智能语音控制芯片市场的增长受到对智能助手、人工智能语音界面、智能家居和物联网设备的普及以及边缘计算需求的不断增长的推动。据悉 ，“ 2024 年智能语音控制芯片市场规模为70.4 亿美元，预计到2032年将达到140亿美元，在2025-2032年预测期内的复合年增长率为9.06%。”

　　在当今 AI 语言应用中，芯片作为硬件，是 AI 系统运行的物理根基，而大模型则如同软件灵魂，二者紧密交织、相辅相成。芯片凭借其强大的计算能力，为大模型的复杂运算提供高效支撑，让海量数据的处理得以迅速完成；大模型则基于芯片的硬件基础，通过精妙的算法和丰富的数据训练，赋予 AI 应用智能交互的能力。

　　正是硬件与软件的深度融合，让 AI 应用从抽象的概念，摇身一变成为具有鲜活生命力的实用工具，渗透进生活的各个角落，以智能对话、精准翻译、内容创作等多元形式，为人们带来前所未有的便捷与体验 。

　　据统计，目前首批5家芯片企业入局AI音频市场，推出智能语音助手方案，下面请看详细介绍。以下排名不分先后，按照品牌首字母排序。

　　TrendForce的最新研究报告指出，随着人工智能服务器需求的迅猛增长，美国主要的云计算服务提供商（CSP）正加快内部开发专用集成电路（ASIC）芯片的步伐，平均每1至2年便推出新一代产品。在中国，人工智能服务器市场正逐步适应美国自2025年4月起实施的新出口管制政策。据预测，这些措施将导致2025年进口芯片（如NVIDIA和AMD产品）的市场份额从2024年的63%下降至约42%。

　　与此同时，在政府积极推动国产人工智能处理器的政策扶持下，预计中国本土芯片制造商的市场份额将提升至40%，与进口芯片的市场份额几乎持平。

　　定制芯片是一种经济选择，而不是技术选择。ASIC蛋糕增长最重要的驱动力只有一个：钱。

　　从当前来看，GPU服务器依然是最终用户的首要选择，但由于部分GPU产品受供应的限制，导致出现了算力缺口。很多头部的互联网企业，为了降低成本以及更好地适配自身业务场景，也增大了自研ASIC芯片服务器的部署数量。

　　比如在同等预算下，AWS的Trainium 2（ASIC芯片）可以比英伟达的H100 GPU更快速完成推理任务，且性价比提高了30%～40%。明年计划推出的Trainium3，计算性能更是提高了2倍，能效提高40%。

　　云解决方案提供商正在优先考虑 ASIC 开发，以减少对 NVIDIA 和 AMD 的依赖，更好地控制成本和性能，并增强供应链灵活性。这种转变对于管理不断增长的 AI 工作负载和优化长期运营支出至关重要。

　　此外，如果芯片可以带来战略优势，那么ASIC就是有意义的。苹果就是一个很典型的例子，当然也有谷歌。

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