Nvidia masih menguasai perbincangan cip AI, tetapi Broadcom sedang membina perniagaan yang membuat soalan ini menjadi lebih rumit daripada sebelumnya.
Broadcom melaporkan pendapatan semikonduktor AI sebanyak $16.7 bilion untuk kuartal ketiga tahun fiskal 2026, meningkat 221% berbanding tempoh yang sama tahun sebelumnya.
Strategi cip tersuai yang memberi hasil
Kunci untuk memahami pertumbuhan Broadcom ialah perbezaan antara apa yang ia jual dan apa yang dijual Nvidia. Nvidia menghasilkan unit pemprosesan grafik generik berkuasa tinggi yang boleh menjalankan hampir semua beban AI secara langsung. Broadcom menghasilkan sirkuit terpadu aplikasi khusus yang disesuaikan, atau ASIC, yang direka dari awal berdasarkan keperluan tepat pelanggan tertentu.
Akselerator khusus tersebut menyumbang 73% daripada pendapatan AI Broadcom pada Q3, dan senarai pelanggan seolah-olah merangkumi pemain utama dalam pembangunan AI terkini. Google telah bekerjasama dengan Broadcom merentasi beberapa generasi Unit Pemprosesan Tensor-nya. Keluarga cip MTIA Meta berjalan melalui saluran yang sama. OpenAI sedang membangunkan cip Jalapeño miliknya dengan bantuan Broadcom, dan Anthropic juga telah menyertai senarai tersebut.
Broadcom mengklaim memiliki pangsa pasaran kira-kira 70-80% dalam reka bentuk akselerator AI tersuai.
Ramalan yang menimbulkan kehairanan
Pengurusan telah menaikkan pandangan pendapatan AI untuk tahun fiskal 2026 kepada kira-kira $58 bilion, mewakili pertumbuhan sebanyak kira-kira 186% dari tahun ke tahun. Daripada sana, projeksi meningkat dengan tajam: pandangan tahun fiskal 2027 menargetkan sekitar $115 bilion, naik daripada anggaran sebelumnya yang melebihi $100 bilion, dan tahun fiskal 2028 membawa anggaran sebanyak kira-kira $230 bilion.
Broadcom mengaitkan projeksi itu dengan apa yang digambarkannya sebagai pelaksanaan multi-gigawatt, bermaksud pusat data yang begitu besar sehingga memerlukan infrastruktur kuasa sendiri.
Jumlah balak AI, berdasarkan permintaan semasa dan projek aktif, melebihi $73 bilion.
Di mana Broadcom berada dalam gambaran peranti AI yang lebih luas
Nvidia mendominasi latihan model AI besar, di mana fleksibiliti pengiraan mentah paling penting. Broadcom berjaya dalam inferens pada skala besar, di mana syarikat seperti Google mengetahui dengan tepat pengiraan apa yang perlu dilakukan berbilion kali sehari dan boleh membenarkan pelaburan kejuruteraan untuk membina cip yang dioptimakan khusus untuk tugas tersebut.
Syarikat-syarikat tersebut juga tumpang tindih dalam silikon rangkaian AI, di mana Broadcom mempunyai kedudukan yang telah lama ditubuhkan dalam cip suis dan konektiviti yang menggerakkan data antara pemproses di dalam kelompok besar.
Mereka cip tersuai adalah kerjasama yang berlangsung bertahun-tahun. Google telah bekerja sama dengan Broadcom dalam TPU merentasi pelbagai generasi cip, yang bermakna kos peralihan benar-benar tinggi dan pendapatan bersifat melekat dengan cara yang jarang berlaku pada pendapatan peranti komoditi.