伴随着DeepSeek等新一代大型模型的横空出世，A股市场对AI概念股的热情持续高涨，AI算力芯片成为投资者关注的重点。
然而，芯片业内人士指出，GPU、TPU、NPU、DPU、SoC等芯片术语频繁出现，但许多投资者仍停留在过时的芯片分类认知上，甚至误将某些概念混为一谈。在当前快速变化的技术周期和国际供应链挑战下，厘清这些芯片的技术属性和市场定位至关重要，否则极易在投资布局上走偏。
ASIC芯片不属于AI计算芯片的核心讨论范畴
近年来，在芯片专业领域，ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，专用集成电路）依然存在，并未被淘汰，但它已经不在AI计算芯片的核心讨论范围内。
ASIC的定义是针对特定功能定制的专用芯片，传统上用于无线通信、加密解密、音视频编解码等领域，具备高效、低功耗的特点。然而，由于AI计算的快速演进，当前所有主流AI计算芯片，包括GPU、TPU、NPU、DPU等，都具备不同程度的软件适配能力，能够通过编程调整计算模式，从而适应多种任务需求，而ASIC由于其硬件逻辑固定，无法进行类似的软件重构，因此不再是AI芯片领域的主要讨论对象。
科默罗技术创始人吴骏指出，当前市场上仍有人误以为AI计算芯片与ASIC有关，但实际上，专业领域的讨论已经完全转向具有可编程性的计算架构。“现在的AI计算架构，无论是GPU、TPU还是NPU，本质上都是可重构的，能够通过软件升级适应不同计算任务。而传统意义上的ASIC是不可重构的，因此它并不属于AI计算芯片的核心范畴。”
吴骏进一步解释，近年来如美国博通等公司开发的高效计算架构，已经能够在无CPU的情况下比传统有CPU架构更加灵活，实现极高的计算效率。这种架构演进进一步模糊了“通用计算vs专用计算”的界限。
如今A股市场上流传的所谓“ASIC”在AI芯片讨论中，更多指的是站在GPU对立面的计算架构，如TPU、NPU等，而非过去那种严格意义上固定逻辑的专用芯片。因此，投资者在分析AI芯片市场时，必须关注可重构计算架构的实际落地情况，而不是被ASIC的传统定义所误导。
CUDA才是英伟达的最深护城河 国产AI芯片面临生态瓶颈
业内普遍认为，英伟达的核心竞争力并不单单是GPU硬件，而是其构建的CUDA（Compute Unified Device Architecture）生态系统。CUDA不仅仅是一套高效的并行计算工具链，更是一个完整的软件开发平台，英伟达通过CUDA将众多AI算法、高性能计算工具封装其中，使得全球开发者都围绕CUDA进行深度学习、科学计算等任务的开发。
吴骏指出，正是CUDA的存在，使得Nvidia的GPU不仅仅是一款硬件产品，而是一个完整的计算生态系统。绝大多数AI软件框架，包括TensorFlow、PyTorch等，都已经深度绑定CUDA，使得Nvidia GPU成为AI开发的首选硬件平台。尽管国内GPU厂商在硬件架构上不断进步，但由于缺乏与CUDA相匹配的生态体系，导致国产AI芯片在应用落地上面临巨大挑战。
迪洛斯人工智能创始人汤浩分析，从投资角度来看，CUDA的生态壁垒使得国内GPU厂商不仅要追赶Nvidia的硬件技术，还需要在软件生态建设上投入巨大的资源。如果无法建立起类似CUDA的软件开发体系，国产GPU即便在硬件性能上接近甚至超越Nvidia，仍然难以真正撼动其市场主导地位。这也是当前国内AI芯片企业面临的最大瓶颈。
国产AI芯片的突破口：构建自有软件生态
面对国际供应链的不确定性，特别是Nvidia高端GPU受限的情况，国产芯片企业需要寻找替代路径。吴骏认为，从硬件角度来看，国内厂商应当继续在GPU、NPU、TPU等架构上布局，并探索更灵活的计算架构，以适应AI计算的快速演进需求。相比之下，单纯依赖传统不可重构的固定逻辑架构已经难以满足现代AI计算需求，市场真正需要的是“可编程架构+高效并行计算”的结合。
汤浩则指出，在投资逻辑上，国内AI芯片行业的核心突破口不仅是硬件创新，而是建立起自主的软件生态体系。他认为，未来能够真正挑战Nvidia CUDA生态的，不是单一的国产GPU或NPU厂商，而是能够提供完整AI计算平台的公司，构建类似CUDA的软件工具链，降低开发者的迁移成本，从而吸引更多AI开发者使用国产芯片。“目前国内芯片公司更多关注硬件创新，而软件生态的建设仍然是短板，这才是国产芯片厂商真正需要补齐的部分。”
DeepSeek的影响：如何改变算力市场格局？
DeepSeek的崛起不仅推动了AI算力需求的提升，也对算力架构提出了新的挑战。业内专家指出，DeepSeek的创新主要体现在其对现有GPU架构的极限优化，使得单位算力的利用效率大幅提升，从而降低了训练成本。这一趋势进一步强化了GPU的市场地位，但同时也为国内厂商提供了突破口，即如果能够在更低成本、更高能效的计算架构上复现类似的优化策略，或许能够在AI推理市场获得竞争优势。
汤浩认为，DeepSeek的出现可能会促使AI芯片行业更关注“软件生态+硬件优化”的双轮驱动模式，而不是单纯追求算力的极限。他指出，在这一趋势下，投资者应重点关注国内厂商如何在CUDA生态之外构建更具竞争力的AI计算平台，并观察NPU、TPU在推理市场的应用情况。
哪些板块将受益？投资者应如何布局？
展望未来，云计算和算力中心板块仍将是GPU、TPU、NPU等并行加速器的主要市场。对于固定功能、高并发任务的应用场景，优化过的AI计算架构凭借低功耗、高能效的特点，将成为AI推理市场的重要补充。另一方面，终端和边缘计算市场将迎来SoC芯片设计的爆发，智能手机、可穿戴设备、自动驾驶等产业链上的公司有望受益。
汤浩建议，投资者在关注AI芯片时，应避免仅盯着“算力规模”的概念，而应重点分析不同芯片的市场适配性及生态布局。他指出，国产芯片厂商如果仅仅专注于硬件制造，而没有建立起类似CUDA的软件生态，其市场竞争力仍然有限。因此，未来真正能够挑战Nvidia霸主地位的，不仅需要具备强大的芯片设计能力，还需要构建完整的软件开发框架和应用生态。
在算力需求爆发的背景下，AI芯片市场仍将是资本关注的重点。然而，正如业内人士所言，只有厘清GPU、TPU、NPU、DPU、SoC等核心概念，并理解不同芯片的适用场景，投资者才能在快速变化的市场中找到稳健的布局策略，避免陷入概念炒作的陷阱。
