Transformer技术重塑AI计算格局
Transformer技术自2017年提出以来，迅速成为人工智能领域的核心技术之一。其自回归机制和并行计算能力，不仅推动了自然语言处理的突破，也深刻影响了AI训练和推理的范式。随着生成式AI向多模态融合加速演进，Transformer技术对存储设备的性能、容量和能效优化提出了更高要求。
AI服务器出货量激增，存储需求飙升
根据TrendForce集邦咨询的数据，2025年全球AI服务器出货量预计将年增近28%，其中AI服务器占比将达到14%。这一增长背后，Transformer技术驱动的AI训练和推理需求是核心驱动力。以DeepSeek为代表的模型，正在推动CSP业者（云服务提供商）更积极地发展成本较低的自有ASIC方案。
AI服务器存储需求变化
| 存储类型 | 2024年增长率 | 2025年预测增长率 |
|---|---|---|
| 服务器NAND | 108% | 12% |
| 服务器DRAM | 24% | 15% |
| HBM | 311% | – |
ASIC：AI推理与训练的未来之星
ASIC（专用集成电路）凭借其针对特定场景设计的优势，在AI推理与训练中展现出巨大潜力。国泰君安指出，ASIC具备功耗低、成本低的优势，随着软件生态的成熟，其应用范围将进一步扩大。
ASIC在AI推理中的优势
- 低功耗：ASIC针对特定任务优化，能效比显著高于通用芯片。
- 低成本：规模化生产后，ASIC的单位成本大幅降低。
- 高性能：专为AI推理设计的ASIC，在处理特定任务时表现优异。
晶圆代工与存储技术的协同发展
AI服务器和ASIC的快速发展，离不开晶圆代工和存储技术的支持。2024年四季度，全球前十大晶圆代工企业的合计营收达384.82亿美元，其中台积电占比高达67.1%。存储技术方面，NAND Flash和DRAM的需求持续增长，2025年NAND Flash和DRAM的bit容量需求预计将分别增长12%和15%。
晶圆代工市场格局（2024年四季度）
| 企业名称 | 营收占比 |
|---|---|
| 台积电 | 67.1% |
| 三星电子 | 8.1% |
| 中芯国际 | 6.3% |
| 其他 | 18.5% |
未来展望：Transformer与ASIC的深度融合
随着Transformer技术在多模态AI中的广泛应用，AI推理和训练的需求将进一步分化。ASIC凭借其定制化优势，有望在边缘计算和终端设备中占据更大市场份额。与此同时，存储技术和晶圆代工的持续创新，将为AI服务器和ASIC提供更强大的底层支持。
未来趋势
- 边缘AI普及：ASIC将在边缘计算中发挥更大作用，满足低功耗、低延迟需求。
- 存储技术升级：HBM和QLC SSD等先进存储技术，将为AI训练和推理提供更高性能支持。
- 晶圆代工创新：台积电等企业将继续推动先进制程技术，满足AI芯片的高性能需求。
Transformer技术的快速发展，正在重塑AI计算格局。AI服务器和ASIC的协同发展，将为人工智能的落地提供更强大的动力。未来，随着边缘AI的普及和存储技术的升级，Transformer与ASIC的深度融合，将推动AI技术迈向新的高度。
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