NvidiaはAIチップの議論を依然として支配しているが、Broadcomは、かつてより複雑な問いを生み出すビジネスを静かに築きつつある。
Broadcomは、2026年会計第3四半期にAI半導体の売上高167億ドルを報告し、前年同期比で221%の増加となりました。
カスタムチップ戦略が実を結んでいます
Broadcomの成長を理解する鍵は、同社が販売する製品とNvidiaが販売する製品との違いにあります。Nvidiaは、ほぼあらゆるAIワークロードをそのまま実行できる高性能な汎用グラフィックス処理ユニットを製造しています。一方、Broadcomは、特定の顧客の正確な要件に基づいてゼロから設計されたカスタムアプリケーション専用集積回路（ASIC）を製造しています。
これらのカスタムアクセラレーターは、Broadcomの第3四半期のAI収益の73％を占め、クライアントリストは最先端AI開発の主要企業リストのように見える。Googleは、Tensor Processing Unitsの複数世代にわたりBroadcomと提携している。MetaのMTIAチップファミリーも同じ生産ラインを経ている。OpenAIはBroadcomの支援のもとで「Jalapeño」チップを開発中であり、Anthropicもこのリストに加わった。
Broadcomは、カスタムAIアクセラレーター設計において約70〜80%の市場シェアを有していると主張しています。
注目を集める予測
経営陣は、2026会計年度のAI収益見通しを約580億ドルに上方修正し、前年比で約186%の成長を示した。その後、見通しは急激に加速し、2027会計年度の見通しは以前の100億ドル以上から約1150億ドルへと引き上げられ、2028会計年度の予測は約2300億ドルとなっている。
Broadcomは、その予測を、自社の電力インフラを必要とするほど巨大なデータセンターを意味する「ギガワット級の導入」と説明しています。
現在の需要と進行中のプロジェクトに基づくAIの積み残し総額は730億ドルを超えています。
Broadcomが広範なAIハードウェアの図においてどのように位置づけられるか
Nvidiaは、計算リソースの柔軟性が最も重要な大規模AIモデルのトレーニングで支配的です。Broadcomは、Googleのような企業が1日に数十億回実行する計算を正確に把握し、そのタスクに最適化されたチップの開発に必要なエンジニアリング投資を正当化できるスケールでの推論で繁栄しています。
これらの企業はまた、AIネットワーキングシリコンでも重複しており、Broadcomは大規模クラスター内のプロセッサ間でデータを移動するスイッチングおよび接続チップで長年にわたり確固たる地位を築いています。
カスタムチップの設計は、数年にわたる協業です。Googleは複数世代にわたってBroadcomとTPUの開発を進めており、これにより切り替えコストは実質的に高く、収益は汎用ハードウェアの収益とは異なり、安定しています。