Broadcom AI yarı iletken geliri, Q3'te 160 milyar doları aştı

ASIC, rapora büyük adımlarla giriyor, bir sonraki adım, onlarca GW'luk talebin nasıl gerçek gelir haline dönüşeceğini görmek.

Yazan: Jim, MSX Maetong

Düzenleyen: Frank, MSX Maetong

Geçen haftanın NVIDIA kar raporu, AI hesaplama talebinin hâlâ zirve yapmadığını kanıtladı.

Ancak dün gece Broadcom'ın kar raporu açıklanınca, diğer bir çizgi de daha net hale geldi.

Q3 AI yarı iletken geliri 16,7 milyar ABD doları olup, önceki 16 milyar ABD doları tahminini aştı; bir sonraki çeyrek doğrudan 21,7 milyar ABD doları olarak belirtildi. Daha da önemlisi, FY2027 için AI çip gelirinin yaklaşık 115 milyar ABD doları, FY2028 için ise 230 milyar ABD doları olarak tahmin ediliyor.

Artık ASIC'in AI'nın ikinci büyüme eğrisi olup olmadığını tartışıp durmak biraz geç—AI için harcanan para artık yalnızca GPU'lara değil.

En azından Broadcom'da bu hat raporlara girmeye başlamış durumda ve ardından gelen hacim, önceki tahminlerden daha büyük. Sonrasında gerçekten takip edilmesi gereken, Google, OpenAI, Anthropic gibi büyük projelerin zamanında hayata geçirilebilirliği ve Broadcom'un nihayetinde ne kadarını kaptırabileceğidir.

Her şey yolunda giderse, müzik devam etsin, dansa devam edelim.

NVIDIA'nın kar marjı raporunun gerçekten bilgilendirici kısmı, bu kadar yüksek bir temelde bile bulut sağlayıcıların, AI şirketlerinin ve model laboratuvarlarının hesaplama gücüne olan taleplerini kesmemesidir.

Ancak AI CapEx, onlarca milyar dolarlardan yüzlerce milyar dolara, nihayetinde yılda binlerce milyar dolar ve daha üst seviyelere ulaştığında, satın alma mantığı kesinlikle değişecektir.

Örneğin büyük şirketler artık aynı bir AI iş yükünü tamamlamak için ne kadar maliyete neden olunduğunu daha fazla sormaya başlamıştır? Aynı 1 GW elektrik ile gerçekten ne kadar etkili hesaplama gücü üretilebilir? Bazı iş yükleri zaten oldukça kararlıysa, en yüksek maliyetli ürünleri tamamen kullanmak gerekli midir?

Bu, ASIC'lerin giderek daha önemli hale gelmeye başladığı bağlamdır.

ASIC'i basitçe "daha ucuz bir GPU" olarak anlamak aslında doğru değildir; gerçek avantajı özelleştirilmesinden gelir.

Bir çipin özelleştirilmesi kendisi pahalı değildir; öncü araştırma ve geliştirme yatırımları büyük, geliştirme süresi uzun olup, yazılım, ileri paketleme, ağ, sistem ve tedarik zinciriyle tam uyum sağlanması gerekir.

Ancak tersine, bir iş yükü yeterince kararlı hale gelir ve kurulum boyutu onlarca MW'dan yüzlerce MW'a, nihayetinde GW'ya ulaşır ise, birim maliyet, performans/enerji tüketimi oranı ve tüm sistem TCO'daki iyileşmeler hızla büyütülebilir.

Bu nedenle Google, TPU'yu uzun süredir sürdürmeye devam ediyor, Meta MTIA'yı sürekli genişletiyor ve OpenAI, kendi işlemcisini Broadcom ile birlikte geliştiriyor; çünkü en kararlı ve en büyük iş yüklerinin bir kısmını genel amaçlı çiplerden özel çiplere taşımak bile büyük ekonomik değer yaratabilir.

Basitçe özetlersek, bu aynı anda olgunlaşan birkaç koşulun da sonucudur; en kritik değişken, çıkarımın giderek daha önemli bir artış yükü haline gelmesidir.

Genellikle model eğitiminin aşamalı olduğu bilinmektedir, ancak ChatGPT, Gemini, Claude ve giderek artan sayıdaki Agent üretim ortamına girdikten sonra çıkarım, her gün sürekli olarak gerçekleşen bir işlemdir.

Özellikle talep miktarı arttıkça ve model yapıları ile hizmet modelleri giderek istikrar kazandıkça, bu sistemler belirli bir iş yüküne yönelik donanım optimizasyonu için doğası gereği daha uygundur. OpenAI, bu yıl Haziran'da LLM çıkarımı için tasarlanmış, Broadcom ile birlikte geliştirilen ilk İnceleme İşlemcisi Jalapeño'yu resmen duyurdu.

Daha da önemlisi, bu tekil bir çip değil; OpenAI ve Broadcom, bunu 2026 sonunda dağıtım planlanan ve gelecekte GW ölçeğinde genişletilecek çok nesil bir hesaplama platformunun ilk nesli olarak tanımlıyor.

Meta'nın yolu da benzer şekilde, iki yıl içinde dört nesil MTIA'yı ilerletmekte ve öncelikli olarak öneri, sıralama ve üretken AI'yi kapsamaktadır; bunların birçok ürünü açıkça inference-first tasarım yaklaşımını benimsemiştir. Bu yıl Nisan ayında Broadcom ile iş birliğini daha da genişlendirdi; ilk aşama dağıtımının gücü 1 GW'ı aşmıştır ve sonraki planlar birkaç GW'ya kadar uzatılacaktır. İki tarafın çok nesilli ürün iş birliği 2029 yılına kadar devam edecektir.

Bu, bugünün büyük AI müşterilerinin yalnızca zirve performansı arayışından, Token'ların daha ucuz üretilebilir olup olmadığına dair başka bir oyun kurallarına geçmeye başladığını gösteriyor.

Yapay zekâ gerçekten ticari hale geldiğinde, bir milyon tokenin maliyeti, her watt elektrikten ne kadar etkili hesaplama gücü elde edileceği ve bir veri merkezinin toplam sahiplik maliyeti (TCO) giderek daha önemli hale gelecektir.

ASIC'in özü, büyük AI şirketlerinin bu maliyet kontrolünü tekrar kendi ellerine almayı denemeleridir.

Bu noktayı anladıktan sonra, Broadcom'ın finansal raporlarını anlamak çok daha kolay olacaktır.

Geçen mevsimde, Broadcom toplam geliri %48 artışla 22,187 milyar dolara ulaştı; bunun içinde AI yarı iletken geliri %143 artışla 10,8 milyar dolara ulaştı.

Şirketin bir sonraki çeyrek için verdiği rehberlik daha agresif; toplam gelir yaklaşık 29,4 milyar dolar olacak ve AI yarı iletken gelirleri 16 milyar doları aşarak geçen yılın aynı dönemine göre %200'den fazla artış göstermesi bekleniyor.

16 milyar ABD doları ne anlama gelir? Bu, Broadcom'ın bu çeyreklik toplam gelirinin yaklaşık %54'üne eşittir.

Yani, rehber doğrultusunda ödeme yapıldıysa, yalnızca AI yarı iletkenler bölümü, VMware gibi altyapı yazılım işleri dahil olmak üzere Broadcom'ın gelirinin yarısından fazlasını sağlayabilir.

Yani, yapay zeka doğrudan bu şirketin gelir yapısını değiştiriyor.

Ancak burada kolayca ortaya çıkabilecek bir yanlış anlama vardır: 16 milyar dolar, doğrudan "ASIC geliri" olarak eşitlenemez; Ethernet anahtar chip'leri, SerDes, PCIe ve optik bağlantı gibi AI ağ ürünleri de dahildir.

Geçen mevsimde, ağ işleri AI yarı iletken gelirlerinin yaklaşık %40'ını oluşturdu. Hock Tan, bu oranın geçici bir zirveye yaklaşmış olabileceğini ve uzun vadede yaklaşık %30 seviyesine geri dönebileceğini de belirtti.

Bu nedenle Broadcom, Custom XPU ve AI Networking olmak üzere iki iş birlikte genişliyor; bu, birçok saf çip şirketinden en büyük fark.

Binlerce çipten on binlerce, on binlerce ve daha büyük ölçeklere geçildikten sonra, hesaplama gücü arasındaki bağlantılar giderek daha önemli hale geliyor.

Broadcom, AI ağını scale-up, scale-out ve scale-across olarak daha da ayrıştırıyor: raf içindeki yüksek hızlı bağlantıdan, veri merkezi içindeki büyük ölçekli ağa, ardından birden fazla veri merkezi arasındaki bağlantılara.

AI kümeleri büyümeye devam ederse, büyük bulut sağlayıcıları kendi ASIC'lerini geliştirirse, Broadcom Custom XPU'ya dahil olabilir; GPU kümeleri genişlemeye devam ederse, açık Ethernet ağ pazarı da aynı şekilde büyüyebilir.

Bu, Broadcom'ın yapay zeka altyapısının karmaşıklığının artmaya devam etmesi üzerine bir tahminde bulunduğunu gösteriyor.

Elbette, bu işin hâlâ rekabeti olmadığını da anlamına gelmiyor.

Google, gelecek nesil TPU'lar ve sonraki nesil AI raf bileşenleri geliştirme konusunda Broadcom ile uzun vadeli bir anlaşma imzalamış olsa da, en sonunda Marvell ile özel çip işbirliğini genişletti.

Bu, büyük müşterilerin tüm gelecek altyapısını tek bir tedarikçiye tamamen bırakmayacağını en azından göstermektedir.

Piyasa uzun süredir Broadcom'un AI'sinin güçlü olacağını biliyordu.

Bu mali raporun aslında bakılması gereken nokta, 16 milyarın gerçekleştirilip realizasyonu değildi, ancak cevap da ortaya çıktı.

Şu anda en azından, Broadcom'un bu hattı artık "ikinci büyüme eğrisi var mı?" sorusu değil, bu eğrinin sonunda ne kadar uzun olabileceğidir; ancak bu, pazarın daha da seçici hale geleceğini de anlamına gelir.

Daha önce 100 milyar zaten bir sürprizdi, şimdi 115 milyar ve 230 milyar ortaya konduktan sonra artık bu rakamların nasıl hayata geçirileceği izlenmelidir.

Google, Meta, OpenAI ve Anthropic projeleri GW düzeyine planlandığı gibi ilerleyebilir mi, ilk nesil çiplerin seri üretiminden sonra ikinci ve üçüncü nesiller hala elde edilebilir mi, ağ hizmetleri kümelerin ölçeğiyle birlikte büyüyebilir mi.

Bu, bir mevsimde milyarlarca dolar daha fazla satmaktan daha önemlidir.

Diğer bir sorun da giderek kaçınılmaz hale geliyor: büyük müşteriler yalnızca bir tedarikçiyle yetinmez.

Google, diğer üreticilerle olan iş birliğini genişletmeye başladı; Meta ve OpenAI de gelecekte çok tedarikçili bir sistem korumaya devam edecek. Bu nedenle Broadcom'ın şu anki avantajı gerçek, ancak henüz "müşteri kilitlenmesi" düzeyine ulaşmadı.

Bu açıdan, bunun bu müşterilerin temel tedarik zincirinde uzun vadeli kalıp kalamayacağını kanıtlaması kritik bir zafer veya mağlubiyet meselesi olacaktır.

Her ne kadar olursa olsun, Broadcom'ın bu finansal raporu, özelleştirilmiş çipler, ağlar ve bağlantı gibi daha önce sadece "destek" unsurları olarak görülen alanların, yavaş yavaş ana hatlara dönüşmekte olduğunu hatırlatıyor.

Piyasayı, AI'nin bu altyapı yatırımı döngüsünün sadece mevcut rekabete kadar ilerlediğini hatırlatıyor.

Büyük şirketler daha büyük kümeler kurmaya, daha fazla elektrik satın almaya ve daha fazla Token hesaplamaya devam ettikçe, yeni darboğazlar ortaya çıkacak ve yeni kâr havuzları oluşacaktır.

Yapay zeka işi, bir çipden başlayarak yavaş yavaş tam bir altyapı haline gelmektedir ve bu daha büyük bir hayal gücü anlamına gelmektedir.