在深度学习和人工智能（AI）研究领域，ASIC（应用专用集成电路）芯片正在逐渐成为一种非常好的选择。与图形处理单元（GPU）、现场可编程逻辑门阵列（FPGA）以及中央处理器（CPU）相比，ASIC芯片因其高性能、低功耗和定制化特性，在某些场景下表现出了独特的优势。

根据Forbes的报道，目前用于加速机器学习训练及深度神经网络计算的主要芯片技术包括ASIC、GPU、FPGA和CPU。这四种技术各有所长，每种都有自己的优劣势。在支持AI和机器学习方面，GPU由于其高性能并且可以通过软件进行指令集修改，而使得它成为了一种灵活性的象征。然而，这也意味着一旦设计完成，它就不能像 ASIC 那样轻易地进行升级以适应新兴技术或更快的算法。

尽管如此，由于需要大量资源来设计一个新的 ASIC 芯片，以及可能数千万甚至数亿美元的大额投资，加上需要组建一个成本不低的人才团队，这让进入市场变得非常困难。此外，一旦设计完成，就很难对新出现的想法做出快速响应。相反，FPGA 技术则可以在开发过程中不断地重新编程，以执行全新的功能。

未来，还有一类叫做“类脑”或“神经形态工程”的 ASIC 芯片正在发展中，它们模仿了大脑信息处理方式，有能力实时处理非结构化信息，并具有学习能力。由于它们特别适合于神经网络相关算法，在性能和功耗上都远超 GPU 和 FPGAs，如寒武纪发布的一些产品已经展示了这种潜力。

然而，要实现这些先进的 AI 单封装系统，我们还需要考虑到代工问题。大多数全球范围内只有几家能够生产这样的复杂系统，如台积电、三星和格罗方德等厂商。而真正擅长2.5D 集成并拥有关键IP 的公司并不多，但随着人工智能市场增长，这些公司将会受益匪浅。一家值得关注的是eSilicon，他们已经在2.5D 集成领域处于领先位置，并且提供了HBM2 PHY验证服务，对于这项工作至关重要。此外，他们虽然没有直接宣布拥有SerDes模块，但是已开始招聘相关人才，为未来的发展打下基础。