Nvidia aún domina la conversación sobre los chips de IA, pero Broadcom está construyendo silenciosamente un negocio que hace que la pregunta sea más complicada de lo que solía ser.
Broadcom reportó ingresos por semiconductores de IA de 16.7 mil millones de dólares en su tercer trimestre fiscal de 2026, un aumento del 221% en comparación con el mismo período del año anterior.
La estrategia de chip personalizado está dando resultados
La clave para comprender el crecimiento de Broadcom es la distinción entre lo que vende y lo que vende Nvidia. Nvidia fabrica unidades de procesamiento gráfico de propósito general potentes que pueden ejecutar casi cualquier carga de trabajo de IA de inmediato. Broadcom fabrica circuitos integrados específicos de aplicación, o ASIC, diseñados desde cero según las necesidades exactas de un cliente específico.
Aquellos aceleradores personalizados representaron el 73% de los ingresos de IA de Broadcom en el Q3, y la lista de clientes parece un quién es quién del desarrollo de IA de vanguardia. Google ha colaborado con Broadcom en múltiples generaciones de sus Unidades de Procesamiento de Tensor. La familia de chips MTIA de Meta recorre la misma línea de producción. OpenAI está desarrollando sus llamados chips Jalapeño con la ayuda de Broadcom, y Anthropic también se ha sumado a la lista.
Broadcom afirma tener una cuota de mercado de aproximadamente el 70-80% en el diseño de aceleradores AI personalizados.
Predicciones que llaman la atención
La administración revisó al alza su previsión de ingresos por IA para el ejercicio fiscal 2026 hasta aproximadamente $58 mil millones, lo que representa un crecimiento aproximado del 186% interanual. A partir de ahí, las proyecciones se aceleran notablemente: la previsión para el ejercicio fiscal 2027 apunta a alrededor de $115 mil millones, frente a una estimación anterior de más de $100 mil millones, y el ejercicio fiscal 2028 tiene una proyección de aproximadamente $230 mil millones.
Broadcom vincula esa proyección con lo que describe como despliegues de varios gigavatios, lo que significa centros de datos tan grandes que requieren su propia infraestructura eléctrica.
El total de la carga de trabajo de IA, según la demanda actual y los proyectos activos, supera los 73 mil millones de dólares.
Dónde encaja Broadcom en el panorama más amplio del hardware de IA
Nvidia domina el entrenamiento de grandes modelos de IA, donde la flexibilidad de cómputo en bruto es más importante. Broadcom prospera en la inferencia a gran escala, donde una empresa como Google sabe exactamente qué cómputo necesita realizar miles de millones de veces al día y puede justificar la inversión en ingeniería para construir un chip optimizado precisamente para esa tarea.
Las empresas también se superponen en silicio de red de IA, donde Broadcom tiene una posición bien establecida en chips de conmutación y conectividad que mueven datos entre procesadores dentro de grandes clústeres.
Diseñar un chip personalizado es una colaboración que dura varios años. Google ha estado trabajando con Broadcom en TPUs a través de múltiples generaciones de chips, lo que significa que los costos de cambio son verdaderamente altos y los ingresos son persistentes de una manera que rara vez lo son los ingresos de hardware commodity.