Nvidia अभी भी AI चिप की बातचीत का मालिक है, लेकिन Broadcom एक ऐसा व्यवसाय शांति से बना रहा है जो इस सवाल को पहले की तुलना में अधिक जटिल बना रहा है।
ब्रॉडकॉम ने 2026 के अपने तिमाही तीसरे वित्तीय चतुर्थांश के लिए AI सेमीकंडक्टर राजस्व में 16.7 अरब डॉलर की कमाई की, जो पिछले वर्ष के इसी अवधि की तुलना में 221% की बढ़ोतरी है।
कस्टम चिप रणनीति सफल हो रही है
Broadcom के विकास को समझने की कुंजी यह है कि यह क्या बेचता है और Nvidia क्या बेचता है, इसमें अंतर है। Nvidia शक्तिशाली जनरल-पर्पस ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट बनाता है जो लगभग किसी भी AI वर्कलोड को बिना किसी अतिरिक्त समायोजन के चला सकते हैं। Broadcom, विशिष्ट ग्राहक की सटीक आवश्यकताओं के आधार पर पूरी तरह से डिज़ाइन किए गए कस्टम एप्लिकेशन-स्पेसिफिक इंटीग्रेटेड सर्किट, यानी ASICs बनाता है।
उन कस्टम एक्सेलरेटर्स ने ब्रॉडकॉम की तीसरे चौथाई के AI राजस्व का 73% हिस्सा दिया, और ग्राहक सूची अग्रणी AI विकास के सबसे बड़े नामों की तरह दिखती है। गूगल ने अपने टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट्स की कई पीढ़ियों में ब्रॉडकॉम के साथ साझेदारी की है। मेटा का MTIA चिप परिवार इसी पाइपलाइन से होकर गुजरता है। ओपनएआई ब्रॉडकॉम की मदद से अपने जलपेन्यो चिप्स विकसित कर रहा है, और एंथ्रोपिक भी सूची में शामिल हो गया है।
ब्रॉडकम ने कस्टम एआई एक्सेलरेटर डिज़ाइन में लगभग 70-80% बाजार हिस्सेदारी का दावा किया है।
ऐसे भविष्यवाणियाँ जो आँखें उठा दें
प्रबंधन ने अपने वित्तीय 2026 के एआई आय निर्देश को लगभग 58 अरब डॉलर तक बढ़ा दिया है, जो वर्ष-दर-वर्ष लगभग 186% की वृद्धि का प्रतिनिधित्व करता है। उसके बाद, अनुमान तेजी से बढ़ते हैं: वित्तीय 2027 का निर्देश लगभग 115 अरब डॉलर को लक्ष्य करता है, जो पिछले अनुमान 100 अरब डॉलर से अधिक से बढ़कर है, और वित्तीय 2028 का अनुमान लगभग 230 अरब डॉलर है।
ब्रॉडकम ने इस अनुमान को अपने द्वारा मल्टी-गीगावॉट डिप्लॉयमेंट्स के रूप में वर्णित चीजों से जोड़ा है, जिसका अर्थ है इतने बड़े डेटा सेंटर जिनके लिए अपनी बिजली बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है।
वर्तमान मांग और सक्रिय परियोजनाओं के आधार पर कुल AI बैकलॉग $73 बिलियन से अधिक है।
ब्रॉडकॉम व्यापक एआई हार्डवेयर चित्र में कहाँ फिट होता है
Nvidia बड़े AI मॉडल्स के प्रशिक्षण में शीर्ष स्थान रखता है, जहाँ कच्ची कंप्यूटिंग लचीलापन सबसे महत्वपूर्ण होता है। Broadcom बड़े पैमाने पर निष्कर्ष निकालने में सफल रहता है, जहाँ एक कंपनी जैसे Google बिलियन्स बार प्रतिदिन किस प्रकार की गणना करनी है, इसे सटीक रूप से जानती है और उसी कार्य के लिए अनुकूलित चिप बनाने के लिए इंजीनियरिंग निवेश को औचित्य प्रदान कर सकती है।
कंपनियाँ AI नेटवर्किंग सिलिकॉन में भी ओवरलैप करती हैं, जहाँ ब्रॉडकॉम के पास बड़े क्लस्टर के भीतर प्रोसेसर्स के बीच डेटा स्थानांतरित करने वाले स्विचिंग और कनेक्टिविटी चिप्स में एक लंबे समय से स्थापित पोज़ीशन है।
एक कस्टम चिप का डिज़ाइन एक बहु-वर्षीय सहयोग है। गूगल ने कई चिप पीढ़ियों में TPUs पर Broadcom के साथ काम किया है, जिसका अर्थ है कि स्विचिंग लागत वास्तव में अत्यधिक है और आय सामान्य हार्डवेयर आय की तुलना में बहुत अधिक स्थिर है।