Ang CEO ng Broadcom, Hock Tan, ay ibinigay ang isang malinaw na signal sa mga investor tungkol sa direksyon ng mga digmaan sa AI infrastructure. Sa panayam ng kikitain ng Q3 2026 ng kumpanya, ipinakita ni Tan na ang Anthropic, ang maker ng Claude AI, ay nasa tamang landas upang maging pinakamalaking customer ng Broadcom para sa mga custom AI accelerator, kilala bilang XPUs, noong 2027. At inaasahan na ito ay mananatili sa pinakamataas na posisyon hanggang 2028.
Ang mga numero sa likod ng pagbuo ng compute ni Anthropic
Ang mga ambisyon sa hardware ni Anthropic ay nakakapanatok kahit sa pamantayan ng kasalukuyang arms race sa AI. Ang kumpanya ay naglagay ng order na $10 bilyon para sa mga Google TPU Ironwood racks noong Disyembre 2025, sumunod ng karagdagang order na may order value na $11 bilyon.
Ang timeline ng pag-deploy ay nagpapakita ng parehong agresibong imahe. Planohin ng Anthropic ang 1 gigawatt ng TPU capacity noong 2026, na lalago hanggang 5 GW ng TPU v8i capacity noong 2027, na may potensyal na makamit ang 10 GW noong 2028.
Nagsimula na ang Broadcom sa pagpapadala ng produksyon ng susunod na henerasyon ng TPU v8i, na magpapalakas sa isang malaking bahagi ng plano ng kapasidad. Nagbibigay din ang kumpanya ng custom na accelerators para sa mga chip na Jalapeño ng OpenAI, kaya naging pinili ng foundry ang Broadcom nang tahimik para sa dalawang pinakamahalagang frontier AI labs sa mundo.
Bakit ang custom silicon ay kumakain ng merkado ng GPU
Ang mga custom accelerators, o XPUs, ay disenyo para sa mga partikular na workload, kaya sila ay maaaring magbigay ng mas mahusay na performance per watt at per dolyar para sa mga kumpanya na kayang magdisenyo ng kanilang sarili. Inaasahan na mag-doble ang kita ni Broadcom mula sa AI semiconductor sa mga darating na taon, na hinahamon ng halos buong demand para sa custom silicon.
Ano ang ibig sabihin nito sa landscape ng AI infrastructure
Ang Broadcom ay ngayon ay kumpirmado bilang tagapagbigay ng custom silicon para sa hindi bababa sa tatlo sa mga pinakamahalagang AI organization sa mundo: Google, Anthropic, at OpenAI.
Ang mga numero sa pagkakasunod ng enerhiya ay kailangang pansinin rin ng sinuman na nagsusuri sa mga totoong limitasyon sa pagpapalawak ng AI. Ang paglipat mula sa 1 GW patungo sa 10 GW ng deployed compute sa loob ng dalawang taon ay magiging isang walang katumbas na pagtaas sa pangangailangan sa enerhiya mula sa isang kumpanya lamang.