Actualmente, el mercado global de chips de IA está experimentando un profundo cambio de paradigma.
Durante mucho tiempo, la GPU se ha considerado la opción predeterminada para el entrenamiento de IA. Sin embargo, aproximadamente desde 2025, una transformación industrial centrada en los ASIC ha comenzado a fermentar intensamente.
ASIC, una señal de punto de inflexión industrial y datos
En el primer trimestre de 2026, la participación de salida del TPU de Google en sus servidores de IA se disparó al 78%, superando con creces la participación de las GPU; OpenAI anunció que desplegará entre la segunda mitad de 2026 y 2027 un clúster de computación de 10 gigavatios construido con ASIC personalizados de Broadcom, reduciendo el costo de computación único en aproximadamente un 35%.
Detrás de estas señales hay una migración histórica del centro de gravedad de la computación de IA, desde la carrera armamentista del entrenamiento hacia el despliegue a escala de la inferencia.
Mientras tanto, el vicepresidente de MediaTek, Tsai Li-hsing, dejó claro en una reunión con analistas que los ASIC para centros de datos son el "motor de crecimiento más imaginativo de la compañía", elevando el objetivo de ingresos y mostrando que los pedidos de clientes súper grandes se están materializando más rápido.
Qualcomm anunció su entrada en la batalla de los centros de datos y, aprovechando la propiedad intelectual acumulada a través de la adquisición de AlphaWave, consiguió un cliente clave importante, declarando su determinación de desafiar frontalmente a Nvidia.
En el ámbito nacional, el negocio de fabricación a gran escala de ASIC de VeriSilicon Microelectronics estalló con un crecimiento explosivo, mientras que ASR (Aerospace Semiconductor) posicionó por primera vez su negocio de ASIC personalizados como su "segunda curva de crecimiento". Ambos proveedores de servicios de diseño IC independientes han materializado una lógica de alto crecimiento en sus resultados.
Todas estas señales liberadas intensamente apuntan al mismo hecho que está tomando forma: la industria ASIC está entrando en su "edad de oro". No es una elección estratégica de unas pocas empresas, sino un punto de inflexión industrial global.
Los últimos datos de Deloitte revelan este punto de inflexión: la proporción de carga de trabajo de inferencia de IA aumentó de 1/3 en 2023 a 2/3 en 2026, y a largo plazo superará aún más, siendo el tamaño del mercado 2-3 veces mayor que el del hardware de entrenamiento. Goldman Sachs predice además que la proporción de ASIC en los chips de IA aumentará al 40% en 2026 y superará el 45% en 2027, casi igualando a las GPU. Counterpoint Research señala que el tamaño del mercado de ASIC para IA crecerá desde 12 mil millones de dólares en 2024 hasta 30 mil millones en 2027, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 34%.
En general, el mercado de aceleradores de IA en 2026 se encuentra en un punto de inflexión crítico: la competencia ya no es solo una competencia de potencia de cálculo por chip individual, sino que se ha extendido a una confrontación integral que abarca interconexión, conmutadores, ecosistema de software y arquitectura del sistema.
El despegue de los ASIC, ¿por qué ahora?
Si buscamos un punto de apoyo para el auge de los ASIC, la respuesta tal vez se esconda en las cuentas económicas más básicas de la industria de IA.
A medida que la optimización de los grandes modelos de IA reduce drásticamente el costo de inferencia y la programación con IA y los Agentes de IA entran ampliamente en los procesos de producción industrial, la inferencia de IA estalló definitivamente en la segunda mitad de 2025 y se convirtió en un consenso de la industria. Un simple hecho físico se ha vuelto gradualmente ineludible: cuando el despliegue de modelos se escala a cientos de millones de usuarios, usar GPU genéricas que cuestan decenas de miles de dólares para realizar inferencias instantáneas de alta concurrencia es esencialmente "matar moscas a cañonazos"— no es que no se pueda hacer, sino que estructuralmente no es rentable.
Esta es precisamente la oportunidad para los ASIC.
A medida que la demanda de computación de IA migra estructuralmente de estar dominada por el entrenamiento a estar dominada por la inferencia, las ventajas de eficiencia energética y costo de los chips personalizados se convierten en el motor central. En escenarios de inferencia, los chips ASIC tienen menor latencia, menor consumo de energía y un costo unitario más óptimo, lo suficiente como para socavar fundamentalmente el modelo de costos establecido por las GPU durante más de una década.
Las GPU genéricas enfrentan un doble cuello de botella de consumo de energía y costo en escenarios de inferencia, especialmente cuando la explosión de Agentes de IA provoca que el consumo de tokens aumente entre 10 y 100 veces, esta contradicción se vuelve más prominente. Los ASIC, a través de una arquitectura personalizada, destinan todos los recursos de transistores a un cálculo específico, eliminando funciones redundantes, logrando una mejora de eficiencia energética de 3 a 5 veces y una reducción del TCO del 40-60%, adaptándose perfectamente a escenarios de inferencia a gran escala.
Por ejemplo, el chip de inferencia personalizado lanzado por OpenAI en colaboración con Broadcom alcanzó una eficiencia energética de 6.8 TOPS/W, mientras que el indicador correspondiente del GB200 de Nvidia es solo de 4.5 TOPS/W, la diferencia es evidente. El nuevo responsable de infraestructura de IA de Amazon dijo sin rodeos: "Si podemos construir modelos en chips autodiseñados, podremos realizar estas tareas a una fracción del costo de un proveedor de modelos de IA puro."
Lo más importante es que esta ola de ASIC no es una explosión desordenada desde cero, sino que se basa en un consenso maduro sobre la carga de trabajo de IA.
Según se informa, la arquitectura Transformer ha dominado a largo plazo el mundo de los grandes modelos, haciendo que el diseño especializado de ASIC ya no esté atrapado en la "maldición clásica" de "ámbito de aplicación demasiado estrecho": cualquier arquitectura dedicada altamente optimizada para Transformer puede materializar sus ventajas de costo y eficiencia energética en un espacio de mercado suficientemente amplio.
Históricamente, los ASIC, debido a su "alta inversión y alto riesgo", se limitaron durante mucho tiempo a escenarios de nicho. Ahora esta premisa ha cambiado: cuando un diseño especializado se enfrenta a un mercado direccionable de decenas de miles de millones de dólares y la estructura de la carga de trabajo es altamente uniforme, los ASIC dejan de ser una alternativa de bajo costo a las GPU para convertirse realmente en la opción inevitable para la evolución de la infraestructura de IA.
Mientras tanto, el giro colectivo de los principales proveedores de servicios en la nube libera la señal de mercado más crucial.
Como el grupo más grande de compradores de computación del mundo, los principales CSP como Google, AWS, Microsoft y Meta se están inclinando unánimemente hacia ASIC autodiseñados o personalizados. TrendForce estima que en 2026 la demanda de servidores de IA por parte de CSP y nubes soberanas seguirá siendo fuerte, y que la tasa de crecimiento de las salidas de servidores ASIC del 44.6% superará significativamente el 16.1% de los servidores GPU.
Esto no es simplemente un pensamiento de "reducción de costos": en un momento en que la infraestructura de IA se convierte en un recurso estratégico central, tener el poder de definir los chips significa tener el poder de fijar precios de la computación y la autonomía de la cadena de suministro. Votar con dinero real por los ASIC se ha convertido en una acción estratégica obligatoria para que los proveedores de nube pasen de la compra pasiva a la definición activa.
Fuerzas nuevas y antiguas se entrelazan, se reconfigura el panorama global de ASIC
Además de la explosión en el lado de la demanda de computación de IA, otro signo de la edad de oro de los ASIC es que de repente hay muchos más jugadores en el escenario.
En el pasado, la narrativa de ASIC giraba principalmente en torno a dos jugadores veteranos, Broadcom y Marvell; hoy en día, gigantes de chips para móviles como MediaTek y Qualcomm están incursionando transfronterizamente para reescribir el panorama competitivo de los ASIC.
MediaTek marca el primer punto, apostando fuerte por ASIC
La historia de transformación de MediaTek es quizás la muestra más dramática de esta ola de ASIC.
En un contexto en el que el mercado de móviles tocó su techo de crecimiento y el margen bruto de 2025 cayó a un mínimo de cuatro años del 47.5%, el CEO de MediaTek, Tsai Li-hsing, identificó de manera decisiva los ASIC para centros de datos como el motor de crecimiento más imaginativo de la empresa. En una reunión con analistas en julio pasado, anticipó al mercado que el primer proyecto ASIC se finalizaría en el diseño ese mismo trimestre y comenzaría a contribuir a los ingresos en 2026; para febrero de 2026, Tsai Li-hsing ya podía usar la palabra "muy" para modificar su confianza en el objetivo: los ingresos por ASIC para centros de datos superarán absolutamente los 10 mil millones de dólares en 2026, y alcanzarán decenas de miles de millones en 2027.
La velocidad de materialización de este objetivo incluso superó las expectativas de los analistas. Según informes públicos, MediaTek logró asegurar el pedido de ASIC para centros de datos de Google, resultado central de marcar el primer punto en esta gran apuesta.
El propio Tsai Li-hsing ofreció un juicio aún más llamativo: se espera que el mercado global de ASIC para centros de datos alcance un tamaño de 70 mil millones de dólares en 2028, y el objetivo de MediaTek no es solo la participación de mercado estimada previamente del 10% al 15% — "Vamos a aspirar a más". Para respaldar esta ambición, MediaTek ya ha aumentado la inversión en varias áreas tecnológicas clave, como SerDes de alta velocidad de 400G, óptica co-empaquetada (CPO), empaquetado avanzado 3.5D y HBM personalizado.
La última predicción de Goldman Sachs señala: los ingresos por ASIC de IA de MediaTek podrían alcanzar un máximo de 12.3 mil millones de dólares en 2027, correspondiente a una participación de mercado del 10-15%; la proporción del negocio de IA superará el 60% (66%) en 2028, y se espera que el tamaño de ingresos por ASIC de IA alcance los 48 mil millones de dólares. Counterpoint Research es aún más optimista, pronosticando que MediaTek obtendrá una participación del 26% en el mercado de ASIC de IA en 2028, con volúmenes de envío multiplicándose por 10 entre 2026 y 2028, convirtiéndose en el segundo proveedor global, solo después de Broadcom.
Se puede decir que MediaTek está realizando un salto de "edge" a nube para demostrar que su capacidad de integración SoC acumulada en la era 5G también puede abrir un amplio espacio para la imaginación en el ámbito de los centros de datos.
Qualcomm: Tardío pero efectivo, apuntando al núcleo de la inferencia
Si MediaTek es el pionero constante y metódico, entonces Qualcomm es el desafiante agresivo.
En 2025, Qualcomm adquirió AlphaWave Semi, una empresa de tecnología de conectividad por cable de alta velocidad, por 2.4 mil millones de dólares en su totalidad, completando la transacción en el primer trimestre de 2026. La intención de este movimiento fue extremadamente clara: aprovechar los activos de propiedad intelectual acumulados por AlphaWave para completar la brecha de capacidades clave en interconexión de centros de datos de alto rendimiento y diseño de chips personalizados, allanando el camino para una posterior entrada a gran escala en el mercado de chips personalizados para la nube.
El enfoque de Qualcomm es rápido y contundente.
El 30 de abril de 2026, el CEO de Qualcomm, Cristiano Amon, confirmó públicamente que la empresa está colaborando con un destacado proveedor de servicios en la nube a hiperescala para desarrollar un chip personalizado, con los primeros envíos programados para comenzar en el trimestre de diciembre, centrándose en la optimización de escenarios de inferencia de IA.
Lo más llamativo es la estrategia de "tres vías simultáneas" de Qualcomm: desarrollar de forma paralela CPU genéricas, aceleradores diseñados específicamente para inferencia de IA y chips ASIC totalmente personalizados, tres tipos de productos que forman una matriz completa de soluciones para centros de datos. Según se informa, en octubre de 2025, Qualcomm lanzó la doble ofensiva AI200/AI250 para inferencia en centros de datos, se espera que AI200 se comercialice en 2026 y AI250 esté planificada para 2027. En abril de 2026, Qualcomm confirmó que el proyecto ASIC personalizado en colaboración con un proveedor de nube a hiperescala líder iniciaría los primeros envíos dentro del año.
En un contexto en que clientes clave como Apple y Samsung aceleran el avance de chips autodiseñados y el negocio de electrónica de consumo enfrenta presión estructural, Qualcomm elige entrar de esta manera en un nuevo campo de batalla cuyo tamaño de mercado se estima en billones de dólares. La declaración de Amon al respecto fue concisa y contundente: "Podemos decir que ya hemos tocado fondo."
La ventaja diferenciadora de Qualcomm también radica en la integración ecológica de "edge-nube". Sus ASIC no solo pueden ejecutar tareas de inferencia en la nube de manera eficiente, sino que también pueden integrarse sin problemas con la plataforma móvil Snapdragon y los chips para IoT, ofreciendo a los clientes una solución de IA completa desde el terminal hasta la nube.
Broadcom y Marvell: El territorio de ases de los dos gigantes
Mientras las nuevas fuerzas avanzan a grandes pasos, los dos gigantes tradicionales tampoco se han quedado quietos.
En el campo de los ASIC, Broadcom ya es un dominador reconocido.
Gracias al crecimiento de los negocios de chips personalizados y productos de redes de IA, los ingresos de Broadcom aumentaron a 39.7 mil millones de dólares en 2025, un aumento anual del 30%. Sus resultados financieros muestran que el centro de valor de los semiconductores de IA ya se ha expandido desde las GPU hasta los chips de IA personalizados y la arquitectura de red completa, incluidos conmutadores Ethernet y NIC (controladores de interfaz de red).
La estructura de ingresos de Broadcom está cambiando fundamentalmente: en el primer trimestre fiscal de 2026, los ingresos relacionados con IA de Broadcom ya alcanzaron los 8.4 mil millones de dólares, un aumento del 106% interanual, y su proporción en los ingresos por semiconductores continúa aumentando.
Mientras tanto, el CEO de Broadcom, Hock Tan, lanzó una predicción aún más sorprendente en la conferencia de resultados: para 2027, solo los ingresos por chips de IA (ASIC personalizados) superarán los 100 mil millones de dólares, con un volumen total de envíos cercano a los 10 gigavatios. Este objetivo supera con creces las expectativas anteriores del mercado.
Compañías a nivel de plataforma LLM como Google, Meta, OpenAI y Anthropic están construyendo sus propios XPU personalizados. Broadcom reveló que actualmente está colaborando estrechamente con seis clientes principales para desarrollar conjuntamente procesadores especializados en IA. Estos clientes incluyen:
- Google: socio importante en chips TPU, el tamaño de los pedidos continúa expandiéndose.
- Meta: el roadmap de la serie de chips MTIA avanza sin problemas, el volumen de entrega en 2027 alcanzará varios gigavatios.
- Anthropic: planea desplegar más de 3 gigavatios de potencia de cálculo TPU en 2027.
- OpenAI: anunció que comenzará a desplegar su primera generación de XPU a partir de 2027, con capacidad de cálculo en el primer año superior a 1 gigavatio.
Es importante señalar que la colaboración de Broadcom con los clientes no es una transacción a corto plazo, sino una vinculación estratégica multigeneracional, con ciclos de colaboración de planificación continua de 2 a 4 años. La declaración de un alto ejecutivo de Broadcom al respecto es bastante indicativa: "Estas son demandas reales de clientes, y el tamaño del negocio seguirá creciendo."
Por otro lado, la distribución de Marvell en el campo de los ASIC es igualmente profunda.
En 2019, Marvell completó la adquisición del negocio ASIC de GlobalFoundries, Avera, sentando las bases para su negocio de chips personalizados. Con el crecimiento de la demanda de computación de IA, el negocio de chips personalizados (ASIC) de Marvell se ha convertido en un motor de crecimiento central.
El 31 de marzo de 2026, Nvidia anunció una inversión de 2 mil millones de dólares en Marvell, estableciendo una asociación estratégica entre ambas a través de la tecnología NVLink Fusion, conectando a Marvell con el ecosistema AI Factory y AI-RAN de Nvidia. Marvell proporcionará XPU personalizados y soluciones de red compatibles con NVLink Fusion, desarrollando conjuntamente la próxima generación de infraestructura y tecnología de fotónica de silicio.
El 2 de diciembre de 2025, Marvell anunció la adquisición de la empresa de tecnología de interconexión óptica Celestial AI por aproximadamente 3.25 mil millones de dólares, completando la transacción en el primer trimestre de 2026. La tecnología Photonic Fabric de Celestial AI tiene una eficiencia energética dos veces mayor que la interconexión de cobre y puede admitir conexiones de alto ancho de banda y baja latencia para sistemas de IA a gran escala. Marvell también lanzó su serie de productos DSP ópticos 1.6T, y COLORZ 1600 ampliado en marzo de 2026, proporcionando una solución de interconexión óptica integral para centros de datos de IA.
Según la información financiera, en el año fiscal 2026, los ingresos totales de Marvell fueron de 8.195 mil millones de dólares, un aumento del 42% interanual; los ingresos del centro de datos, que incluyen ASIC, alcanzaron los 6.1 mil millones de dólares, representando aproximadamente el 74% de los ingresos totales. Mientras que en el año fiscal 2024, la proporción de ingresos del centro de datos era solo del 40% aproximadamente. Esto significa que en aproximadamente dos años, la estructura de negocios de Marvell ha cambiado notablemente.
Según se informa, el mayor cliente ASIC de Marvell es Amazon AWS (contribuyendo con IP central para el chip Trainium); Google, Microsoft y Meta ya son socios confirmados: Google y Marvell desarrollan conjuntamente la CPU Arm Axion, el próximo acelerador de IA de Microsoft, Maia, cuenta con una participación profunda en el diseño por parte de Marvell, y Meta colabora en la dirección de XPU de IA personalizados. Marvell afirma haber obtenido pedidos de diseño de ASIC de IA en más de 20 clientes.
La diferencia central con Broadcom radica en el modelo de servicio: Broadcom ofrece una solución integral estrechamente vinculada a su cartera de productos de red, una vez que los clientes la adoptan, dependen en gran medida de su ecosistema; Marvell ofrece una solución más flexible y modular, más adecuada para clientes que desean controlar su propia arquitectura.
El CEO de Marvell, Matt Murphy, declaró: "La interconexión de alta velocidad y la interconexión óptica son cada vez más importantes en la escalabilidad de la IA. Marvell combina la personalización ASIC con la tecnología de interconexión de alta velocidad, ofreciendo a los clientes conectividad de alto rendimiento y soluciones ASIC, con el objetivo de elevar la proporción de ingresos relacionados con IA a más del 50% y convertirse en un actor clave en el campo de la infraestructura de IA."
Es importante señalar que la colaboración de Broadcom y Marvell con empresas como OpenAI y Meta revela una lógica industrial más profunda: para las principales empresas de IA, la consideración principal para el autodiseño de ASIC puede no ser el costo, sino la seguridad de la cadena de suministro y la autonomía arquitectónica. "Tener el poder de definir el chip" se convierte así en una línea divisoria estratégica clara.
En este juego, el costo es solo un incentivo superficial, la soberanía arquitectónica es el centro gravitacional más profundo.
Desde la perspectiva del panorama de ASIC: primero, los fabricantes de chips para móviles, aprovechando su profunda experiencia en diseño SoC, completan una transformación transfronteriza de edge a centro, la historia de MediaTek es la reutilización transfronteriza de capacidad de integración de sistemas, mientras que Qualcomm es transformación mediante adquisiciones de capital. Ambos caminos conducen a la misma conclusión: la estructura de jugadores en el campo ASIC está experimentando un cambio generacional; segundo, las murallas de los dos gigantes tradicionales de ASIC son más profundas y anchas de lo previsto; tercero, los propios proveedores de nube también están acelerando su transición de compradores a autodesarrolladores, reescribiendo fundamentalmente el panorama de poder de negociación de la cadena industrial.
En la ola ASIC, surge la fuerza china
Lo más intrigante es que los participantes de este banquete ASIC no son solo los gigantes europeos y estadounidenses. Dentro de la cadena industrial de semiconductores de China continental, los proveedores de servicios de diseño IC independientes representados por VeriSilicon Microelectronics y Aerospace Semiconductor (ASR) se están convirtiendo en un nuevo polo que no puede ignorarse.
VeriSilicon: El "vendedor de palas" de ASIC de IA
2025 fue un año de cambio cualitativo para VeriSilicon Microelectronics. El valor total de nuevos pedidos durante el año alcanzó los 5.960 millones de yuanes, un aumento interanual del 103.41%. Entre ellos, la proporción de pedidos relacionados con potencia de cálculo de IA superó el 73%, y la proporción de pedidos en el campo de procesamiento de datos superó el 50%, provenientes principalmente de ASIC de IA para la nube e IP. A finales de año, los pedidos en cartera de VeriSilicon alcanzaron los 5.075 millones de yuanes, manteniéndose en niveles altos durante nueve trimestres consecutivos, y se estima que más del 80% se convertirán en ingresos dentro de un año.
Estas cifras son lo suficientemente impresionantes por sí solas, pero en abril de 2026, el anuncio de pedidos publicado por VeriSilicon Microelectronics sorprendió aún más a la industria: nuevos pedidos de enero a abril por 8.240 millones de yuanes, con pedidos relacionados con potencia de cálculo de IA representando el 91.37%, y en solo 9 días se añadieron nuevos pedidos de ASIC de IA por 3.724 millones de yuanes. Los resultados del primer trimestre mostraron que los ingresos de VeriSilicon fueron de 836 millones de yuanes, un aumento del 114.47% interanual, y el negocio de personalización integral de chips creció un 145.90%.
Estos datos validan comercialmente la continua explosión de la demanda global de ASIC de IA y también proporcionan un soporte de pedidos claro y predecible para el crecimiento futuro de VeriSilicon.
La competencia central de VeriSilicon radica en su capacidad de servicio ASIC integral. Desde la licencia de IP hasta el diseño de chips y el negocio de fabricación a gran escala, VeriSilicon ofrece una solución integral, centrándose en ASIC de IA para la nube, con clientes que incluyen proveedores de nube líderes globales, mientras despliega activamente escenarios emergentes en el edge como gafas de IA y juguetes de IA. Más interesante aún, el IP Coral NPU de ultra bajo consumo desarrollado en colaboración con Google (basado en el conjunto de instrucciones RISC-V) ya ha abierto el camino para ASIC dedicados en escenarios de IA en el edge.
El CEO de VeriSilicon, Dai Weimin, declaró en la presentación de resultados del primer trimestre de 2026: "El mercado de ASIC de IA está explotando, la demanda de los clientes supera con creces las expectativas. Con 20 años de acumulación de IP y experiencia en diseño de chips, VeriSilicon se ha convertido en el socio preferido de ASIC personalizados para proveedores de nube globales y empresas de IA. La proporción de pedidos relacionados con IA supera el 90% en 2026, lo que marca la transformación exitosa de VeriSilicon en un proveedor de servicios de infraestructura de potencia de cálculo de IA."
Se puede ver que el rol de VeriSilicon está evolucionando de un mero proveedor de IP a una empresa plataforma ASIC de IA integral, desempeñando un papel central de "capacitador" en la cadena industrial.
Aerospace Semiconductor: Un gigante de banda base celular explota su segunda curva de crecimiento
Como jugador experimentado en el campo de chips de comunicaciones, Aerospace Semiconductor (ASR) encontró su segunda curva de crecimiento en la pista ASIC.
A partir de la segunda mitad de 2024, la demanda personalizada en direcciones como wearables inteligentes, IA en el edge y chips RISC-V ha aumentado continuamente. ASR ha asumido múltiples proyectos personalizados que utilizan procesos de fabricación avanzados, con una cartera de pedidos completa. En 2025, los ingresos de ASR crecieron un 12.73% hasta los 3.817 millones de yuanes, y las pérdidas se redujeron significativamente en más de 300 millones de yuanes.
En el primer trimestre de 2026, los ingresos del negocio de personalización ASIC de ASR fueron de 188 millones de yuanes, un aumento del 73% interanual, y su proporción en los ingresos totales aumentó al 23%. Para acelerar el despliegue, ASR estableció una filial dedicada al negocio ASIC, destinando el 20% de sus recursos de I+D al negocio de personalización, cubriendo áreas como IA en la nube, edge, wearables y RISC-V.
La ventaja diferenciadora de ASR radica en su capacidad para ofrecer soluciones ASIC a nivel de sistema. Aprovechando su experiencia de muchos años en el campo de chips SoC de banda base, ASR puede ofrecer servicios integrales desde el diseño de chips hasta la optimización del sistema, utilizando su biblioteca de IP madura y canales de cadena de suministro para ayudar a los clientes a acortar ciclos de desarrollo y reducir costos.
En comparación, VeriSilicon y ASR tienen una característica común: no dependen de un solo cliente o proyecto, sino que, aprovechando su cartera de IP sistemática y capacidad de personalización, se integran en el gran ecosistema de la industria de IA, desempeñando el papel de "vendedores de palas".
En el ambiente de mercado de la fiebre del oro de IA, quienes venden palas suelen ganar de manera más estable. VeriSilicon y ASR están estableciendo su ventana dorada entre las identidades de "vendedor de palas" y "capacitador" en ASIC de IA, aprovechando los ricos recursos de la cadena industrial y los escenarios de aplicación de China para luchar por una mayor voz en la competencia global de chips de IA.
De uso propio a venta externa, reestructuración de base de la cadena industrial de IA
La característica profunda de la edad de oro de los ASIC no solo radica en qué crece, sino también en qué cambia.
Entre ellas, una señal llena de dramatismo apareció a finales de 2025. Según informes, Google estaba negociando con Meta para venderle directamente sus chips TPU autodiseñados. Si esta transacción de miles de millones de dólares se materializa, marcaría la transición del TPU de ser un recurso interno de Google a la venta comercial externa: Meta planea alquilar potencia de cálculo TPU de Google Cloud en 2026 y realizar compras directas de hardware por valor de miles de millones de dólares para desplegar en sus propios centros de datos en 2027.
En un contexto en que las GPU de Nvidia mantienen una participación de mercado superior al 90% durante mucho tiempo, la esencia de esta colaboración es que los proveedores de nube están votando con dinero real para construir una cadena de suministro de computación abierta de "autodesarrollo + compra externa", rompiendo el bloqueo de la dependencia de un solo proveedor.
Mientras tanto, el ecosistema maduro de servicios de diseño ASIC representado por Broadcom, Marvell, MediaTek, etc., ya ha formado un ciclo cerrado de división del trabajo altamente especializado: los CSP definen las especificaciones, los fabricantes de chips realizan el diseño, y TSMC se encarga del empaquetado avanzado. Este sistema de fundición especializado permite que cualquier gran empresa con suficiente demanda de computación, ya sea OpenAI, Apple o nuevos jugadores en planificación, pueda convertirse en el propietario del próximo ASIC autodiseñado.
El mercado global de chips de IA está pasando del dominio único de Nvidia a una verdadera competencia de cientos de escuelas.
La otra cara de esta transformación es la mejora integral y coordinada de las tecnologías subyacentes de la cadena industrial.
La explosión de ASIC impulsada por la IA plantea requisitos de arquitectura de computación de orden superior. Se espera que la capacidad de producción mensual de empaquetado avanzado CoWoS de TSMC aumente desde aproximadamente 65,000 a 70,000 obleas a finales de 2025 hasta 120,000 a 130,000 obleas a finales de 2026, y aún así no puede satisfacer completamente la fuerte demanda de los clientes.
Mientras tanto, Broadcom lanzó la primera plataforma SoC de computación cara a cara 3.5D XDSiP de la industria, que admite la expansión independiente de computación, almacenamiento y E/S en un factor de forma compacto, para satisfacer las enormes demandas de clústeres de computación de IA de nivel de gigavatios.
Esta evolución simultánea de tecnologías subyacentes indica que el auge de los ASIC no ocurre de forma aislada, sino que está incrustado en la evolución de toda la cadena industrial, desde procesos avanzados y empaquetado avanzado hasta interconexión de alta velocidad: el foco de competencia en la infraestructura de IA ha pasado completamente de "competir por potencia de cálculo puntual" a competir por la eficiencia de la arquitectura del sistema.
Desafíos y contiendas coexisten en ASIC
Detrás del brillo, cualquier tendencia tiene su otra cara clara y fría, y los ASIC no son una excepción.
Algunos profesionales de la industria dijeron al autor: "El costo de desarrollo y el riesgo de producción son la espada de Damocles que pende sobre la cabeza de cada jugador ASIC." Un chip ASIC de IA de proceso avanzado, desde el diseño hasta la producción, puede costar cientos de millones de dólares. Si el juicio sobre la ruta tecnológica es erróneo o el ritmo de la demanda no cumple con las expectativas, una inversión de miles de millones de dólares puede enfrentar el riesgo de fracasar.
Esto se puede ver en los resultados financieros de empresas como Broadcom y Marvell. La característica de alta inversión inicial del negocio de ASIC personalizados ciertamente ejerce una presión estructural sobre el margen bruto general, una presión que no puede ignorarse a corto plazo.
La muralla del ecosistema de software es la barrera más resistente que enfrentan los ASIC.
Como es sabido, la verdadera muralla de Nvidia nunca ha sido solo el hardware, sino el enorme stack de software construido durante más de una década de perfeccionamiento de CUDA: millones de desarrolladores, innumerables bibliotecas y frameworks acumulados, un ecosistema de operadores optimizado a lo largo de los años. Aunque AWS anunció que la próxima generación de Trainium será compatible con la tecnología de interconexión NVLink de Nvidia, intentando reducir esta barrera integrándose en el ecosistema principal, el camino para que el ecosistema ASIC alcance desde cero la madurez comparable a CUDA todavía está lejos.
Hay otra restricción estructural que no se puede evitar: la dependencia concentrada de los pedidos globales de chips de IA en el empaquetado avanzado CoWoS de TSMC. Aunque TSMC está expandiendo su capacidad a una velocidad sin precedentes, en un contexto en que varios gigantes están compitiendo simultáneamente por pedidos, el riesgo de congestión en la programación de producción sigue siendo significativo. Sumado a la influencia de la geopolítica y la incertidumbre de la cadena de suministro, esta no es una variable que pueda ignorarse fácilmente.
Además, la prueba más profunda radica en la contienda clásica entre la personalización total y la flexibilidad programable. Cuando el volumen de envíos de ASIC pueda superar en número real a las GPU comerciales en 2028, lo que se pondrá a prueba ya no será la capacidad de producción a gran escala, sino cómo equilibrar la eficiencia extrema de la especialización con la adaptabilidad elástica de lo genérico: la primera es la razón de ser de los ASIC, la segunda es una ventaja que el mercado no quiere abandonar.
Para el consenso industrial actual, quizás no exista una respuesta perfecta, y hacia dónde se dirige finalmente la elección de la industria solo puede ser verificado por el mercado y el tiempo.
Al final
Mirando hacia atrás desde 2026, un juicio más tridimensional se está haciendo claro: el resultado final no es que los ASIC reemplacen completamente a las GPU, sino que ambos encuentren sus nichos ecológicos irreemplazables en una nueva configuración de coexistencia.
Según las predicciones de múltiples instituciones, el panorama competitivo del mercado de aceleradores de IA se está dirigiendo hacia una división del trabajo especializada de "entrenamiento con GPU, inferencia con ASIC", o hacia la implementación de redes híbridas de ASIC y GPU en clústeres de IA a mayor escala.
También vale la pena prestar atención a que múltiples variables clave determinarán qué tan lejos puede llegar la narrativa ASIC en la era de la IA.
- Dirección de evolución de la carga de trabajo de IA: La continuidad de la arquitectura Transformer está directamente relacionada con el techo de retorno del diseño especializado ASIC: cada cambio drástico en la arquitectura es una grieta potencial en la lógica de inversión ASIC.
- Grado de apertura del ecosistema de los proveedores de nube: La señal de Google vendiendo TPU a Meta es extremadamente importante. Si los chips autodiseñados por los CSP pasan completamente de la reducción de costos interna a la salida externa, los ASIC pasarán de ser una historia de costos a una verdadera historia de mercado.
- Ritmo de innovación de la arquitectura del sistema: La capacidad de optimización integral, desde el chip hasta el rack, desde la potencia de cálculo hasta la interconexión, está reemplazando el TOPS por chip individual como la nueva escala central de la competencia industrial. Quien pueda encontrar primero la solución óptima en la matriz integral de capacidad CoWoS, empaquetado 3.5D y SerDes de alta velocidad, podrá asegurar la posición de liderazgo en la próxima etapa de la edad de oro.
La edad de oro de los ASIC es esencialmente un movimiento sobre la "democratización" de la potencia de cálculo de IA.
Ya sea la incursión transfronteriza de MediaTek, el contraataque desesperado de Qualcomm, el despliegue en profundidad de Broadcom y Marvell, o el avance de VeriSilicon y ASR, las fuerzas de todas las partes pintan juntas el verdadero color de fondo de esta era de coexistencia pluralista.
Permite que el poder de definición de la computación comience a regresar desde los gigantes de chips de poder concentrado y único a las manos de los proveedores de nube, fabricantes de equipos e incluso usuarios finales de miles de industrias. Anuncia la flexibilización de un viejo ecosistema y la llegada de una nueva lógica: en la cuestión de qué chip usar, la industria finalmente tiene más derecho a elegir.
Este artículo proviene del WeChat público "Observación de la Industria de Semiconductores" (ID: icbank), autor: L Chenguang
