1?? ASIC 公司天花板有限
•我早期在 LSI Logic 就參與過 ASIC 的發明。LSI 現在已消失（被博通收購了）
•ASIC 在小市場還能靠代工生存，可以抽走 高達 50%~60% 毛利。
•但一旦市場變大，就會走向 COT（Customer-Owned Tooling，自有工具設計）。
•蘋果手機晶片就是例子，出貨量極大，不可能再付高額毛利給代工。
•所以 Google TPU 若規模足夠，最後也必然走向 COT （暗示博通將失去生意）。
ASIC 只適合 小眾領域，如轉碼晶片、智能網卡 等，市場永遠有限。
就算看到 ASIC 公司同時有 10~15 個項目，大多也是這些小市場。
拿 ASIC 來做 AI 核心算力引擎？幾乎不可能。
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2?? ASIC 追不上技術演進
•CUDA 的靈活性，讓開發者能快速測試成千上萬種 Transformer 架構與 Attention 演算法。
•AI 工作負載變化極快：
•有的要低延遲（low latency）
•有的要高吞吐（high throughput）
•有的要生成 Token、推理思考
•甚至還有 AI 視訊生成
ASIC 無法覆蓋這麼多樣化、快速迭代的需求，只能被甩在後面。
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3?? 整體解決方案範圍不斷擴張
•現在的 AI 市場已從 GPU → AI 工廠。
•我們剛推出不需 HBM 的 CPX 晶片，專攻內容處理與影像生成。
•未來甚至可能需要專門處理 AI 記憶體與快取（KV cache） 的晶片，因為 AI 不只要會計算，還要有「好記性」。
•這就是 NVIDIA 的差異：我們不是賣單顆 GPU，而是打造 完整 AI 基礎設施。
•三、五年前，AI 市場還「可愛又簡單」；
•今天已經龐大複雜，兩年後規模更會爆炸。
新玩家想切入？難上加難。
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最終結論
就算對手的 ASIC 免費送，你還是會選 NVIDIA。
因為真正昂貴的不是晶片，而是 資料中心的電力、土地、機房 —— 光這些就要 150 億美元。
若效能差一大截，電力就浪費掉，營收也被砍掉數十倍。
以 Blackwell 為例，效能是 Hopper 的 30 倍。
如果 ASIC 只有 Hopper 水準，那麼在同樣 1GW 電力下，你就得犧牲 30 倍營收。
機會成本高到離譜，免費也太貴。
所以關鍵不是晶片標價，而是 效能/瓦（Perf per Watt）。
在電力受限的世界裡，最便宜的晶片，往往才是最昂貴的代價。
（：不過這條規律在電力過剩的中國不適用 —— 難怪黃董對華為特別緊張。）-------符合我的IT平行世界论，白菜市场就别去考虑了。
