AI推理助力ASIC芯片，Tokens正在成为最关键的指标：AI计算分为AI训练和AI推理两大类，AI训练需要强大的运算能力和卓越的并行处理能力，GPU成为训练大模型的标准；而对于AI推理而言，算力和并行处理能力的要求更低一些。同时，随着AI模型规模日益强大，AI推理的需求正在加速增长，能效比和成本更优的ASIC定制化解决方案成为云端大厂竞相自研的方向，平均1-2年就会推出升级版本。以谷歌为例，谷歌于2025年4月正式推出了其第七代张量处理单元（TPU）——Ironwood，是谷歌首款专为推理任务设计的芯片，显著提升了内存和带宽性能，内存带宽是上一代芯片的4.5倍，接近英伟达B200，内存容量是上一代的六倍。推理运算Tokens使用量，正在成为最关键的衡量指标，相较于AI训练，成本与效率对于AI商业化具有决定性影响，推理优化和能力将成为AI模型发展新趋势。
　　全球供应链格局重构背景下，国产CSP加速自研ASIC：根据半导体产业纵横相关信息，在ASIC市场，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。TrendForce也指出，国内CSP也在加速自研AIASIC，阿里巴巴旗下平头哥推出Hanguang 800 AI推理芯片，百度正开发Kunlun III，主打高效能训练与推理双支持架构，腾讯自有的AI推理芯片紫霄最显著的特点是结合图片和视频处理、自然语言处理、搜索推荐等场景，对芯片架构进行了优化，打破了制约芯片算力发挥的瓶颈点，同时腾讯还投资了AI芯片企业燧原科技。
　　AI应用正渗透至各硬件终端，端侧AI成为2026年重要的投资方向之一：根据我们产业链了解，AI手机/AIPC/AI玩具/AI学习机/AI眼镜等各领域终端品牌厂商均致力于主打AI特色差异化产品，多模态大模型将文本/图像/音频等多种模态数据相结合，为端边侧设备提供更强大的智能处理能力，未来，包含大模型推理功能的视觉终端有望实现更高效的人机交互能力，伴随硬件创新与升级，供应链将有望迎来新一轮投资机遇。
　　建议关注三大方向：
　　1、国产算力：中芯国际（A&H）、华虹公司（A&H）、寒武纪、海光信息等；
　　2、算力PCB：胜宏科技、生益电子、沪电股份、华勤技术、广合科技、中富电路等；
　　3、端侧SoC：火山引擎原动力大会将于6月11日-12日召开，建议关注星宸科技、乐鑫科技、恒玄科技、瑞芯微、炬芯科技等。
　　风险提示：下游终端市场需求不及预期风险，新技术、新工艺、新产品无法如期产业化风险，市场竞争加剧风险，系统性风险等