ASIC芯片崛起：云厂、芯片设计及光互连投资机遇

国信证券2026-06-2547 页

报告概述

本报告聚焦于ASIC芯片在AI算力时代的崛起，研究对象包括ASIC芯片的设计制造、网络与光互连基础设施。报告覆盖全球主要云厂商（谷歌、亚马逊、阿里）的自研ASIC进展，以及博通、迈威尔等芯片设计公司与Lumentum、Coherent等光互连厂商的投资价值。报告采用产业链分析框架，从模型商业模式闭环、算力需求爆发、ASIC出货加速、云厂成本优化、网络互联瓶颈等维度展开。报告对于投资者理解AI基础设施从GPU向ASIC迁移的趋势、识别芯片设计与光互连环节的投资机会具有重要参考价值。

报告的核心结论

ASIC出货量预计2027年超越GPU，主导推理市场。

报告预计2026年ASIC芯片出货量约770万片，市场份额45%，2027年将超过GPU达到58%。推理需求爆发使得ASIC在成本（Cost Per Token）上的优势凸显，而训练场景仍以GPU为主。谷歌TPU贡献主要增量，微软、Meta等也在加速布局。

云厂商自研ASIC成为构建竞争优势的核心抓手。

自研芯片可缓解高端GPU供给约束、优化成本结构。例如谷歌TPU带动26Q1云收入同比增长63%，亚马逊Trainium芯片ARR超200亿美元，阿里真武芯片累计出货56万片。自研芯片成熟度提升使云厂商在收入增长与利润释放两方面受益。

AI基础设施瓶颈从算力转向连接，光互连价值凸显。

随着ASIC规模化部署，Scale-up和Scale-out网络需求激增。Marvell、博通等受益于交换芯片和DSP需求；Lumentum、Coherent在OCS光交换市场有望突破。谷歌TPU采用OCS架构，OCS市场2028年有望超60亿美元。

ASIC设计产业链格局重塑，博通份额受冲击。

谷歌正引入联发科、Marvell降低对博通的依赖，亚马逊Trainium则从世芯转向自主掌控。博通虽受益于ASIC放量，但份额将受冲击；Marvell、Lumentum等在新设计中获得增长机会。

报告回答的关键问题

ASIC芯片为何在2026年加速放量？

推理需求爆发是核心驱动力。Anthropic等模型公司实现商业化闭环，算力成为核心生产要素。同时各公司自研芯片能力成熟，例如谷歌TPUv7已进入规模部署，亚马逊Trainium3、阿里真武M890等产品性能大幅提升，供给端条件成熟。此外ASIC在推理场景的Cost Per Token显著优于GPU，促使CSP加大投入。

云厂商自研ASIC如何影响其财务表现？

自研芯片通过降低芯片成本（如Trainium毛利率优于英伟达GPU）和提升供给能力，直接改善云业务利润率。报告测算谷歌TPU 2026年在云收入中占比将达18%，贡献近170亿美元；亚马逊Trainium将带动AWS 2027年约4%的收入增速；阿里云自研芯片助其EBITA利润率提升。

光互连在AI基础设施中扮演什么角色？

当集群规模从万卡向百万卡扩展，连接成为瓶颈。Scale-up方面，Trainium3引入NeuronSwitch交换芯片带动PCIe需求；Scale-out方面，谷歌TPU采用OCS光交换实现低延迟互联，每颗TPU的OCS配比从v7的1:192提升至v8i的1:58。OCS市场2028年将超60亿美元，相关公司Lumentum、Coherent获得大额订单。