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近日，美股迎來了一個具有里程碑意義的時刻——博通（AVGO）的市值突破萬億美元，達到 1.05 萬億美金。這一成就使博通成為繼蘋果、微軟、英偉達、亞馬遜、Meta、伯克希爾、特斯拉、臺積電、alphabet（谷歌）之後，美股第 10 家，全球第 12 個破萬億美金市值的公司。其股價收盤時上漲 24.43%，市值的大幅躍升摺合人民幣超 1.4 萬億元，甚至超過了全大 A 所有半導體公司市值總和的一倍有餘。這一驚人的漲幅和突破，不僅彰顯了博通在全球商業版圖中的卓越地位，更引發了各界對其深入探究的強烈興趣。
一、AI ASIC 與通用GPU處理器的深度博弈
（一）ASIC 與 FPGA：狹義競品的較量
ASIC，即專用積體電路，在狹義競品層面主要對應 FPGA（現場可程式設計門陣列）。FPGA 具有獨特的優勢，客戶能夠藉助 quartus 軟體對晶片內部配置資料進行重新程式設計，靈活地重新定義晶片的各個功能區塊，使其能夠搖身一變成為不同功能的晶片，從而勝任影像處理器、音訊控制器、訊號調變解調器、記憶體控制器、工業裝置核心晶片、機器人處理器以及神經網路加速器等多種角色，廣泛應用於工業、汽車、機器人、通訊、消費、AI 乃至航天軍工等眾多行業。
目前 FPGA 的行業格局呈現“兩大一小”的態勢。其中“兩大”分別為賽靈思和阿爾特拉，不過如今它們已分別被 AMD 和英特爾這兩大 CPU 巨頭收購。“一小”則是萊迪思。國外其他行業公司還包括 Actel、Achronix、微芯等，國內較為知名的有復旦微、安路科技、高雲、智多星、華微、紫光同創、京微齊力等。然而，不得不承認的是，高階 FPGA 領域國內外仍存在較大的行業差距。
FPGA 的基本商業邏輯在於，當客戶產品用量不大且需要靈活部署時，自行研發晶片成本過高，此時靈活多變可程式設計的 FPGA 便成為了理想之選。但由於其功能是透過程式設計“捏合”而成，效能存在一定限度，一旦超出範圍便難以滿足需求。例如在 ATE 測試裝置的研發中，早期階段用量小且對晶片效能要求不高時，FPGA 能夠勝任，但當頻率達到 800MHz 時，便觸及了 FPGA 的效能極限。若要開發效能卓越、超過 1GHz 且能對標愛德萬經典機型 93K 的裝置，就必須採用專用 ASIC 晶片。
這也揭示了 ASIC 和 FPGA 在商業競爭中的邏輯關係：隨著產品用量上升或效能需求提高，客戶在資金允許的情況下，往往會逐漸放棄 FPGA 方案，轉而投身於高階 ASIC 專用晶片的研發。畢竟，研發一款專用 ASIC 晶片雖成本高昂，但能滿足更高的效能需求，是企業在特定發展階段的戰略選擇。
（二）ASIC 與通用處理器：廣義競品的對決
從廣義競品的角度來看，ASIC 的對手則是整個通用處理器領域，如 GPU/GPGPU、CPU 等。通用處理器加上作業系統後可部署於任意客戶應用場景，而 ASIC 則專注於特定客戶的特定功能與任務開發，無法實現通用場景的覆蓋。在廣義概念下，所有專用晶片均可歸類為 ASIC 晶片，例如專用藍牙晶片、Wifi 晶片、DSP、編解碼晶片等。這種廣義與狹義的競品界定，構建了 ASIC 在晶片市場中獨特的競爭生態位，使其既面臨著來自特定領域可程式設計晶片的挑戰，又需在通用功能晶片的廣泛應用場景中尋找差異化競爭優勢。
二、博通在 AI ASIC 領域的戰略佈局與行業邏輯
（一）助力谷歌開發 TPU：開啟定製化晶片合作先河
博通在 AI ASIC 領域的重要實踐之一是協助谷歌開發其專用的 AI ASIC——谷歌的 TPU。谷歌之所以選擇與博通合作，背後有著深刻的戰略考量。在與 ChatGPT 的競爭中，若各方均依賴英偉達的 GPU，難以形成差異化優勢，且英偉達 GPU 價格高昂且供應緊張。基於此，谷歌制定了自主開發晶片的戰略：首先，擺脫對 CUDA 的依賴，從而規避英偉達在 GPU 領域的技術壟斷與商業剝削；其次，開發一款僅適配自身系統與演算法、能高效訓練自家模型的專用晶片；最後，確保該晶片成本遠低於英偉達 GPU，以在算力成本上佔據競爭優勢。
谷歌雖擁有自己的晶片團隊，但獨立開發新晶片成本過高。於是，博通憑藉其豐富的 IC 設計團隊和龐大的 IP 資源庫，成為谷歌的理想合作伙伴。雙方合作開發新款 TPU，博通負責流片等關鍵環節，這種模式類似於國內芯原股份、翱捷、瀾起科技等企業所採用的一站式設計服務。除博通外，Marvell 也涉足類似業務，有訊息稱微軟與 Marvell 已開啟合作洽談，且 Marvell 高管對合作前景表示樂觀，稱微軟給予的機會超乎想象。
這種協助客戶開發晶片的設計服務因客戶需求而異，涵蓋前端程式碼編寫、後端佈線，甚至包括前後端設計、流片、封裝等全流程服務。除谷歌外，Meta、國內的字節跳動、騰訊等網際網路大廠均採用過此類模式，就連 OpenAI 也對這種模式持開放態度。一旦 OpenAI 認為英偉達 GPU 定價不合理且希望擺脫 CUDA 依賴，極有可能效仿谷歌與博通的合作模式開發自己的 LPU。
從行業發展邏輯來看，網際網路大廠及執行模型的公司對算力需求迫切，但又期望控制成本並實現自主可控。在這種背景下，自研專用 ASIC 晶片成為一種趨勢，而藉助博通、Marvell 等專業晶片設計公司的力量，則能夠在風險、算力、效能和成本之間找到平衡，實現互利共贏。
（二）博通的核心競爭力：多維度挑戰英偉達
英偉達在高階算力領域佔據著統治地位，其 GPU 在高階算力市場份額高達 97%。這得益於其 GPU 卓越的效能，在與英特爾和 AMD 的競爭中脫穎而出，同時，歷經十年精心培育的 CUDA 生態如今已根深葉茂，成為其核心競爭力之一。
此外，英偉達於 2016 年開發的 NV Link 更是其“王牌”中的“王牌”。NV Link 作為一種高速、低延遲的互聯技術，其 4.0 版本速度遠超傳統網路匯流排構架 PCI – E Gen 5 標準，在多 GPU 系統如深度學習模型訓練場景中，能夠實現 GPU 之間的高速資料共享，大幅提升平行計算效率，最佳化 GPU 與 CPU 之間的資料交換，增強系統靈活性與擴充套件性，提高系統能效比，從而構建了一個難以撼動的 GPU 卡叢集生態圈。
然而，博通卻具備挑戰英偉達帝國的實力與底氣。在晶片開發方面，英偉達有 GPU，博通則可依據客戶需求協助開發各種專用 ASIC，無論是 TPU、LPU 還是其他形式的 XPU，只要客戶能夠定義需求，博通就能憑藉其專業團隊和資源將其變為現實。在生態依賴上，英偉達的 CUDA 雖強大，但博通的客戶往往專注於自身演算法、系統和模型，對 CUDA 相容性並無硬性要求，更注重晶片的定製化效能與成本效益。
而在網路互聯技術領域，英偉達擁有 NV Link 和網絡卡晶片邁洛思，博通則以其強大的網路業務背景為依託，在網路晶片研發製造方面擁有深厚底蘊。博通的 Serdes IP 技術在超過 50G/s 的 Serdes 市場中佔據 76%的份額，具備開發更高速度如 112G 甚至 224G 產品的能力，能夠實現網路軟硬體的全打通，從交換機晶片到網絡卡晶片乃至 DPU，無所不能。這使得博通在面對英偉達看似堅不可摧的生態城牆時，成功找到了突破口，打破了英偉達在高階算力領域的部分壟斷優勢。
三、博通的未來展望與行業格局的演變
博通未來的高速增長核心在於 AI ASIC 定製化模式。據研究機構 Rosenblatt 預測，隨著其他科技巨頭在 AI 領域的不斷突破，客戶定製化的 AI ASIC 增速將超過 GPU 計算。這種定製化模式下，博通協助客戶開發 XPU 的產業規模和空間已被確認至少達 600 億美金。同時，博通有能力助力客戶構建類似 NV LINK + 邁洛思的方案，進一步推動客戶在自研 XPU + 超高速互聯叢集伺服器領域的探索與創新，這無疑再次證明了 AI ASIC 在產業層面蘊含著巨大的發展潛力。
當前的高階算力時代，正站在命運的十字路口，猶如 80 年代末臺積電以晶圓代工模式挑戰傳統 IDM 模式一般，博通的崛起正在改寫行業規則。只要客戶定製化 AI ASIC 的模式持續繁榮，博通便能在這一浪潮中持續獲利。不僅博通自身，具備類似能力的 Marvell 也有望分得一杯羹，前提是其能夠成功與行業巨頭建立緊密合作關係。
而對於英偉達而言，博通的崛起無疑是一個巨大的挑戰。隨著越來越多的客戶傾向於定製 AI ASIC，英偉達的 GPU 銷售可能面臨壓力。此時，英偉達面臨著艱難的抉擇：是否要涉足 AI ASIC 定製化業務？若參與，如何平衡 GPU 業務與 ASIC 定製業務的關係？若不參與，又如何應對市場份額被蠶食的風險？這些問題的答案，將在未來的行業發展程序中逐步揭曉，而整個高階算力行業的格局也將在博通與英偉達等企業的互動與競爭中持續演變，充滿了變數與機遇。無論是科技巨頭企業，還是關注行業動態的投資者與從業者，都需密切關注這一領域的發展動態，以便在即將到來的技術與商業變革浪潮中搶佔先機。
綜上所述，江湖上放眼望去，英特爾、AMD與英偉達的差距在不斷擴大，唯有博通兵強馬壯，尚可以與英偉達一戰。博通突破萬億市值不僅僅是其自身企業價值的體現，更是 AI ASIC 領域發展潛力的有力證明，以及對傳統高階算力格局的一次重大沖擊。在未來的科技競爭賽道上，博通與英偉達之間的較量將持續成為行業焦點，引領著全球高階算力技術與商業生態的發展方向。
內容參考：
https://mp.weixin.qq.com/s/u2e6breQaZnN0S396BhHiw
https://mp.weixin.qq.com/s/fPjVPoMycLhPdcDjCzs3ZQ
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