AWS、Google、Meta與微軟這四家一線CSP，為了降低資料中心耗電量、增加與輝達採購GPU時談判價格的籌碼，紛紛投入AI ASIC的開發。AI ASIC（特定應用積體電路）是一種專為特定AI演算法設計的客製化晶片，與通用型處理器（如CPU、GPU）相比，AI ASIC在特定演算法上可提供更高的效能、更低的功耗和更佳的成本效益。
也因此，早在2017年，Google就開出自家的AI ASIC、命名為TPU，AWS也已上線第二代AI訓練晶片，預計今年底將推出第三代。據悉，這兩家去年跟輝達談到的GPU價格都比Meta好得多，促使微軟、Meta也都砸重金開發AI ASIC，帶旺為CSP提供AI ASIC設計服務業者的營運與股價，包括聯發科、世芯、創意、博通、邁威爾等，隱隱成為一股對抗輝達的勢力。
輝達執行長黃仁勳在5月中的全球記者會上對於AI ASIC威脅GPU的看法，不以為然。他認為，到目前為止，輝達的成長性遠超過AI ASIC，ASIC不僅要彼此競爭、還要跟輝達競爭，輝達有CUDA的護城河、有快速降低成本的能力，GPU的通用特性，更能適應快速演進的AI模型訓練所需，這些都是AI ASIC欠缺的優勢，他並預估，9成的ASIC專案都會失敗，即使是活下來的ASIC，也很難長久存在市場上。
不過，市場的看法跟黃仁勳不太一樣。日系外資表示，一線CSP如Meta、Google、微軟、AWS等的雲端資料中心，採用自家AI ASIC的進度有加速的跡象，Meta的AI ASIC預計自2026年開始，就會大量在自家的資料中心上線，微軟的AI ASIC在AZURE資料中心大量上線的日期則是落在2027年，帶動各大CSP自行開發的AI ASIC總和出貨量，有機會在最近兩、三年挑戰超過輝達AI GPU的出貨量。
然而，AI ASIC出貨量能不能成就超越GPU的大業，卻是取決於台積電的態度。業界人士透露，台積電即使積極擴充CoWos產能，還是不夠應付來自四面八方的客戶需求，所以，台積電傾向於優先給每個月都能大量、穩定投片的客戶。
業界人士進一步指出，四大CSP每一家給台積電的訂單量都低於輝達、訂單穩定性更遠不如輝達，是台積電不願意全面滿足CSP需求的原因之一，這也是為什麼，雖然AI伺服器代工界盛傳Meta明年AI ASIC出貨量上看100～150萬顆，可是就上游查證的結果，卻是明年Meta來自台積電的實際供應量，恐怕只有30～40萬顆。
換言之，需要龐大AI算力的CSP，在台積電CoWoS產能夠大到願意全力滿足CSP需求前，輝達GPU出貨量可能還是會大於AI ASIC。