值得注意的是，Token 成本競爭的轉變也讓 ASIC 與 FPGA 在特定推論工作負載中重獲青睞。Google TPU、亞馬遜 Trainium/Inferentia 與中國本土 ASIC 業者如寒武紀、燧原、曦望等，都在特定 Token 成本甜蜜點上找出市場；對台廠而言，這代表異質運算整合帶來的不只是 GPU 供應鏈商機，還包含 ASIC 加速器的封裝、測試與高速介面元件需求，這也是近期台積電 CoWoS、SoIC 產能持續吃緊的結構性原因，背後是全球 AI 推論需求爆炸性成長所驅動。短期內中國 AIDC 業者仍會透過採購國際 GPU、配備國產 ASIC 與自建液冷機房等方式尋求突破，但中長期來看唯有突破先進製程與 HBM 的取得瓶頸，中國 AIDC 才能真正擺脫晶片取得這條生死線。

這個轉變對中國 AIDC 業者尤其關鍵。中國本土 AI 晶片業者如曦望科技近期推出啟望 S3 系列，主打大容量 LPDDR 記憶體與高頻寬內部互連，試圖在「每瓦 Token 產出」上追上國際領先群；然而受限於美國出口管制，14nm、7nm 與更先進製程的取得仍是中國晶片業者最大的瓶頸，連帶影響整體 AIDC 的擴產速度。中國《財經》雜誌在專題中直言，目前中國 AIDC 的「晶片取得」問題，已成為擴大商業規模的生死線。

值得注意的是，Token 成本競爭的轉變也讓 ASIC 與 FPGA 在特定推論工作負載中重獲青睞。Google TPU、亞馬遜 Trainium/Inferentia 與中國本土 ASIC 業者如寒武紀、燧原、曦望等，都在特定 Token 成本甜蜜點上找出市場；對台廠而言，這代表異質運算整合帶來的不只是 GPU 供應鏈商機，還包含 ASIC 加速器的封裝、測試與高速介面元件需求，這也是近期台積電 CoWoS、SoIC 產能持續吃緊的結構性原因，背後是全球 AI 推論需求爆炸性成長所驅動。短期內中國 AIDC 業者仍會透過採購國際 GPU、配備國產 ASIC 與自建液冷機房等方式尋求突破，但中長期來看唯有突破先進製程與 HBM 的取得瓶頸，中國 AIDC 才能真正擺脫晶片取得這條生死線。

值得注意的是，Token 成本競爭的轉變也讓 ASIC 與 FPGA 在特定推論工作負載中重獲青睞。Google TPU、亞馬遜 Trainium/Inferentia 與中國本土 ASIC 業者如寒武紀、燧原、曦望等，都在特定 Token 成本甜蜜點上找出市場；對台廠而言，這代表異質運算整合帶來的不只是 GPU 供應鏈商機，還包含 ASIC 加速器的封裝、測試與高速介面元件需求，這也是近期台積電 CoWoS、SoIC 產能持續吃緊的結構性原因，背後是全球 AI 推論需求爆炸性成長所驅動。

不過，中國 AIDC 的瓶頸不只在晶片，更在整套供應鏈的整合能力。先進製程晶圓代工、高頻寬記憶體（HBM）、高速 SerDes、CoWoS 與 SoIC 先進封裝等環節，目前仍高度集中在台灣與韓國業者手中；中國本土供應鏈雖快速追趕，但在 HBM4、先進封裝良率與 EUV 設備取得上仍有 1.5 至 2 年的明顯落差，這也意味著即使中國本土推理晶片設計能力到位，量產與擴張速度仍會受到外部因素牽制。

整體來看，Token 成本競爭已經把 AI 算力戰場從「比 GPU 數量」推向「比系統整合效率」；對台灣而言，這其實是相對利多的轉變，因為 CPO、高速連接器、HBM、先進封裝與 PCB 高階設備等環節正好是台廠強項；對中國 AIDC 而言，短期內最迫切的課題還是如何突破晶片與先進製程取得的天花板，短期內中國 AIDC 業者仍會透過採購國際 GPU、配備國產 ASIC 與自建液冷機房等方式尋求突破，但中長期來看唯有突破先進製程與 HBM 的取得瓶頸，中國 AIDC 才能真正擺脫晶片取得這條生死線，這條生死線的鬆緊將直接影響 2027 至 2028 年中國 AI 服務的擴張速度。