博通市值突破万亿美元，定制AI芯片引领市场新趋势

当AMD等竞争对手还在GPU赛道上奋力追赶NVIDIA时，有一家公司凭借定制化AI芯片成为吸引市场关注的“另一种选择”。

近日，美国芯片公司博通发布财报后股价飙升。连续两个交易日上涨24%和8%。公司市值首次突破万亿美元大关（最新市值为1.17万亿美元），成为全球第九位。市值超过1万亿美元的公司。

与主要生产计算芯片的英伟达和英特尔不同，博通主要生产用于网络互连的芯片产品。该公司是目前全球最大的网络芯片制造商。其产品主要包括以太网交换机、路由器、无线通信设备、蓝牙和Wi-Fi。全球几乎所有互联网连接传输都会经过至少一颗博通芯片。

博通最新2024财年财报显示，该公司总营收达到516亿美元，同比增长51%。

博通主要有两大核心业务：半导体和软件。最新的增长主要来自于公司之前收购的虚拟机软件公司VMware的整合。据他介绍，2024财年软件业务收入将达到215亿美元，占比接近一半，比去年增长196%。

博通半导体业务全年营收301亿美元，同比增长7%。但不仅仅是纯粹的数据增长，此次吸引市场关注的是该公司描述的半导体业务的发展前景。

博通的半导体业务主要包括网络芯片和ASIC定制芯片。这两类芯片目前正因生成式人工智能的爆炸式增长而快速增长。财报显示，AI业务（网络芯片+ASIC定制芯片）达到122亿美元，同比增长220%。这一增长直接促成了半导体业务的破纪录。

在市场开始密切关注博通能否成为英伟达的竞争对手之前，两家公司一直在密切合作。

Broadcom的以太网交换芯片负责高速网络通信的数据传输，在大型数据中心构建服务器集群时不可或缺。自2022年底ChatGPT问世以来，全球各地纷纷建立新的数据中心来支持AI模型训练。科技公司一直在疯狂抢购NVIDIA GPU显卡，并使用越来越多的GPU来构建越来越大的服务器集群。博通和英伟达踏入第一波AI趋势，业绩和股价双双飙升。

目前市场好奇博通能否挑战英伟达，主要是因为该公司的ASIC定制芯片业务。

ASIC的全称是Application Specific Integrated Circuit，即专用集成电路。与CPU、GPU等通用集成电路芯片产品不同，ASIC芯片是为特定应用或任务而设计的集成电路。它们可以根据性能、功耗和体积等特定目的进行定制。在比特币挖矿热潮盛行时，专用挖矿芯片是 ASIC 芯片的典型应用。

博通生产的ASIC芯片主要是通过与云计算厂商自研芯片计划合作，除了Nvidia GPU之外，生产云厂商自研的“AI XPU”。

当前大型AI模型爆发后的第一波需求主要来自亚马逊、微软等云计算厂商。这些云巨头都是抢购AI芯片的大客户，而英伟达的GPU是该领域的绝对霸主，稳稳占据近90%的市场份额。随着数据中心所需服务器数量的增加以及购买更多NVIDIA GPU，云厂商对NVIDIA的依赖越来越大，话语权也越来越弱。另外，由于NVIDIA定义了GPU软硬件生态的行业标准，客户无法直接根据自己的业务场景需求来设计产品。因此，微软、亚马逊、谷歌、OpenAI都有计划开发自研芯片，以减少对NVIDIA的需求。依赖性。

博通目前是该领域的主要参与者。该公司不仅与谷歌联合开发TPU AI加速芯片，还参与了Meta和苹果的自研AI芯片计划。据此前媒体报道，字节跳动还与博通合作定制基于ASIC的AI芯片。

在最新的财报业绩交流会上，博通CEO Hock Tan介绍了公司未来三年在AISC芯片领域的发展空间。他表示，公司目前已有3家超大规模客户制定了多代AI XPU路线图，基于3纳米工艺的XPU将于2025年下半年开始大规模出货。预计到2027年，这三个客户的市场总需求将约为60-900亿美元，其中博通将占据重要份额。

ASIC芯片能否真正成为NVIDIA的竞争对手，目前市场主要看好其与云厂商自研芯片计划的结合，成为“GPU的额外选择”。

国内GPU芯片初创公司星云集成创始人吉宇此前在接受界面新闻采访时表示，从AI模型所需的训练和推理两大场景来看，英伟达的GPU是现阶段市场上最强大的产品，且竞争对手推出的同类竞品很难挑战其垄断优势。由于 Nvidia 产品价格昂贵，因此大量采购对于大多数公司来说都是一笔巨大的成本。无论是出于控制成本的需要，还是增强自身话语权的需要，客户都积极寻找“替代方案”，以减少对英伟达的依赖。

摩根士丹利最近发布的一份研究报告对两种技术的共存持乐观态度。研究报告认为，ASIC的崛起并不意味着GPU的衰落。相反，ASIC将成为GPU的补充，两种技术将长期共存，为不同的需求场景提供最佳的解决方案。 AI ASIC市场规模也将从2024年的120亿美元增长到2027年的300亿美元，复合年增长率将达到34%。

但与GPU相比，ASIC芯片客观上存在技术缺陷，限制了其市场规模的进一步扩大。一位参与过ASIC芯片研发的技术人员告诉记者，由于需要根据专门功能进行定制设计，AISC芯片一旦设计制造出来就很难改变。而且ASIC的设计和制造需要较长的周期，这使得ASIC不太适合频繁迭代。与今年GPU行业提出的“一年一次迭代”的节奏相比，还有很大差距。