在探讨手机处理器排名时，ASIC芯片凭借其为专门目的而设计的特性，在人工智能领域展现出极高的选择性。与GPU和FPGA相比，ASIC提供了更优化的功耗效率和性能，但同时也带来了较高的初期成本和开发周期，这限制了其普及程度。巨头如Google通过TPU（Tensor Processing Unit）在AI算法研发方面取得显著成就。

根据Forbes报道，当前支持机器学习训练和深度神经网络的人工智能芯片主要包括ASIC、GPU、FPGA以及CPU。每种技术都有其独特优势和局限性，其中GPU作为ASIC技术在图形处理上的应用，其灵活性远超ASIC，但 ASIC能提供指令集和资源库，使得GPU能够进行程序化处理，加速本地数据处理。

然而，ASIC芯片需要投入大量资源进行设计，并且一旦制造完成，其逻辑无法更改，因此难以适应快速发展的AI领域。此外，由于不断更新制程技术，ASIC芯片需要持续升级以保持竞争力。而FPGA则由于可以重新编程，更适合频繁变化需求的情况。

未来，类脑芯片将是另一个 ASIC 发展方向，它们基于神经形态工程模仿人脑信息处理方式，以实时非结构化信息处理能力著称。在性能和功耗上，与传统 GPU 和 FPGA 相比，ASIC显示出了明显优势，如 TPUs 的性能可达 GPU 的 14-16 倍，而 NPU 可达 GPU 的 118 倍。

尽管理论上看来 ASIC 是理想的人工智能芯片选择，但实际操作中仍存在代工厂供应链的问题。全球仅有少数代工厂具备生产 AI 单封装系统的能力，如台积电、三星及格罗方德等。而设计这些系统所需关键 IP（如 HBM2 物理层接口和高速 SerDes）也是一个挑战，只有少数公司如 eSilicon 拥有这方面经验，他们不仅擅长 2.5D 集成，还拥有 HBM2 PHY 技术，以及正在开发高性能 SerDes 模块。

随着人工智能市场潜力的爆炸式增长，这些 ASIC 制造商预计将受益匪浅，而 eSilicon 因其在 2.5D 集成、HBM2 PHY 技术以及 SerDes 开发中心等方面的地位，被认为是一个值得关注的人物。