Nvidia по-прежнему доминирует в разговорах об ИИ-чипах, но Broadcom тихо строит бизнес, который делает этот вопрос более сложным, чем раньше.
Broadcom сообщила о выручке в размере 16,7 млрд долларов от продаж полупроводников для ИИ за третий квартал финансового года 2026 года, что на 221% больше, чем за тот же период годом ранее.
Стратегия с пользовательским чипом оправдывает себя
Ключ к пониманию роста Broadcom заключается в различии между тем, что она продает, и тем, что продает Nvidia. Nvidia производит мощные универсальные графические процессоры, которые могут выполнять практически любые задачи ИИ сразу после запуска. Broadcom создает специализированные интегральные схемы (ASIC), разработанные с нуля с учетом точных потребностей конкретного клиента.
Эти специализированные ускорители составили 73% дохода Broadcom от ИИ в Q3, и список клиентов включает ведущие компании в области передовых разработок ИИ. Google сотрудничает с Broadcom на нескольких поколениях своих процессоров Tensor Processing Units. Семейство чипов MTIA от Meta проходит через ту же производственную линию. OpenAI разрабатывает свои так называемые чипы Jalapeño при помощи Broadcom, а Anthropic также присоединился к списку.
Broadcom утверждает, что занимает примерно 70–80% рынка на рынке разработки пользовательских ускорителей ИИ.
Прогнозы, вызывающие удивление
Руководство повысило прогноз доходов от ИИ на финансовый 2026 год до примерно 58 миллиардов долларов, что соответствует росту примерно на 186% в годовом выражении. Далее прогнозы резко ускоряются: прогноз на финансовый 2027 год составляет около 115 миллиардов долларов, по сравнению с предыдущей оценкой более чем 100 миллиардов долларов, а на финансовый 2028 год прогнозируется примерно 230 миллиардов долларов.
Broadcom связывает этот прогноз с тем, что она описывает как развертывания мощностью в несколько гигаватт, то есть центры обработки данных, настолько крупные, что им требуется собственная энергетическая инфраструктура.
Общий объем задач в области ИИ, основанный на текущем спросе и активных проектах, превышает 73 миллиарда долларов.
Где Broadcom располагается в более широкой картине аппаратного обеспечения для ИИ
Nvidia доминирует в обучении крупных ИИ-моделей, где наибольшее значение имеет гибкость вычислительных ресурсов. Broadcom преуспевает в инференсе в масштабе, где компания, такая как Google, точно знает, какие вычисления ей необходимо выполнять миллиарды раз в день, и может обосновать инвестиции в инженерные разработки для создания чипа, оптимизированного именно под эту задачу.
Компании также пересекаются в области полупроводников для сетей ИИ, где Broadcom имеет давно устоявшуюся позицию в чипах коммутации и подключения, перемещающих данные между процессорами внутри крупных кластеров.
Создание пользовательского чипа — это многолетнее сотрудничество. Google работает с Broadcom над TPU на протяжении нескольких поколений чипов, что означает, что затраты на переключение действительно высоки, а выручка устойчива тем образом, как этого редко бывает с выручкой от стандартизированного оборудования.