TrendForce指出，AI server需求迅速增长，驱动美中主要云端服务供应商（CSP）积极推动自研ASIC（专用晶片）计划。报告指出，北美四大CSP几乎平均每1至2年便更新一代AI晶片，以降低对NVIDIA、AMD的依赖，掌握成本与供应链弹性。另一方面，中国市场则受美国四月再度升级的出口管制政策冲击，外购高阶晶片占比将自2024年的63%大幅降至2025年的42%，而本土供应商如华为、寒武纪则在国家政策扶持下，市场占比有望提升至40%，与外购晶片形成势均力敌之势。
美国CSP方面，Google居领先地位，已推出第六代TPU v6 Trillium，针对AI大型模型优化并强调能效，预计2025年大幅取代现行v5版本。Google也打破过去与Broadcom的单一合作模式，转向与联发科（MediaTek）共同开发，采双供应链策略，以降低设计风险与提升先进制程弹性。
AWS则聚焦生成式AI与大型语言模型（LLM），主力为与Marvell共同设计的Trainium v2晶片，并与Alchip合作研发下一代Trainium v3。TrendForce预估2025年AWS自研ASIC出货将有爆发性成长，为美系CSP中表现最强者。
Meta成功部署首款自研AI加速器MTIA后，正与Broadcom合作开发MTIA v2，针对AI推论应用最佳化能效与延迟表现，以因应其高度客制化需求。
至于Microsoft，目前虽仍以NVIDIA GPU方案为主，但也加速发展Maia系列AI晶片，应用于Azure云端生成式AI服务。新一代Maia v2已定案，交由GUC（创意电子）进行后段设计与量产，并引进Marvell参与进阶版设计，以分散供应链风险与技术挑战。
中国CSP也不甘示弱。华为持续扩展升腾系列晶片，应用于LLM训练、智慧城市基建与大型电信云网AI应用。加上DeepSeek等国内AI应用需求兴起，以及政府专案支持，正逐步取代NVIDIA等外购晶片地位。
寒武纪则以思元（MLU）AI晶片切入云端训练与推理市场，2024年已与多家本地CSP进行测试，预计2025年正式扩大布局。
其他中系科技巨头亦加快自研脚步，阿里巴巴旗下平头哥推出Hanguang 800，百度开发Kunlun III，主打双支援训练与推论架构，腾讯除自研Zixiao，也采用策略投资公司Enflame解决方案，强化AI晶片版图。
TrendForce分析指出，美国对中国AI晶片的出口限制日益严格，将推动中国CSP更坚定投入自主晶片发展。长远来看，AI server市场将逐渐呈现「中国vs非中国」双轨生态体系格局。台湾供应链、晶圆代工与IC设计业者也需因应此趋势，调整策略布局，以掌握全球AI市场的新平衡。
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