPU四大核心板块，与公司核心业务紧密绑定。
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    05/28 17:50
    AI芯片 ASIC
  • Rambus推出集成时分复用功能的PCIe 7.0交换机IP
    采用时分复用技术，可构建高效、可扩展的PCIe互连架构，优化链路利用率，并降低系统复杂性，支持分布式AI集群和高性能计算网络的纵向扩展与横向扩展。 支持带宽扩展、低延迟及高效数据传输，适用于AI、云和HPC系统 通过智能流量复用提升链路利用率，简化架构，支持可扩展的解耦与池化计算 进一步扩展Rmbus业界领先的PCIe IP产品组合，覆盖交换机、控制器、重定时器与调试解决方案，全面支持下一代AI基
    610
    05/14 09:00
    ASIC PCIE
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  • 是德科技推出全新接收机压力校准方案，扩展PCIe 7.0测试产品组合
    是德科技（NYSE: KEYS ）近日宣布，推出全新PCIe® 7.0接收机（RX）测试应用，以此扩展其PCIe® 7.0产品组合，实现端到端的发射机和接收机验证。该接收机测试应用可助力应对下一代计算、AI和数据中心应用中，在128 GT/s速率下验证接收机性能这一日益严峻的挑战。 是德科技的M8050A BERT可提供准确、可靠的PCIe® 7.0接收机测试所需的信号保真度，帮助客户更加从容地验
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    05/14 08:35
    数据中心 是德科技
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  • 从“拼外壳”到“拼芯片”：雾化器ASIC化浪潮已至
    2025年，全球雾化设备市场进入了一个新的合规周期。无论是美国的 PMTA 还是欧洲的 TPD，都在倒逼行业从“拼外观”转向“拼内核”。 这种内核的升级，最直观的体现就是那颗控制芯片。以往很多雾化器用的是通用 MCU，就像用一个大型计算机去控制一盏路灯，大材小用不说，响应速度和安全性往往跟不上。而现在，一个明显的趋势是：从 MCU 向 ASIC（专用集成电路）过渡。 最近拿到了一颗EC0059H 
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    05/13 17:45
    ASIC ASIC芯片
  • 北美业者扩大投资AI数据中心， 2026年全球九大CSP资本支出上调至8,300亿美元
    由于多数北美主要云端服务供应商（CSP）近日再度上修2026年资本支出指引，以回应强劲的AI需求，TrendForce集邦咨询上调全年美系Google（谷歌）、AWS（亚马逊云科技）、Meta、Microsoft（微软）、Oracle（甲骨文）以及中系ByteDance（字节跳动）、Tencent（腾讯）、Alibaba（阿里巴巴）、Baidu（百度）等九大CSP，合计资本支出预估至约8,300亿
    1712
    05/06 17:15
    ASIC AWS
    北美业者扩大投资AI数据中心， 2026年全球九大CSP资本支出上调至8,300亿美元
  • TPU、Maia、Trainium、MTIA：四大云厂商围堵英伟达，推理算力不再姓“黄”？
    AI加速器市场在未来十年将出现明显的分化，通用GPU（如英伟达）将继续主导训练市场，而定制ASIC（如云厂商自研）则将在推理市场占据主导地位。预计到2033年，AI加速器市场的总规模将达到6040亿美元，其中通用GPU的年复合增长率约为16.1%，而定制ASIC的增长率为44.6%。 四大云厂商（谷歌、微软、亚马逊、Meta）纷纷推出自家定制的AI加速器，如谷歌的TPU v7 Ironwood、微软的Maia 200、亚马逊的Trainium 3和Meta的MTIA。这些芯片在性能、功耗和成本方面各有优势，特别是定制ASIC在推理领域的成本效益更为突出。 英伟达推出了Vera Rubin架构，试图在推理市场上夺回部分市场份额，但面对定制ASIC的竞争，英伟达的CUDA生态系统仍然是其主要优势。然而，随着定制ASIC的普及，英伟达在推理市场的份额可能会大幅下降。 此外，台积电的3nm工艺成为各大厂商争夺的关键资源，导致芯片产能紧张。数据中心的基础设施也需要相应调整，以适应不同类型的AI加速器，包括散热、互联和组网等方面的变化。 对于基础设施规划师、运维团队和战略决策者而言，未来的数据中心将面临更多挑战，需要制定相应的应对策略，以确保高效运行。
    4317
    04/28 16:36
    ASIC AI加速器
    TPU、Maia、Trainium、MTIA：四大云厂商围堵英伟达，推理算力不再姓“黄”？
  • 华为投的北京AI ASIC芯片定制企业递表IPO
    中茵微电子作为一家专注4-28nm先进制程ASIC与高速接口IP的企业，凭借一站式芯片定制服务成功递交IPO申请。董事长王洪鹏深厚的IC设计与高端IP开发经验为其奠定了坚实基础。公司依托自主研发的IC技术平台和专有高速接口IP，实现了AI ASIC芯片的高效互联，确立了在中国国产芯片定制服务中的领先地位。中茵微电子的优势在于本土化的技术适配能力和场景化的定制服务，其技术团队和多区域研发布局为其持续技术创新提供了保障。随着AI技术的发展和政策支持，中茵微电子有望进一步扩大市场份额并缩小与国际巨头的差距。
    1158
    04/03 10:16
    ASIC ASIC芯片
    华为投的北京AI ASIC芯片定制企业递表IPO
  • AI算力需求支撑，2025年全球前十大IC设计厂营收年增44%
    2025年各大云端服务供应商(CSP)持续购买GPU、自研ASIC建置算力需求，带动AI相关芯片设计业者成长，全球前十大无晶圆IC(Fabless IC)设计公司合计营收逾3,594亿美元，年增44%。NVIDIA（英伟达）蝉联营收冠军，Broadcom（博通）因受惠AI浪潮较深，排名上升至第二名，超过消费性电子营收占比较高的Qualcomm（高通）。 产业龙头NVIDIA凭借强大AI芯片与算力生
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    04/02 07:01
    GPU ASIC
    AI算力需求支撑，2025年全球前十大IC设计厂营收年增44%
  • 是德科技与 AttoTude 合作开发面向太赫兹互连研发的高级信号分析解决方案
    是德科技 89600 VSA 软件的增强功能助力 AttoTude 加速AI数据中心太赫兹无线技术的表征 是德科技（NYSE: KEYS ）近日宣布，专注于为AI和超大规模数据中心应用提供太赫兹（THz）互连技术的提供商AttoTude，已采用是德科技89600矢量信号分析（VSA）软件中的增强型信号分析功能，以加速其太赫兹无线电技术的开发。 AttoTude正通过基于ASIC的低损耗太赫兹波导传
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    03/26 10:26
    数据中心 是德科技
  • 研报 | 英伟达多元产品线分攻AI训练与推理需求，以应对CSP自研ASIC规模升级
    TrendForce集邦咨询报告指出，NVIDIA在GTC 2026大会上转向重点推广AI推理应用，而非传统的云端AI训练市场。随着Google、Amazon等大型云端服务供应商加大对自研芯片的投资，预计到2030年，ASIC AI Server的出货比例将显著增长。NVIDIA通过推出GB300、VR200等整合CPU、GPU的整柜式方案，强化其在AI市场的领先地位。此外，NVIDIA还推出了专为低延迟推理设计的Groq 3 LPU，并提出了“解耦合推理”架构来应对代理模型时代的挑战。
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    03/19 10:40
    英伟达 ASIC
    研报 | 英伟达多元产品线分攻AI训练与推理需求，以应对CSP自研ASIC规模升级
  • 研报 | 预估2026年全球八大CSP合计资本支出将破7,100亿美元，谷歌TPU引领ASIC布局
    全球主要云计算服务提供商（CSP）计划在2026年大幅增加资本支出，预计总额超过7100亿美元，同比增长61%。这些公司将继续采购GPU并加大ASIC研发投入，以满足不断增长的AI应用需求。其中，Google在TPU领域的投入尤为突出，预计其TPU机种将在AI服务器中的占比接近78%。亚马逊也在加快GPU采购步伐，而Meta和微软则分别在ASIC研发上有所进展。此外，中资公司如腾讯和阿里巴巴也在积极布局AI芯片，以增强自身竞争力。
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    02/27 13:52
    ASIC CSP
    研报 | 预估2026年全球八大CSP合计资本支出将破7,100亿美元，谷歌TPU引领ASIC布局

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