在人工智能芯片的选择上，ASIC芯片因其功能特定设计和高性能，在AI领域表现出色。尽管初期成本高、开发周期长，但 ASIC芯片提供了稳定的性能和可靠的运算效率，使其成为AI应用中的理想之选。

当前，全球范围内有多家公司正在研发AI专用硬件，以加速机器学习训练和深度神经网络的处理。这些公司包括Google、Amazon等巨头，他们通过自主研发或收购来推动自己的AI技术。

GPU作为一种灵活性较强的解决方案，其技术在图形处理方面得到了广泛应用。不过，由于GPU设计时并不考虑具体的人工智能任务，因此它无法提供与ASIC相匹配的优化程度。此外，随着ASIC技术不断进步，它能够更好地满足复杂的人工智能计算需求。

除了GPU之外，FPGA也是一种常见的选择，它可以根据需要进行编程，从而适应不同的算法。然而，与ASIC相比，FPGA缺乏对特定任务进行优化所需的心智资源投资，这限制了其在某些场景下的效能表现。

未来，对于类脑型AI芯片来说，ASIC将是最合适的选择。这类芯片旨在模仿人类大脑工作方式，以实时处理非结构化信息并具备学习能力。由于它们专为这类任务而设计，因此能够提供极致低功耗、高性能，并且更接近真实的人工智能目标。

总结来说，在人工智能领域，如果要寻找一款既具有高度定制又能提供最佳性能的硬件平台，那么基于ASIC设计的人工智能芯片无疑是首选。而对于代工厂而言，只有那些具备2.5D集成技术以及关键IP（如HBM2物理层接口和高速SerDes）的厂商才有可能成功生产这样的系统。此中,eSilicon作为一个例子，其在2.5D集成领域的地位已经得到公认，并且正在积极发展相关技术以支持未来的高端应用需求。