Patuloy pa ring may-ari ng Nvidia ang usapin tungkol sa AI chip, ngunit ang Broadcom ay tahimik na nagtatayo ng isang negosyo na ginagawang mas kumplikado ang tanong kaysa dati.
Ipinahayag ng Broadcom ang $16.7 bilyon sa kita mula sa AI semiconductor para sa kanilang ikatlong kuwarto ng piskal na 2026, isang pagtaas ng 221% kumpara sa parehong panahon noong taong nakaraan.
Nagkakaroon ng bunga ang estratehiya ng custom chip
Ang susi sa pag-unawa sa paglago ng Broadcom ay ang pagkakaiba sa pagitan ng ano ang itinatinda nito at ano ang itinatinda ng Nvidia. Gumagawa ang Nvidia ng makapangyarihang mga general-purpose graphics processing unit na kayang pagsimulan ang almost anumang AI workload nang agad. Gumagawa ang Broadcom ng mga custom application-specific integrated circuits, o ASICs, na disenyo mula sa simula batay sa eksaktong pangangailangan ng isang customer.
Ang mga custom na accelerator na ito ay nagsilbi bilang 73% ng Q3 AI na kita ng Broadcom, at ang listahan ng mga kliyente ay parang isang who’s who ng pag-unlad sa harap ng AI. Ang Google ay nagtatrabaho kasama ang Broadcom sa maraming henerasyon ng kanyang Tensor Processing Units. Ang serye ng mga chip na MTIA ng Meta ay dumadaan sa parehong proseso. Ang OpenAI ay nagpapaunlad ng kanilang mga tinatawag na Jalapeño chips kasama ang tulong ng Broadcom, at sumali na rin ang Anthropic sa listahan.
Sinasabi ng Broadcom na mayroon silang halos 70-80% na bahagi sa merkado sa disenyo ng custom AI accelerator.
Mga palagay na nagpapalaki ng mga noo
Inilabas ng pamamahala ang kanilang gabay sa kita mula sa AI para sa piskal na 2026 nang itaas sa halos $58 bilyon, na nagpapakita ng halos 186% na paglago taon-taon. Mula roon, ang mga proyeksyon ay umuunlad nang malakas: ang gabay para sa piskal na 2027 ay naglalayon sa halos $115 bilyon, na mas mataas kaysa sa dating estimado na higit sa $100 bilyon, at ang piskal na 2028 ay may paunang bawas na halos $230 bilyon.
Nakakabit ng Broadcom ang proyeksyon na iyon sa kung ano ang tinatawag niyang multi-gigawatt deployments, na nangangahulugan ng data centers na sobrang laki kaya kailangan ng kanilang sariling infrastruktura ng enerhiya.
Ang kabuuang backlog ng AI, batay sa kasalukuyang demand at aktibong mga proyekto, ay hihigit sa $73 bilyon.
Kung saan nagkakaroon ang Broadcom sa mas malawak na larawan ng AI hardware
Nvidia ang dominanteng player sa pag-train ng malalaking AI model, kung saan ang raw compute flexibility ang pinakamahalaga. Broadcom naman ay umuunlad sa inference sa malaking iskala, kung saan isang kumpanya tulad ng Google ay alam nang tumpak kung anong computation ang kailangan nilang gawin ng milyon-milyon beses araw-araw at kayang patunayan ang investmeng pang-ingenyeriya para lumikha ng isang chip na optimized lamang para sa eksaktong gawain na iyon.
Ang mga kumpanya ay nagkakasalungat din sa AI networking silicon, kung saan may matagal nang position ang Broadcom sa mga switching at connectivity chips na naglalayong ilipat ang data sa pagitan ng mga processor sa loob ng malalaking cluster.
Ang pagdidisenyo ng isang custom chip ay isang maraming taong kolaborasyon. Nagtatrabaho ang Google kasama ang Broadcom sa TPUs sa iba’t ibang henerasyon ng chip, na nangangahulugan na mataas ang mga gastos sa pagpapalit at malakas ang kita sa paraang hindi karaniwan sa kita ng commodity hardware.