<p>如果仅靠中央处理器（CPU）来支持复杂的数据中心工作负载，如训练机器学习模型和运行人工智能（AI）应用程序，将需要很长时间。为此，使用专用半导体来加速计算密集型的 AI 任务。</p>
<p>在半导体领域，<strong>Nvidia</strong>（NVDA 0.39%）的图形处理单元（GPU）已成为行业标准。事实上，根据分析师的说法，该公司在 AI 加速器市场的份额在 80% 到 95% 之间。但 Nvidia 的股东最近从竞争对手 <strong>Broadcom</strong>（AVGO 3.15%）那里得到了令人担忧的消息。</p>
<h2>Nvidia 的股东刚刚从 Broadcom 那里得到了坏消息</h2>
<p>Broadcom 销售一系列半导体产品，包括在 <strong>Apple</strong> 和 <strong>Samsung</strong> 智能手机中的 Wi-Fi 和蓝牙组合芯片，以及在 <strong>Arista</strong> 交换机中的网络芯片。但华尔街特别关注其在特定应用集成电路（ASIC）方面的领导地位。ASIC 是为特定用例而专门设计的芯片，例如加速人工智能（AI）工作负载。</p>
<p>分析师估计，Broadcom 在定制 AI 芯片方面的市场份额约为 60%，这得益于其与三家超大规模公司的关系，超大规模公司是指拥有庞大数据中心的公司。虽然 Broadcom 没有明确其超大规模客户，但分析师普遍认为它们是谷歌母公司 <strong>Alphabet</strong>、<strong>Meta Platforms</strong> 和 TikTok 母公司字节跳动。</p>
<p>Broadcom 估计，来自其三家现有超大规模客户的收入将在 2027 年达到 600 亿到 900 亿美元，较 2024 年的 122 亿美元大幅增长。换句话说，该公司预计定制 AI 芯片的销售在未来三年将至少每年增长 70%，甚至可能达到每年 95% 的速度。</p>
<p>这对 Nvidia 的股东来说是个令人失望的消息，因为这意味着 Broadcom 可能会在 AI 加速器市场上获得更大的市场份额。事实上，<strong>摩根士丹利</strong> 的分析师估计，ASIC 将在 2027 年占 AI 加速器销售的 13%，而 2024 年为 11%。他们还认为这一数字在 2030 年可能达到 15%。但对 Nvidia 的股东来说，还有更多坏消息。</p>
<p>Broadcom 首席执行官 Hock Tan 在第四季度财报电话会议上告诉分析师，Broadcom 已选择了两家新的超大规模公司，预计到 2027 年将成为收入来源客户。这意味着定制 AI 芯片的收入在未来几年可能实际增长超过每年 95%。重要的是，虽然 Broadcom 没有明确客户，但分析师认为它们是 Apple 和 ChatGPT 的创始公司 OpenAI。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDIwNjYvYXJ0aWZpY2lhbC1pbnRlbGxpZ2VuY2UtMjguanBnJnc9NzAw?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDIwNjYvYXJ0aWZpY2lhbC1pbnRlbGxpZ2VuY2UtMjguanBnJnc9NzAw"/></p>
<p>图片来源：Getty Images。</p>
<h2>Nvidia 的股东仍然有理由保持乐观</h2>
<p>我提到 Broadcom 选择了两家额外的超大规模公司作为潜在客户。首席执行官 Hock Tan 自己使用了这个词，因为 Broadcom 不会为小公司开发 ASIC，且小公司也没有兴趣使用定制 AI 芯片。</p>
<p>这有两个原因。首先，设计 ASIC 的成本很高，因此客户必须拥有足够大的数据中心规模来证明这一开支的合理性。<strong>Piper Sandler</strong> 的分析师 Harsh Kumar 最近告诉 CNBC，每个芯片的设计成本约为 5 亿美元，因此与只能下几千个订单的客户合作在财务上并不明智。相反，订单必须在 25 万到 50 万单位之间。</p>
<p>其次，定制芯片的灵活性较差，因为它们是为特定工作负载设计的，缺乏支持的软件开发工具。Nvidia 提供了一个强大的代码库和预训练模型的生态系统，以简化 GPU 应用开发。而 ASIC 没有这样的工具。这意味着部署定制芯片需要较高的技术专业知识，这限制了 Broadcom 的客户基础。</p>
<p>此外，尝试使用 ASIC 的公司最终可能会决定成本超过收益。New Street Research 的 Antoine Chkaiban 表示，只有两家公司在大规模部署定制 AI 硅片：谷歌和 <strong>Amazon</strong>。因此，Nvidia 在 AI 加速器市场中处于良好的领导地位。<strong>美国银行</strong> 的分析师估计，到 2030 年，Nvidia 将占据 75% 的市场份额，仅比 2024 年的 80% 略有下降。</p>
<p>展望未来，华尔街认为 Nvidia 的调整后收益将在 2027 财年（截至 2027 年 1 月）之前每年增长 34%。这一共识使得当前 53 倍的调整后收益估值显得非常合理。潜在投资者可以自信地购买几股，而现有股东在未来也有充分的理由保持乐观。</p>

英伟达

博通

<p>Nvidia 的投资者收到了令人担忧的消息，因为竞争对手博通预计将在人工智能加速器市场上获得市场份额。博通在定制人工智能芯片领域拥有 60% 的市场份额，预计将从超大规模客户那里实现显著的收入增长，可能到 2027 年达到 900 亿美元。分析师预测，到 2027 年，专用集成电路（ASIC）将占人工智能加速器销售的 13%。尽管如此，Nvidia 仍保持强劲的市场地位，预计到 2030 年将占据 75% 的市场份额，并预计到 2027 财年年均收益增长 34%，这使得其当前估值对投资者而言显得合理</p>

<p>Complex data center workloads like training machine learning models and running artificial intelligence (AI) applications would take a very long time if powered only by central processing units (CPUs). To that end, specialized semiconductors are used to speed up computationally intensive AI tasks.</p>
<div class="lb-trans"><p>如果仅靠中央处理器（CPU）来支持复杂的数据中心工作负载，如训练机器学习模型和运行人工智能（AI）应用程序，将需要很长时间。为此，使用专用半导体来加速计算密集型的 AI 任务。</p>
</div><p>In that semiconductor vertical, <strong>Nvidia</strong>(NVDA 0.39%) graphics processing units (GPUs) have emerged as the industry standard. In fact, the company has between 80% and 95% market share in AI accelerators, according to analysts. But Nvidia shareholders recently got some worrisome news from rival <strong>Broadcom</strong>(AVGO 3.15%).</p>
<div class="lb-trans"><p>在半导体领域，<strong>Nvidia</strong>（NVDA 0.39%）的图形处理单元（GPU）已成为行业标准。事实上，根据分析师的说法，该公司在 AI 加速器市场的份额在 80% 到 95% 之间。但 Nvidia 的股东最近从竞争对手 <strong>Broadcom</strong>（AVGO 3.15%）那里得到了令人担忧的消息。</p>
</div><h2>Nvidia shareholders just got some bad news from Broadcom</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 的股东刚刚从 Broadcom 那里得到了坏消息</h2>
</div><p>Broadcom sells a range of semiconductor products, including combined Wi-Fi and Bluetooth chips in <strong>Apple</strong> and <strong>Samsung</strong> smartphones, as well as networking chips in <strong>Arista</strong> switches. But Wall Street is particularly fascinated by its leadership in application-specific integrated circuits (ASICs.) ASICs are chips purpose-built for specific use cases like accelerating artificial intelligence (AI) workloads.</p>
<div class="lb-trans"><p>Broadcom 销售一系列半导体产品，包括在 <strong>Apple</strong> 和 <strong>Samsung</strong> 智能手机中的 Wi-Fi 和蓝牙组合芯片，以及在 <strong>Arista</strong> 交换机中的网络芯片。但华尔街特别关注其在特定应用集成电路（ASIC）方面的领导地位。ASIC 是为特定用例而专门设计的芯片，例如加速人工智能（AI）工作负载。</p>
</div><p>Analysts estimate Broadcom has approximately 60% market share in custom AI chips due to its relationships with three hyperscalers, a term that refers to companies with vast data center footprints. While Broadcom has not identified its hyperscale customers, analysts generally believe they are Google parent <strong>Alphabet</strong>, <strong>Meta Platforms</strong>, and TikTok parent ByteDance.</p>
<div class="lb-trans"><p>分析师估计，Broadcom 在定制 AI 芯片方面的市场份额约为 60%，这得益于其与三家超大规模公司的关系，超大规模公司是指拥有庞大数据中心的公司。虽然 Broadcom 没有明确其超大规模客户，但分析师普遍认为它们是谷歌母公司 <strong>Alphabet</strong>、<strong>Meta Platforms</strong> 和 TikTok 母公司字节跳动。</p>
</div><p>Broadcom estimates revenue from its three existing hyperscale customers will range from $60 billion to $90 billion in 2027, up from $12.2 billion in 2024. In other words, the company anticipates that custom AI chip sales will increase at least 70% annually in the next three years, but perhaps as quickly as 95% annually.</p>
<div class="lb-trans"><p>Broadcom 估计，来自其三家现有超大规模客户的收入将在 2027 年达到 600 亿到 900 亿美元，较 2024 年的 122 亿美元大幅增长。换句话说，该公司预计定制 AI 芯片的销售在未来三年将至少每年增长 70%，甚至可能达到每年 95% 的速度。</p>
</div><p>That is disappointing for Nvidia shareholders because it means Broadcom will likely gain market share in AI accelerators. In fact, analysts at <strong>Morgan Stanley</strong> estimate that ASICs will account for 13% of AI accelerator sales in 2027, up from 11% in 2024. They also think that figure could hit 15% in 2030. But there is more bad news for Nvidia shareholders.</p>
<div class="lb-trans"><p>这对 Nvidia 的股东来说是个令人失望的消息，因为这意味着 Broadcom 可能会在 AI 加速器市场上获得更大的市场份额。事实上，<strong>摩根士丹利</strong> 的分析师估计，ASIC 将在 2027 年占 AI 加速器销售的 13%，而 2024 年为 11%。他们还认为这一数字在 2030 年可能达到 15%。但对 Nvidia 的股东来说，还有更多坏消息。</p>
</div><p>Broadcom CEO Hock Tan told analysts on the fourth-quarter earnings call that Broadcom has selected two new hyperscalers that are likely to be revenue-generating customers by 2027. That means revenue from custom AI chips could actually grow faster than 95% annually in the next few years. Importantly, while Broadcom did not identify the customers, analysts believe they are Apple and ChatGPT creator OpenAI.</p>
<div class="lb-trans"><p>Broadcom 首席执行官 Hock Tan 在第四季度财报电话会议上告诉分析师，Broadcom 已选择了两家新的超大规模公司，预计到 2027 年将成为收入来源客户。这意味着定制 AI 芯片的收入在未来几年可能实际增长超过每年 95%。重要的是，虽然 Broadcom 没有明确客户，但分析师认为它们是 Apple 和 ChatGPT 的创始公司 OpenAI。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDIwNjYvYXJ0aWZpY2lhbC1pbnRlbGxpZ2VuY2UtMjguanBnJnc9NzAw" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F802066%2Fartificial-intelligence-28.jpg&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Getty Images.</p>
<div class="lb-trans"><p>图片来源：Getty Images。</p>
</div><h2>Nvidia shareholders still have good reason to be optimistic</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 的股东仍然有理由保持乐观</h2>
</div><p>I mentioned that Broadcom <em>selected</em> two additional hyperscalers as potential customers. CEO Hock Tan himself used that word because Broadcom will not develop ASICs for small companies, nor would small companies have an interest in using custom AI chips.</p>
<div class="lb-trans"><p>我提到 Broadcom 选择了两家额外的超大规模公司作为潜在客户。首席执行官 Hock Tan 自己使用了这个词，因为 Broadcom 不会为小公司开发 ASIC，且小公司也没有兴趣使用定制 AI 芯片。</p>
</div><p>There are two reasons for that. First, designing ASICs is expensive, so the customer must have a data center footprint large enough to warrant the expense. <strong>Piper Sandler</strong> analyst Harsh Kumar recently told CNBC that each chip costs about $500 million to design, so it would not be financially sensible to work with clients that can only order a few thousand. Instead, orders must be in the range of 250,000 to 500,000 units.</p>
<div class="lb-trans"><p>这有两个原因。首先，设计 ASIC 的成本很高，因此客户必须拥有足够大的数据中心规模来证明这一开支的合理性。<strong>Piper Sandler</strong> 的分析师 Harsh Kumar 最近告诉 CNBC，每个芯片的设计成本约为 5 亿美元，因此与只能下几千个订单的客户合作在财务上并不明智。相反，订单必须在 25 万到 50 万单位之间。</p>
</div><p>Second, custom chips are less flexible because they are designed for specific workloads and lack supporting software development tools. Nvidia offers a robust ecosystem of code libraries and pretrained models that streamline GPU application development. No such tools exist for ASICs. That means deploying custom chips requires a high degree of technical expertise, which means Broadcom's customer base is limited.</p>
<div class="lb-trans"><p>其次，定制芯片的灵活性较差，因为它们是为特定工作负载设计的，缺乏支持的软件开发工具。Nvidia 提供了一个强大的代码库和预训练模型的生态系统，以简化 GPU 应用开发。而 ASIC 没有这样的工具。这意味着部署定制芯片需要较高的技术专业知识，这限制了 Broadcom 的客户基础。</p>
</div><p>Additionally, companies that experiment with ASICs may ultimately decide the costs outweigh the benefits. Antoine Chkaiban at New Street Research says only two companies have deployed custom AI silicon at scale: Google and <strong>Amazon</strong>. So Nvidia is well positioned to maintain its leadership in AI accelerators. <strong>Bank of America</strong> analysts estimate it will capture 75% market share in 2030, down only slightly from 80% in 2024.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，尝试使用 ASIC 的公司最终可能会决定成本超过收益。New Street Research 的 Antoine Chkaiban 表示，只有两家公司在大规模部署定制 AI 硅片：谷歌和 <strong>Amazon</strong>。因此，Nvidia 在 AI 加速器市场中处于良好的领导地位。<strong>美国银行</strong> 的分析师估计，到 2030 年，Nvidia 将占据 75% 的市场份额，仅比 2024 年的 80% 略有下降。</p>
</div><p>Looking ahead, Wall Street thinks Nvidia's adjusted earnings will increase at 34% annually through fiscal 2027, which ends in January 2027. That consensus makes the current valuation of 53 times adjusted earnings look very reasonable. Prospective investors can buy a few shares with confidence, and current shareholders have good reason to optimistic going forward.</p>
<div class="lb-trans"><p>展望未来，华尔街认为 Nvidia 的调整后收益将在 2027 财年（截至 2027 年 1 月）之前每年增长 34%。这一共识使得当前 53 倍的调整后收益估值显得非常合理。潜在投资者可以自信地购买几股，而现有股东在未来也有充分的理由保持乐观。</p>
</div>

Nvidia Stock Investors Just Got Bad News From AI Semiconductor Rival Broadcom

- Nvidia 在 AI 加速器市场占有 80% 至 95% 的份额。  
- Broadcom 预计到 2027 年，定制 AI 芯片销售将年增长 70% 至 95%。  
- 分析师认为，Nvidia 仍将保持 AI 加速器的领导地位。  

英伟达的股票投资者刚刚从 AI 半导体竞争对手博通那里收到了坏消息