ASICが大幅に報告書に進出、次は数十GWの需要を実際の収益にどう変えるかが見どころだ。執筆：Jim、MSX 麦通
編集：Frank、MSX 麦通
先週のNVIDIAの決算は、AI計算能力の需要がまだ頂点に達していないことを示した。
そして昨夜、博通の決算発表により、もう1つのラインもより明確になった。
Q3のAI半導体収益は167億ドルで、前回の160億ドルの見通しを上回り、次四半期は直接217億ドルと提示された。さらに重要なのは、FY2027におけるAIチップ収益が約1150億ドル、FY2028には2300億ドルに達すると予想されていることである。
したがって、今さらASICがAIの第二成長曲線かどうかを議論するのは少し遅い——AIへの投資は、すでにGPUだけでなく他の分野にも広がっている。
少なくとも博通では、このラインはすでに報告書に反映され始めており、その後の量は当初の予想よりもさらに大きい。今後注目すべきは、Google、OpenAI、Anthropicなどの大規模プロジェクトが予定通りに実現できるか、そして博通が最終的にどれだけを獲得できるかである。
順調であれば、引き続き音楽を奏で、踊り続けましょう。
一、GPUはなおも急騰中だが、大手企業も新たな展開を開始している
英仮達の決算で本当に意味のある点は、このような高い基数の上で、クラウドプロバイダー、AI企業、モデルラボが依然として計算能力の増強をやめていないことである。
ただし、AIの資本支出が数十億ドルから数百億ドルへ、最終的には年間数千億ドル甚至それ以上の規模に達した後には、調達のロジックは必ず変化する。
例えば大手企業は、同じAIワークロードを完了するのにどれだけのコストがかかるか、同じ1GWの電力でどれだけの有効な計算能力を生み出せるかをより多く問うようになっている。あるワークロードがすでに非常に安定している場合、最も高価な製品をすべて使用する必要はあるのか？
これはASICが次第に重要性を増し始めた背景です。
ASICを単に「より安価なGPU」と考えるのは正確ではなく、その真の利点は専用化にあります。
チップをカスタマイズすることは元々高額であり、前期の研究開発投資が大きく、開発期間が長く、ソフトウェア、先進的パッケージング、ネットワーク、システム、サプライチェーンの全体的な適合対応を処理する必要があります。
しかし逆に、あるワークロードが十分に安定し、デプロイ規模が数十MWから数百MW、最終的にGWへと拡大すると、単位コストやパフォーマンス対消費電力比、および全体のシステムTCOの改善が急速に拡大する可能性がある。
したがって、GoogleがTPUを長期的に堅持し、MetaがMTIAを継続的に拡大し、OpenAIが博通と共同で独自のプロセッサを開発し始めたのは、最も安定して最大規模のワークロードの一部でも汎用チップからカスタムチップに移行することで、巨大的な経済的価値を生み出せる可能性があると認識しているからである。
簡単に整理すると、これにはいくつかの条件がちょうど同時に成熟していることが寄与していることがわかります。最も重要な変数は、推論がますます重要な増分負荷となっていることです。
众所周知、モデルのトレーニングは通常段階的ですが、ChatGPT、Gemini、Claude およびますます多くのエージェントが本番環境に本格的に導入された後、推論は毎日継続的に発生する作業です。
特にリクエスト量が増大し、モデル構造とサービスモードが徐々に安定してくると、特定のワークロード向けにハードウェアを最適化するのに天然に適しています。OpenAIは今年6月、LLM推論に特化した博通と共同開発した初のインテリジェンスプロセッサ「Jalapeño」を正式に発表しました。
さらに注目すべきは、このチップが単独の製品ではないということです。OpenAIとBroadcomは、これを最初の世代の計算プラットフォームと明確に定義しており、2026年末から展開を開始し、今後GW級のスケールで拡張する計画です。
メタの戦略も同様で、2年以内に4世代のMTIAを推進し、推薦、並び順付け、生成型AIに重点を置いている。複数の製品は明確にinference-firstの設計思想を採用している。今年4月には博通との協力関係をさらに拡大し、第一段階の導入はすでに1GWを超え、今後は数GWへの拡張が計画されている。両社の複数世代にわたる製品協力は2029年まで継続される。
これは、今日の大規模AIクライアントが単なるピークパフォーマンスの追求から、トークンをより安価に生産できるかどうかという新たなルールへと移行していることを示している。
AIが本格的に商業化されると、100万トークンのコスト、1ワットの電力でどれだけの有効な算力が得られるか、そして1つのデータセンター全体のTCOがますます重要になる。
ASICの本質は、大手AI企業がこのコスト管理の権限を再び自社の手に取り戻そうとしていることである。
二、博通が本格的に注力しているのは、ASICだけでなく、AIクラスター全体のさらなる拡大である
これを理解した後で、博通の決算報告書を見れば、はるかにわかりやすくなります。
前四半期、博通の総売上高は221.87億ドルに達し、前年同期比で48%増加した。そのうちAI半導体の売上高は108億ドルとなり、前年同期比で143%増加した。
企業が提示した次四半期の見通しはより積極的で、総売上高は約294億ドル、AI半導体の売上高は160億ドルに達すると予想され、前年同期比で200％以上増加する見込みです。
160億ドルとはどのような規模でしょうか？これは、博通が当四半期に見込む総売上高の約54％に相当します。
つまり、ガイドラインが実現した場合、AI半導体という単一の事業だけで、Broadcomの収益の半分以上を貢献する可能性がある——ここではVMwareなどのインフラソフトウェア事業まで含んでいる。
言い換えれば、AIはこの会社の収益構造を直接変革している。
ただし、ここで生じやすい誤解として、160億ドルは「ASIC収入」に直接等しいわけではなく、Ethernetスイッチチップ、SerDes、PCIe、光インターコネクトなどのAIネットワーク製品を含みます。
前四半期には、ネットワーク事業がAI半導体収益の約40％を占めた。ホック・タンは、この比率が一時的な高水準に近づいている可能性があり、長期的には約30％付近に戻る可能性が高いと指摘した。
したがって、BroadcomはCustom XPUとAI Networkingという2つの事業を同時に拡大しており、これは多くの純粋なチップメーカーとの最大の違いです。
AIクラスタが数千枚のチップから数万枚、十数万枚、さらにはそれ以上の規模へと拡大するにつれ、計算能力どうしをどのように接続するかがますます重要になっている。
Broadcomは、AIネットワークをさらにスケールアップ、スケールアウト、スケールアクロスに分割しています。ラック内の高速接続から、データセンター内の大規模ネットワーク、さらに複数のデータセンター間の接続まで。
AIクラスタがさらに拡大し続ける限り、大手クラウドプロバイダーが独自ASICを増やす場合、BroadcomはCustom XPUに参入できる。また、GPUクラスタが拡大し続けるなら、オープンEthernetネットワーク市場もさらに拡大する可能性がある。
これは博通を、AIインフラの複雑さが今後も継続して高まると賭ける、興味深い立場に置いている。
もちろん、これといってこのビジネスに競争がなくなったというわけではありません。
Googleは、次世代TPUおよび次世代AIラック関連コンポーネントの開発のためにBroadcomと長期契約を締結しており、契約は2031年まで継続するが、最近Marvellとのカスタムチップ協力も拡大した。
これは少なくとも、大口顧客が全体の将来のアーキテクチャを1つのベンダーに丸投げしないことを示している。
三、1000億之後，會怎樣？
市場はすでに博通のAIが強力であることを知っていた。
だから、今回見ていたのは160億が達成できるかどうかではなく、幸いにも答えが出ました。
現在の段階で、Broadcomのこのラインは「第2の成長曲線があるかどうか」の問題ではなく、その曲線が最終的にどれほど長くなるかという問題となった。しかし、これは市場が今後ますます厳しくなることを意味する。
以前1000億本身就是驚喜だが、今や1150億、2300億が提示された以上、次に注目すべきはこれらの数字がいかに実現されるかである。
Google、Meta、OpenAI、Anthropic のプロジェクトは、GW級のスケールで計画通り進むことができるか？最初の世代のチップが量産された後、2世代目、3世代目のチップを引き続き手に入れられるか？ネットワークビジネスはクラスタ規模とともに成長できるか？
これらは、ある四半期に数十億ドル多く売れるよりも重要です。
もう一つの問題もますます避けて通れなくなってきています。大口顧客は1つのサプライヤーだけを育てることはありません。
Googleは他のメーカーとの協力を拡大し始めており、MetaやOpenAIも今後、複数ベンダー体制を維持する可能性が高い。したがって、博通の現在の優位性は実在するが、「顧客のロックイン」までは達していない。
この観点から見ると、今後、自社がこれらの顧客のコアサプライチェーンに長期的に残れるかどうかを証明することが、鍵となる胜负所となるだろう。
いずれにせよ、博通のこの決算は、かつて「付属」のように見られていたカスタムチップ、ネットワーク、接続といった分野が、徐々に主軸になってきていることを示している。
また、市場に注意を促すとともに、AIのこのインフラ投資ラウンドは、まだ存量競争だけの段階には遠く及んでいないことを示しています。
大手企業がさらに大きなクラスタを構築し、より多くの電力を購入し、より多くのトークンを計算し続ける限り、新たなボトルネックが次々と生じ、新たな利益の源泉も同時に育つだろう。
AIのこのビジネスは、1つのチップから徐々に一連のインフラへと成長しており、それがより大きな可能性を生み出している。