AI ASIC芯片具有功耗和成本优势，算法向Transformer收敛及以PyTorch为主的深度学习框架为其发展提供前提。虽单颗算力与先进GPU有差距，但集群算力利用效率高，且有价格、功耗优势，软件生态成熟后有望广泛应用，提升云厂商ROI。

🎯AI ASIC芯片具备功耗和成本方面的优势，这使其成为一种必然的选择。当前AI算法向Transformer收敛，深度学习框架以PyTorch为主，这些都为AI ASIC的发展奠定了重要基础。AI ASIC芯片是针对特定场景进行设计的，因此在特定领域能够发挥出更好的性能。

💻ASIC拥有配套的软硬件全栈生态。虽然目前单颗ASIC算力相比最先进的GPU仍存在差距，但是整个ASIC集群的算力利用效率可能会更高。这意味着在大规模数据处理和计算任务中，ASIC集群能够更有效地发挥作用。

💰ASIC还具备明显的价格和功耗优势。随着软件生态的逐步成熟，ASIC有望更广泛地应用于AI推理与训练。这将为云厂商带来ROI的提升，推动AI技术在更多领域的应用和发展。

AI ASIC芯片具备功耗、成本优势，是必然选择。目前AI算法向Transformer收敛，深度学习框架以PyTorch为主，为AI ASIC发展提供了重要前提。ASIC针对特定场景设计，有配套的软硬件全栈生态，虽然目前单颗ASIC算力相比最先进的GPU仍有差距，但整个ASIC集群的算力利用效率可能更高，同时还具备明显的价格、功耗优势，随着软件生态逐步成熟，ASIC有望更广泛地应用于AI推理与训练。我们看好ASIC的大规模应用带来云厂商ROI提升。