ASIC 崛起！博通市值破万亿，是否被高估？

AI热潮中，赢到飞起的不止有3万亿美元的英伟达，还有新晋“万亿巨头”博通。

近日，博通市值首次突破 1 万亿美元，跻身科技行业市值万亿美元俱乐部的第八席。同时，它也是继英伟达和台积电之后，第三家市值突破1万亿美元的半导体公司。

博通最新发布的2024财年财报显示，总营收达到 516亿美元 ，同比增长44%，创历史新高。尽管落后于英伟达，但在英特尔“瘦身重组”之际，博通仍有望实现大幅增长。此外，其市值已远超AMD，后者市值年内下滑14%，现为2060亿美元。

乘着生成式AI的东风，2023 财年博通的 AI 芯片销售额实现了近乎翻倍的增长，达到38亿美元。到了2024 财年，步入2024财年，这一势头有增无减，其AI芯片销售额猛增220%，跃升至 122亿美元 。

2024 年，博通的三大关键 AI 芯片合作伙伴（业内猜测是谷歌、Meta和字节跳动）在 AI 计算和网络芯片方面的可服务目标市场 (SAM) 约为 150 亿至 200 亿 美元，这意味着博通拿下的 122 亿美元的销售额占该SAM市场份额的60%到80%。

博通首席执行官陈福阳（Hock Tan） 表示，到 2027 年，这三家对XPU和网络芯片有巨大需求的买家将构建包含50万到100万个计算引擎（不包括主机CPU或DPU）的XPU集群，并且这三家超大规模企业和云构建商将共同推动SAM达到 600亿至900亿美元 。基于博通在2024年估计拥有的70%市场份额，到2027年，博通有可能获得高达500亿美元的AI销售额。

除了谷歌、Meta和字节跳动外，近日还有传言称，苹果正在与博通合作开发定制服务器处理器，预计到2026年可量产。

如今的博通是2015 年安华高（Avago ）以370亿美金收购“老”博通而来的。Avago于 2005 年从Agilent 分拆出来，博通则于 1991 年在美国南加州成立。虽然 Avago 是收购方，但合并后的公司仍沿用博通的名称。陈福阳于 2006 年被任命为 Avago 的首席执行官，并被指定领导合并后的公司。

2016财年，博通的收入为132亿美元，其最大的业务是机顶盒和宽带接入的半导体产品。

2018 年，博通市值突破 1000 亿美元，当时有线基础设施仍是其主要收入来源。当时博通试图以1200亿美元收购竞争对手高通，但高通拒绝了这一报价，美国政府也宣布该交易可能对国家安全构成威胁。同年3月，博通撤回了这一报价。

自放弃收购高通以来，博通股价上涨超过 760%，远超高通同期 165% 的涨幅。在此期间，标准普尔 500 指数上涨 119%。

博通 vs.高通

此后，博通完成了三笔价值 100 亿美元以上的交易，在此过程中，该公司业务范围已远远超出了其核心半导体市场。2018年7月，博通同意以190亿美元收购老牌软件供应商CA Technologies。2019年8月，又以107亿美元收购了安全软件公司赛门铁克（Symantec）。

2019 年底，博通开始专注于半导体解决方案和基础设施软件，其中前者在2020年的收入中占比约73%。

陈福阳 最大的一笔豪赌发生在 2022 年，当时博通宣布以 610 亿美元收购VMware，进军服务器虚拟化市场，这笔交易耗时 18 个月才完成。在历来的科技交易榜单上，仅次于微软以 687 亿美元收购Activision Blizzard和戴尔以 670 亿美元收购 EMC。

随着 VMware 的加入，博通基础设施软件的收入占比从去年 10 月季度的 21% 跃升至刚刚结束季度的 41%。即使不考虑 VMware，该业务也比去年同期增长了 90%。

通过多年的并购，到现在博通拥有了半导体、软件两大核心业务，其中半导体解决方案业务营收约为301亿美元，基础设施软件业务营收约为215亿美元，合计516亿美金。

如今，大数据的处理、大模型的训练，都离不开强大的计算能力作为支撑。而GPU，凭借其强大的并行计算能力和高效的浮点运算性能，在AI领域大放异彩，英伟达也因此成了“计算界的印钞机”，赚得盆满钵满。

博通并没有与英伟达正面竞争，而是为客户提供了另一种选择—— XPU 。

XPU并不是 GPU，更像是ASIC（专用集成电路）。顾名思义，与CPU、GPU等通用集成电路芯片产品不同，ASIC芯片是一种专为特定应用或任务设计的集成电路，可在性能、功耗和体积等方面为特定用途做定制化设计，这意味着它可以更高效地执行与通用 GPU 相同的任务，速度更快、成本更低。

其实，我们之前已经看过类似的情节上演。几年前，加密货币挖矿从 GPU 转向了专用芯片 ASIC。很多当时适用于加密货币的原因，今天也适用于AI。

当前云服务厂商仍以采购英伟达及AMD的GPU为主，但谷歌、Meta、微软及AWS等大厂已经开始定制ASIC芯片。

有了GPU，为什么云服务提供商仍在积极推动ASIC设计？

互联网大厂对算力的需求极大，而英伟达的GPU虽然性能卓越，但价格太贵，且存在技术锁定的风险。而大厂只运行自己的模型和算法，并且只用自己的系统，那么就可以自研一款自己专用的ASIC芯片。然而，自主研发芯片不仅成本高昂、风险巨大，而且开发周期难以预测。因此，一些厂商提出具体的芯片需求，明确所需功能，将实际的研发工作交给像博通或Marvell这样在芯片开发领域经验丰富的公司。总结来说，有以下几点优势：

• 降低成本

• 提高效率

• 减少对英伟达的依赖

• 获得更多的定制化和控制权。

目前，ASIC市场的代表玩家主要是博通和Marvell，两家占ASIC市场超60%的份额。从公司披露的信息来看，当前博通的AI收入主要来自于谷歌及Meta，两家的ASIC都已经进入量产阶段，其中最大的部分来自于谷歌的TPU。谷歌的TPU从初代以来，已经迭代至2024年发布的最新款TPU v6e。而Marvell的客户据传包括AWS、谷歌和微软。近日，Marvell与AWS还宣布将在未来五年内进一步深化合作关系，进一步供应定制化AI 产品。业内人士认为。这将助推Marvell AI定制芯片业务在下一财年实现翻倍增长。

陈福阳此前曾表示：“ 未来50%的AI Flops都会是ASIC，甚至CSP内部自用100%都将是ASIC。 ”

然而，在确定AI最终赢家时不应该如此草率。

诚然，博通展现出了巨大的潜力，而且它很可能已经与许多大型科技公司合作开发英伟达 GPU 的“替代品”。但这并不意味着 ASIC 将成为未来的主流，也不意味着博通将成为最后的赢家。

即使有了 ASIC AI芯片，企业仍有很多理由青睐英伟达芯片。

• 用途广泛的 GPU 可能更有用，购买风险也更低

• 英伟达有着良好的业绩记录

• 英伟达拥有 CUDA 和成熟的生态系统。

最后一点或许是最重要的。人工智能不仅关乎硬件，还关乎软件。 GPU+CUDA+NVLink 是英伟达帝国生态圈的三大王牌。

NVLink是一种高速互连技术，旨在加快 CPU 与 GPU、GPU 与 GPU 之间的数据传输速度，提高系统性能。NVLink通过GPU之间的直接互联，可扩展服务器内的多GPU I/O，相较于传统PCIe总线可提供更高效、低延迟的互联解决方案。

CUDA是一种通用并行计算架构，它使开发者能够使用英伟达的GPU进行通用计算（也称为GPGPU）。CUDA包括了一个名为 CUDA ISA的指令集，以及 GPU 内部专门针对并行计算优化的硬件引擎。此外，英伟达还提供了一系列开发工具包，如编译器、调试器和分析器，以及支持多种编程语言的 SDK，包括 C/C++、Fortran等。这些工具和支持使得 CUDA 广泛应用于各种领域，如科学计算、数据分析、机器学习等。

因此，英伟达凭借其GPU、CUDA、私有专用网络协议NVLink技术以及成熟的生态建立了自己的商业帝国。

不过， 你有你的张良计，我有我的过墙梯 ！ 除了高速发展的AI定制芯片业务，博通还有高效协同的网络与软件生态，以及PCIe交换机、光学、SerDes、DSP等各种强大的互连技术。

借用下“启哥有何妙计”的观点：

不过摩根士丹利指出， ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退 。相反，这两种技术将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。

Omdia半导体产业研究总监何晖也表示：“ASIC芯片往往只针对特定客户的某种特定功能、特定任务开发，而无法做到通用的场景，一般都是公司自用为主，因此对英伟达整体需求的影响不会很大。”但她同时认为，未来英伟达芯片的出货量可能会受到一定的压力。

展望 2025 财年第一季度，博通表示预计基础设施软件销售额将达到 65 亿美元，同比增长 41%。芯片收入将增长 10%，达到 81 亿美元，AI 芯片收入将增长 65%，达到 38 亿美元。这使得非 AI 芯片收入下降到“十几亿美元”左右，达到 43 亿美元。总收入将增长 22%，达到 146 亿美元。

参考链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/u2e6breQaZnN0S396BhHiw

https://www.cnbc.com/2024/12/14/broadcoms-long-path-to-the-trillion-dollar-club-and-trumps-role.html