人工智能的下一个战场：博通的 TPU 支持的 ASIC 正在挑战英伟达的 GPU 主导地位

执行摘要

TradingKey - 博通（NASDAQ: AVGO）最近与 OpenAI 达成了一项里程碑式的 100 亿美元交易，供应定制的 AI 加速器，巩固了其在蓬勃发展的 AI 半导体市场中的领导地位。与谷歌 TPU 的长期合作关系，使博通能够在 AI 定制硅市场中捕获显著增长。在 2025 财年第三季度，博通报告收入为 159.5 亿美元，AI 相关销售增长了 63%。公司保持强劲的资产负债表、稳健的利润和令人印象深刻的自由现金流。

预计博通的收入将迅速增长，主要受益于谷歌 TPU 芯片的出货量增加和对 AI 产品需求的上升。根据对 2026 财年每股收益（EPS）为 9 美元的预测，以及 40 到 45 倍的前瞻市盈率，股票的目标价格预计在 360 到 400 美元之间。这反映了博通强大的技术、多样化的产品组合以及首席执行官 Hock Tan 的稳定领导。

来源：TradingKey

公司介绍与业务概述

博通公司是一家全球半导体巨头，总部位于加利福尼亚，以其广泛的半导体产品和基础设施软件组合而闻名。成立于 1961 年，博通通过战略收购和创新不断发展，渗透到数据中心基础设施、网络、宽带、无线通信和存储等多个关键领域。

来源：博通

公司的半导体解决方案部门是其运营的核心，特别服务于超大规模数据中心、云基础设施和 5G 网络的快速增长市场。博通的优势在于其广泛的产品范围、与谷歌等超大规模客户的良好关系，以及与主要代工厂（如台积电）紧密集成的供应链。

这种跨产品和客户的深度整合使博通能够乘着 AI 驱动的需求浪潮，特别是在加速计算和高速网络能力方面，成为 AI 半导体生态系统中不可或缺的供应商。

博通与谷歌的合作关系

博通增长的重要支柱是与谷歌的长期合作关系，集中在谷歌的张量处理单元（TPU）的开发和制造上。这些 TPU 是为 AI 工作负载精心调校的定制 ASIC，涵盖了基于最先进的 3nm 制程技术的多个世代。

在财务上，这一合作关系是博通的基石，预计到 2025 年，来自谷歌 TPU 项目的 AI 收入将超过 100 亿美元（约占总收入的 15%）。 这一激增是由于对 AI 加速的需求不断增长，推动谷歌全球数据中心处理庞大的神经网络和大型语言模型。这些 TPU 能够高效进行 AI 推理和训练，增强谷歌的 AI 能力，同时与现成的 GPU 解决方案相比，提供集成和成本效率。

然而，尽管它们发挥着关键作用，博通的 ASIC 通常在原始吞吐量和计算效率上落后于领先的 AI GPU，如 NVIDIA 的 H200。

最近，谷歌寻求通过与台湾的联发科技合作，来多样化其 TPU 供应，特别是处理 I/O 模块和外围功能。这一策略有助于分散供应链风险并降低成本。虽然联发科技专注于生产高产量、复杂度较低的组件，但博通仍然在谷歌的 TPU 生态系统中占据核心地位，因其在设计和制造高科技、复杂 ASIC 核心方面的专业知识。这种互补的合作关系在可扩展性与技术复杂性之间保持平衡，维持了博通在联发科技生产实力旁的关键角色。

下图提供了谷歌 TPU 开发里程碑的示意时间线。

来源：TD Cowen

然而，这一不断演变的格局带来了明显的挑战，因为超大规模运营商越来越推动降低 ASIC 供应商的利润率，以最大化自身的投资回报。这是由于需要弥补与多功能通用 GPU 相比的性能差距，这对价格施加了显著的下行压力。尽管面临这些逆风，博通凭借其先进的技术、规模和深厚的客户关系，在利润率方面相对于许多其他 ASIC 供应商处于更有利的谈判地位。 这一优势应有助于博通在维持其在定制 AI 硅市场的领导地位的同时，驾驭利润压力。

来源：博通、Marvell、MediaTek、Alchip、GUC 财务报表

ASIC 与 GPU

在 AI 加速领域，ASIC 和 GPU 之间的界限越来越模糊。现代数据中心 GPU 的演变远远超出了其作为通用图形处理器的初始角色，现在是专门为要求苛刻的 AI 工作负载设计的高度专业化的类似 ASIC 的芯片。一个典型的例子是 Nvidia 的 Rubin CPX GPU，专门用于处理大规模上下文的 AI 推理，如百万标记的软件编码和生成视频应用。Rubin 可以使用为 AI 任务优化的专用低精度浮点格式执行高达 30 拍浮点运算的计算能力。这种高计算能力使 Rubin 能够非常高效地处理复杂的 AI 推理和训练工作负载。

这一创新拓宽了竞争格局：Nvidia 不仅仅是一个 GPU 供应商，还是一个强大的 ASIC 设计者。 Rubin 架构表明，GPU 可以高度应用特定，进一步模糊了 ASIC 和 GPU 之间的传统二元对立。对于像博通这样的公司来说，这种融合意味着他们不仅要与其他定制 ASIC 供应商竞争，还要与 Nvidia 的尖端 GPU 平台竞争，这些平台结合了 ASIC 般的专用硬件，例如针对矩阵乘法优化的张量核心，这是深度学习模型中的核心数学运算。

来源：Nvidia

GPU 通常提供更好的投资回报，因为它们性能更高，软件支持完善，并且可以在许多地方使用。定制 ASIC，包括博通制造的 ASIC，在大规模使用时也可以实现约 20% 的回报。然而，要使这些定制芯片具有价值，它们的性能至少需要达到最佳 GPU 的一半。如果它们的性能远低于此，就很难为大型项目使用它们辩护。

这种竞争动态给 ASIC 供应商带来了相当大的压力，迫使他们快速创新并确保成本效益设计，同时还要应对来自超大规模客户的不断变化的利润压力，这些客户寻求成本、性能和灵活性之间的最佳权衡。

财务表现

博通 2025 财年第三季度的业绩反映出由 AI 半导体需求驱动的强劲增长。公司报告总收入为 159.5 亿美元，同比增长 22%。半导体解决方案部门，包括 ASIC 和 AI 芯片，增长了 26%，达到 92 亿美元（约占总收入的 58%），而 AI 特定收入激增 63%，达到 52 亿美元，标志着连续十个季度的稳定增长。基础设施软件 收入也贡献了 68 亿美元，同比增长 17%。

注：2024 年基础设施软件收入的急剧增长来自于对 VMware 的收购。

来源：博通，TradingKey

由于产品组合向更高数量的低利润 AI 加速器（XPUs）和无线产品转变，以及非 AI 半导体部门持续疲软，2025 财年第三季度的利润率略有下降。这种组合稀释在 AI 和软件部门的强劲收入增长的情况下，暂时对利润造成了压力。博通预计，随着产品组合的稳定，利润率将在第四季度部分恢复。

来源：博通，TradingKey

GAAP 每股收益为 0.85 美元，较之前的亏损显著回升。博通产生了 70 亿美元的自由现金流，占收入的 44%，支持其通过分红和股票回购的强大资本回报策略。

来源：博通，TradingKey

从资产负债表的角度来看，博通保持适度的杠杆，总债务接近 640 亿美元，债务与股本比率接近 0.9。公司的利息覆盖比率为 7.5，仍然强劲，表明有足够的收益来覆盖债务利息义务。

来源：博通，TradingKey

博通的库存略有增加。截至 2025 财年第三季度，库存约为 21.8 亿美元，较第二季度环比增长约 8%，反映出对下季度预期收入增长的准备。尽管库存增加，但库存周转天数略微改善至 52 天，表明在需求增长的情况下，库存管理得当。

来源：博通，TradingKey

展望未来，博通预计 AI 半导体收入将在 2025 财年第四季度进一步加速，达到 62 亿美元，巩固其在云基础设施扩展中的核心增长引擎地位。尽管非 AI 部门面临一些压力，但公司的多元化产品组合和财务实力使其在持续增长中处于良好位置。

首席执行官 Hock Tan 计划领导博通到 2030 年，他的薪酬方案与公司的 AI 收入增长挂钩。他获得了绩效股票单位（PSUs），只有在博通在 2028 财年至 2030 财年期间达到特定的 AI 收入目标，并且他在此期间仍留在公司时才能归属。这种结构将 Tan 的奖励与激进的 AI 增长直接挂钩，反映了董事会对 AI 相关销售是博通未来成功的核心的信念。

来源：博通

战略展望与估值

博通在不断增长的 ASIC 芯片市场中处于良好位置，预计到 2030 年市场规模将达到约 500 亿美元，根据 Grand View Research，这大约占更广泛加速器市场的 15%。

得益于其强大的多年合同和先进技术，博通有望在这一增长中占据重要份额。其全面的知识产权、制造实力和广泛的客户基础为其抵御像联发科技这样的竞争对手创造了强大的壁垒。

博通预计在未来几年将实现高个位数的复合年增长率，主要受益于 TPU 的持续增长和日益增长的人工智能基础设施需求。考虑到稳定的利润率假设和不断增长的人工智能曝光率，基于共识的 2026 财年每股收益 9 美元，前瞻市盈率约为 40-45 倍，支持目标价格区间为 360-400 美元。这反映出对持续增长、强劲的自由现金流、技术领导力和人工智能半导体解决方案结构性扩张的适度积极看法。

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