U架构的效率优势正在被放大。  半导体资深专家张国斌向时代周报记者表示，ASIC芯片去除冗余计算单元，芯片面积更小，适合大规模部署。“ASIC针对特定算法进行深度优化，例如CNN、Transformer等”。他指出，燧原科技的邃思芯片在ResNet50推理中能效比达GPU的3-5倍。  但效率优势背后，也伴随着清晰的边界条件。张国斌指出，与GPU芯片相比，ASIC芯片在算法变更时需重新流片。同时，需自建软件栈，开发者迁移需学习新工具链。在MoE等稀疏模型中，ASIC的静态路由机制效率低于GPU的动态调度。  “通用GPU优势在灵活性强、生态兼容性好，适合多场景；劣势是能效比和成本不如ASIC。”GKURC产经智库首席分析师丁少将向时代周报记者表示，ASIC优势为推理等特定场景效率高、功耗低；劣势是研发周期长、灵活性差，生态依赖性强。  与腾讯高度绑定  ASIC架构厂商，或者说非GPGPU架构厂商，多与有大量特定任务负载的大型云服务厂商合作开发，典型案例是博通与谷歌合作研发的TPU系列产品。  燧原科技的商业结构，呈现出相似特征。  招股书显示，2025年前三季度，燧原科技对腾讯科技（深圳）直接销售收入占营业收入的比例为57.28%。报告期内，公司除向腾讯科技（深圳）直接销售外，亦通过AVAP（批准的供应商批准价格）模式向腾讯科技（深圳）指定的客户A、客户D、客户J、客户L等服务器厂商销售。其中，2025年前三季度，对客户A的销售收入占比为9.57%；2024年，对客户D的销售收入占比达到34.62%，该客户亦为燧原科技2024年度第一大客户。  这种高度集中的客户结构，并非偶然。  燧原科技在招股书中判断，伴随大模型演进、AIGC 爆发及产业智能化加速，中国企业AI资本支出持续攀升。但当前趋势显示，中小企业更倾向于通过云服务弹性租赁算力快速构建AI 能力，而非自建AI算力集群。头部互联网企业因自身大模型训练及海量推理需求，正持续加大AI投入，导致市场呈现头部集中态势。  这一判断也得到外部机构的印证。根据BERNSTEIN预测，到2028年，字节跳动、阿里巴巴和腾讯的AI资本支出将占据中国AI资本支出的近50%。  图源：燧原科技招股书  〈a class=singleStock target=_blank onmouseover=javascript
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