2025 年 10 月 13 日，OpenAI 官宣：將與 Broadcom （博通）深度合作，啟動一項戰略性系統工程：自研定製晶片。並於 2026 至 2029 年之間，部署一整套覆蓋 10 吉瓦（GW）規模的推理基礎設施。在當天發佈的 OpenAI 官方播客中，CEO Sam Altman 直言：“我們不是在等晶片，而是在打造全鏈條系統，從電晶體到 ChatGPT輸出Token。這是我所知的，人類歷史上規模最大的聯合工業項目。”這不再是我們熟悉的“AI 公司買卡訓練模型”的舊故事。而是一場圍繞基礎設施主權的重新洗牌，OpenAI正積極建構能夠服務全球數十億使用者的智能計算基座。他們選中的合作對象 Broadcom，也不是傳統意義上的晶片代工廠。是能從電晶體層面參與定製的架構協作方；是能從網路層 + 軟體層共同打通的系統共建者；是能支援OpenAI在推理時代追求極致能效的戰略夥伴。而與博通合作，是 OpenAI 建構未來智能底座的第一步。這一次，我們不能只看“發佈了什麼”，而要讀懂背後的判斷：為什麼是現在？為什麼是 Broadcom？為什麼是 10 吉瓦？這不是新聞，而是節奏訊號。第一節｜GPU 不夠用了，OpenAI 要自造智能過去幾年，OpenAI 的發展節奏有目共睹：ChatGPT、DallE、Sora……幾乎每隔幾個月就有新產品出現。 但真正讓這家公司感到壓力的，不是競爭對手，而是一個越來越難解決的問題：用來支撐這些智能的算力已經嚴重不夠用了。OpenAI CEO Sam Altman 在播客中說：“我們最初的叢集只有 2 兆瓦，今年是 2 吉瓦。但我們希望達到 30 吉瓦，甚至更多。”這相當於過去15 倍以上的增長，背後反映的是一件事： AI 越聰明，大家用得越多，需求膨脹得比基礎設施擴容快得多。原本以為：“只要最佳化 10 倍，大家就夠用了。”結果發現：“最佳化 10 倍後，需求漲了 20 倍。”GPU已不再是即買即用的普通資源，其長期短缺的特性，使其成為一種需要持續供應的新型電力。這就是 Altman 決定不再等待產業鏈的原因：我們開始自己動手，從最底層做起，連電晶體怎麼排布都要參與進來但這不僅僅是為了省錢，而是為了掌握生產智能的能力。正如他所說：“我們不是買一塊卡、接上伺服器就完了，而是要控制從硬體、電力、網路、模型，到最後 ChatGPT 輸出每個詞的全過程。”這個判斷背後，還有一個更深的趨勢：OpenAI正在從一家運用智能的公司，轉型為打造智能底座的公司。其路徑不再是等待他人建構基礎設施，而是親手建造智能發電廠；而這一切的起點，正是從打破對晶片的被動依賴開始。第二節｜選博通，不是為省錢，是為掌控產線在已與 AMD 及輝達建立合作之後，OpenAI 此次與Broadcom 的聯手，標誌了雙方第一次成為關鍵合作夥伴。為什麼是這家公司？OpenAI 聯合創始人 Greg Brockman 在播客裡解釋：“我們不是在市場上買一塊現成的晶片，而是從零開始，為自己的模型量身定做一塊。”在他們看來，未來的智能並非依靠堆砌計算卡，而是依賴於一條高度精密的智能生產線，其中晶片設計、網路連線與軟體調度等環節必須實現無縫對接。這正是 Broadcom 能做、別人做不到的地方。Greg 說，他們甚至在嘗試：用自己的 AI 模型去幫忙設計晶片。聽起來反常：本該工程師畫圖，卻讓AI 最佳化方案。結果，AI 的建議竟讓團隊震驚：“模型給出的最佳化建議，很多本來是我們晶片專家‘待辦清單裡一個月以後要做的事’”。這意味著，AI 不只是用晶片的機器，它已經開始“設計晶片的人”了。而 Broadcom，正是願意讓出底層架構設計權、與 OpenAI 一起重新搭建這套智能流水線的夥伴。博通總裁 Charlie Kawwas 強調：“我們並非簡單地銷售晶片，而是從底層開始，與OpenAI共同建構一個覆蓋晶片製造、電力分配、網路互聯、模型運行直至ChatGPT穩定輸出每一句回應的全球頂級平台。最後 ChatGPT 怎麼快速穩定地把一句話發給你。OpenAI 要的不是一個外包工廠，而是一個能一起從頭到尾設計智能產能的工程拍檔。所以，選博通，不為省錢，而是攜手將“智能怎麼造”從頭梳理一遍。第三節｜不是造晶片，是建智能工廠線OpenAI 不只是為了訓練模型才造晶片。他們的目標是讓每個人都擁有一個專屬的 AI 助手，它能24小時待命，隨時協助完成複雜任務。但這類智能助理，不可能靠幾張卡、幾個伺服器就能跑得動。Greg Brockman在播客中指出：ChatGPT 正從對話工具，轉型為後台搭檔，幫你自動完成任務。他舉例：未來，Agent 無需逐條指令，就能懂你的偏好、目標，主動幹活。但問題是：“要服務全球幾十億人，每人一個 Agent，現有的基礎條件遠遠不夠。”所以，OpenAI 想做的，是一條真正能大規模產出“智能助理”的工廠線：前端是使用者想做什麼，中間是 AI 助手理解並分解，後端是穩定、高效、低成本的智能產出能力。而這條產線，必須實現全鏈路的精準對齊。避免模型快而硬體滯後、網路卡殼、調度慢成本高、任務排隊半小時的斷層。最終目標非單純提速降價，而是鑄就持續產出智能的生產體系。OpenAI 正在往“AI 工廠”這條路走：模型不是產品，而是產能；推理不是服務，而是供應；Agent 不是外掛，而是智能世界的標配。為此，他們以自身模型最佳化晶片，使其理解模型運行邏輯，以此確保整條產線從設計之初，就服務於生成可用 AI 助手的終極目標。所以，OpenAI 不是在追一個更強的模型，而是在搭一個能規模化輸出智能的生產邏輯。他們要做的，是下一代“智能工廠”。第四節｜10 吉瓦是智能世界的電力起點OpenAI 在這次播客和 CNBC 採訪裡，反覆提到一個數字：10 吉瓦（Gigawatts）。這不是一個普通的技術指標，而是一個能源等級的單位。你可以簡單理解為：OpenAI 計畫在 2026 到 2029 年之間，打造一套“相當於小國家電網”的智能基礎設施。Sam Altman 說：那怕我們今天就有 30 吉瓦的計算能力，依然會被快速用光。他不是在誇張，而是在描述一個真實、且持續擴大的智能消耗現象：每次模型變得更聰明、反應更快，使用者就用得更多；每次成本降下來，企業就想用它做更多工；智能越容易獲取，它的使用場景就越多。換句話說，智能也像電一樣，一旦可用，便會被飛速消耗。Oracle 聯席 CEO Mike Zaccaria 在 CNBC 說：這不是傳統意義上的客戶合作，這是一次對 AI 成功的兆美元等級集體押注。他說得沒錯。因為當 OpenAI 要造的，不再是一台模型，而是 一整片智能的“發電網路” 時：投入的就不只是算力，而是整個產業鏈、能源、製造資源的重新配置；跟隨它的也不只是技術公司，而是包括晶片、軟體、雲服務、甚至電力行業。Greg Brockman 明確表示：我們現在做的事情，從規模上來說，已經超過了阿波羅登月計畫。如果說，前幾十年，企業建的是資料中心、伺服器叢集，那 OpenAI 現在建的，是一張能持續輸出智能的能源網路。它不只是支援 ChatGPT 回答你一個問題，或者幫你寫一篇文案， 而是支撐整個 AI 經濟的“新電力中心”。而這 10 吉瓦，只是整個計畫的第一步。第五節｜為什麼是現在？智能正加速爆發從外部看，OpenAI 和 Broadcom 的合作像是一項技術投資項目。 但深入理解其播客內容後，便會發現他們傳遞出的核心資訊高度一致：不能等。Greg Brockman 說：“我們不是等晶片造好了再訓練模型，而是先把基礎準備好，然後逼近那個智能峰值。”過去，許多科技公司都習慣於等待市場準備就緒、技術發展成熟、供應鏈完善跟進之後，才採取行動。但 OpenAI 不是這樣想的。 他們看到的是 AI 智能的增長節奏，已經快得讓人來不及應對。他們的經驗告訴：一旦模型更聰明、用起來更便宜，使用量就會井噴；一旦讓使用者用上 Agent，需求就會從“對話”變成“自動完成整件事”；一旦智能開始“主動做事”，原有的基礎設施就很快不夠用了。其核心並非按部就班的精準執行，而是為應對一個已然加速的未來進行動態建構。這句話的意思是：如果現在不開始部署，三年後智能爆發時，基礎還沒搭好，只能眼看別人跑在前面。這就是為什麼他們要選在 2025 年做這件事：不是等待價格下降，而是要確保未來的可用性； 不是等待他人驗證路徑，而是要親手鋪就智能通路。OpenAI 不是在追趕，而是在引領整個行業的發展周期。此刻，正是這一處理程序的關鍵拐點。結語｜10 吉瓦之後，智能世界的入口已在成形通過兩年來的觀察，OpenAI 看到了一個非常清晰的趨勢：智能的使用方式變了，產出方式也要跟著變。過去十年，智能靠租； 現在開始，智能要造。Sam Altman 說：“我們希望這個合作過程能教會我們：怎麼從每一瓦電力裡，榨出儘可能多的智能。”這句話背後的意思是：智能，不再是雲端模型單純計算生成的回答；它將像電一樣，被使用、被消耗、被調度，成為企業營運、個人工作與國家基礎設施建設的一部分。而誰能提前建構這個平台，誰就有可能掌握未來的智能入口。OpenAI 的理念並非等待產業成熟，而是立即開闢道路。他們相信，在智能時代，方向本身比確切的終點坐標更為重要。 (AI 深度研究員)

01AI業務爆發博通（AVGO）AI 業務在短短兩年內實現跨越式增長：2024 Q1：預計25年單季AI半導體營收可達 52.9 億美元。2024 Q2：首次披露2027年三大TPU核心客戶(Google、meta、字節)，每家對應300億美元營收規模。2024 Q4：在原有三家基礎上新增兩家大客戶，市場傳言為 OpenAI 與蘋果。該季度AI半導體營收已達37億美元。2024年全年AI半導體營收突破122億美元。2025 Q1：受貿易管制影響，字節跳動相關訂單傳言取消，但博通的AI業務仍保持強勁韌性，單季度AI半導體營收達41億美元。2025 Q2：重申三大核心客戶合作穩定，並新增4家潛在客戶，均為大規模雲服務企業。單季度AI半導體營收達到44億美元。2025 Q3：增長曲線再提速，Google追加訂單至2026年的400萬片，已體現在Q4訂單中，並首度公開OpenAI 100億美元訂單。該季度AI半導體收入52億美元，管理層預計Q4 AI半導體收入將增至62億美元。02客戶生態解析Google合作深度無可替代，Google的韌體工程師對博通硬體的理解屬業內頂尖，推動TPU部署穩定性，其放量速度領先行業。2026年資本開支預期從900億美元增至1100億美元，且meta、蘋果均有意採購其AIDC服務，間接帶動博通裝置需求。400萬片TPU訂單已落地，成為博通未來營收的壓艙石。值得關注的是，Google與博通合作開發的第六代TPU(3nm工藝)已進入量產階段，第七代TPU(v7)預計於26/27年推出，進一步鞏固雙方的技術繫結。OpenAI增長潛力最大的合作夥伴，OpenAI近兩年與博通在TPU領域合作發力迅猛，2026年tape out的順利進展，得益於博通成熟的晶片技術方案。100億美元訂單僅為起點，其26/27年Capex有望趕超Google成為核心客戶。Meta從自研轉向合作，其ASIC晶片曾與Google並駕齊驅，但受大模型研發不利拖累，TPU訂單未能放量，轉而租賃GoogleAIDC服務，未來有望通過這一間接路徑增加博通裝置採購。字節跳動受貿易管制影響，傳言轉向國內廠商合作自研，短期訂單承壓。但長期來看，其全球業務的算力需求仍存在，合作存在修復的可能。在美國政府“一切皆可談”的政策基調下，字節有可能採取和AMD/NV/Intel類似的策略，支付15%的營收當作“出口稅”蘋果傳聞處於合作階段，作為全球科技巨頭，若入局有望進一步擴大博通AI業務規模。微軟 / 亞馬遜自研遇阻轉向博通，二者此前與Marvell合作ASIC自研，但tape out及AIDC進展不及預期。博通在scale up/out的技術優勢成為關鍵吸引力，傳言正推進合作洽談。03技術護城河博通的技術優勢集中體現在 TPU 與交換機的協同能力上，這種協同並非簡單的硬體組合，而是基於超大規模算力場景的全端最佳化。當前AI客戶中TPU與Tomahawk交換機營收比為 5:1，未來將最佳化至 4:1；從整體AI業務看，TPU與交換機營收比為 2:1，部分客戶因現有算力基礎設施而選擇單獨購買交換機，印證了交換機的獨立市場需求。每片TPU包含配套授權費與交換機費用約1萬美元，AI相關晶片EBITDA高達65%-67%，遠超行業平均水平，展現強大定價權。博通在算力叢集拓展上的優勢尤為突出，形成了scale up和scale out的雙路徑解決方案。scale up層面突破傳統PCIe侷限，推出符合SUE(Scale-Up Ethernet)標準的晶片，將乙太網路技術引入機櫃級互聯場景，打破了輝達NVLink的封閉架構壟斷，實現單節點性能躍升。scale out層面則憑藉Tomahawk 5/6交換機建構競爭壁壘。其中Tomahawk 6採用3nm工藝，實現102.4Tbps頻寬，支援128×800Gbps或64×1.6Tbps連接埠配置，較前代減少3倍交換層級和1.7倍光模組使用量。在大規模叢集部署上，目前行業形成兩大技術陣營，輝達主導的InfiniBand和博通主導的乙太網路陣營。博通在拓撲結構相容性上顯著強於輝達。基於Tomahawk 6建構13萬節點AI叢集僅需兩層拓撲，而傳統InfiniBand方案需三層結構，大幅降低延遲與部署成本。這一優勢與AI超節點技術趨勢高度契合。GoogleNano Banana推理算力部署的成功，印證了scale up/out路徑的可持續性，也成為OpenAI、XAI等企業保持競爭力的核心選擇。從各大廠公開資料看來，自研ASIC組網成本比輝達低60%。04產能瓶頸與突破全球AI業務增長並非無虞，台積電CoWoS先進封裝的Substrate環節已成為行業產能瓶頸。儘管TPU所需的5nm、3nm製程產能充足，但Substrate供應緊張將限製出貨節奏，這也是輝達斥資50億美元戰略投資英特爾，鎖定其CoWos產能的核心原因。博通則在新加坡佈局Substrate工廠，一期將於2026年投產，二期於同年跟進，採用“繫結製程廠”模式，為台積電等CoWoS廠商定向供應Substrate，從源頭緩解產能壓力。產能佔比資料顯示，博通2025年佔台積電CoWoS產能9%，2026年將提升至15%，而台積電自身CoWoS產能還有40%增長空間，為博通業務擴張提供了強有力的支撐。05與輝達的賽道差異與增長潛力ASIC與GPU一直以來都是長期共存的互補賽道，半導體行業始終在“標準化”與“定製化”之間交替擺動。正是這一規律，使得二者的增長周期存在代際差異。2026年的博通將與2023年的輝達高度相似。2023年生成式AI浪潮突襲，千行百業對大模型訓練、推理的需求呈無差別爆發，標準化的GPU成為快速填補算力缺口的最優解。而輝達憑藉通用GPU的普適性，市佔率高達98%；2026年則進入算力精準匹配階段，超大規模雲廠商與大模型企業的需求從有算力可用，轉向高效算力適配，博通的定製化ASIC恰好承接這一增量，其AI相關訂單儲備已突破380億美元，2026年台積電CoWoS分配量預計達16.5萬片，完全復刻輝達2023年鎖定60% CoWoS產能的卡位策略。最終算力市場將形成雙核心格局，共同支撐AI算力基礎設施的迭代升級。 (AI芯經)

當聚光燈都照在輝達、AMD上的時候，有一家公司已經悄然崛起了。 2024年，博通（Broadcom）股價在上漲超60%。2024年12月13日，博通的股價更是在一天內狂飆24%，市值突破1兆美元，成為僅次於輝達和台積電的全球第三大半導體公司。如今，其市值已經超過1.1兆美元。 點燃資本市場對博通熱情的，是一個關鍵詞——ASIC。 另一方面，輝達也在ASIC領域有大動作。據悉，自2024年中起，輝達開始在台灣的半導體企業積極招聘ASIC設計工程師，涉及前段設計驗證、IP整合和PHY設計等關鍵領域，計畫在台灣開設研發中心，擬招聘1000多人。

過去兩年，人工智慧的繁榮讓輝達走向了風口浪尖，但其實藏在輝達背後，還有一家晶片公司在快速成長，那就是博通。數據顯示，過去一年，博通公司股價已經上漲一倍多，博通也成為了輝達之後，為數不多能躍進全球前十名的半導體公司之一。 上個禮拜，Broadcom 在其位於聖荷西的工廠舉行了有史以來的首次投資者日活動，Broadcom 擁有26 個部門或損益表，其中17 個屬於半導體集團。半導體集團的營收約為300 億美元，並以兩位數的速度成長。該集團每年的研發費用為30 億美元。 Broadcom 半導體解決方案集團總裁Charlie Kawwas 參與了這場演講，這次投資者日活動旨在讓投資界了解Broadcom 的獨特市場策略。在本文中，我們總結了博通對AI市場的看法。 博通所提供的半導體解決方案

一次閃亮的新收購和暴漲的市值可能會使這家公司取代特斯拉成為科技七巨頭之一。 一直以來，世界頂級科技股中有7隻被稱為「瑰麗七巨頭」。 當然，市場對菁英股的定義一直在改變。畢竟，這一股曾經被稱為FAANG股票，直到Netflix退出，輝達和微軟取代了它。 那麼，除了「瑰麗七巨頭」之外，還有哪家公司有可能取代現有成員之一？一家科技巨頭似乎是一個強有力的候選人，尤其是因為它的規模已經超過了特斯拉，而且剛剛完成了一筆可能具有變革性的收購。

替換英偉達（NVIDIA,又譯輝達），甚至說乾掉英偉達已經不是什麼新鮮事了。 憑藉其GPU的領先優勢，英偉達過去幾年炙手可熱，乘著ChatGPT熱潮，公司的市值從今年年初至今更是大漲了93.6%，過去五年的漲幅更是達到驚人的385%。雖然GPU是英偉達的最重要倚仗，但這絕不是美國芯片“當紅炸子雞”的唯一武器。 通過過去幾年的收購和自研，英偉達已經打造起了一個涵蓋DPU、CPU和Switch，甚至矽光在內的多產品線巨頭，其目的就是想在一個服務器甚至一個機架中做很多的生意。但和很多做GPGPU或者AI芯片的競爭對手想取替GPU一樣，英偉達的“取替”計劃似乎也不是不能一帆風順。 近日，三巨頭更是再次出手，想把英偉達拒之門外。