甲骨文（Oracle）再次成為人工智慧風暴中的主角，把其他的AI股都拉下水了！人工智慧泡沫論再次浮上水面。周三，據《金融時報》援引知情人士消息稱，由於甲骨文公司面臨困境，其最大的貸款合作夥伴Blue Owl Capital將不會支援其下一個資料中心價值100億美元的交易。該人工智慧資料中心位於密歇根州薩林市，容量為1GW。受此報導影響，甲骨文收盤大跌5.4%，報178.46美元/股，創出半年新低，年內漲幅縮小至8%，較9月最高點縮水48%，接近腰斬，總市值為5127億美元。受甲骨文大跌和博通下跌4.48%拖累，科技股為主的納斯達克綜合指數下跌1.81%。晶片製造商輝達的股價下跌3.81%，Google母公司Alphabet的股價下跌3%。此次拋售潮與上周類似，當時也是甲骨文和博通的股價暴跌拖累了整個股市。資料中心資金來源沒了《金融時報》報導稱，由於貸款方對甲骨文公司的資本支出和不斷增長的債務表示擔憂，談判陷入僵局。鑑於市場對包括甲骨文公司自身承諾在內的大規模人工智慧支出以及不斷上升的債務水平的擔憂，貸款方要求“更嚴格的租賃和債務條款”。這種債務安排——即債務與合資企業或特殊目的實體掛鉤，而不計入公司資產負債表——加上今年大型科技公司大規模發行公司債券，引發了人們對公司如何為其人工智慧建設融資的擔憂。分析師指出，甲骨文尤其面臨更嚴格的審查，因為它不像其他大型科技雲公司那樣擁有強勁的內部現金流。甲骨文在最新季度業績報告中指出，其雲收入未達預期，同時將其2026年資本支出預期上調至500億美元。消息人士稱，Blue Owl Capital曾尋求債權人資助這些項目，但隨著公司撤回支援，相關談判也已停止。據報導，甲骨文公司已與OpenAI簽署協議，利用密歇根州的資料中心進行人工智慧計算。這樣一來，兩家公司的協議將面臨僵局。Blue Owl Capital是一家美國另類投資資產管理公司，在紐約證券交易所上市。該公司為甲骨文在美國的大部分大型資料中心建設項目提供了資金支援，包括位於德克薩斯州阿比林的資料中心。這些交易通常採用買回租賃的結構，即投資公司擁有資料中心的所有權，而甲骨文則通過租賃這些資料中心來償還債務。消息人士透露，隨著Blue Owl Capital的退出，密歇根州資料中心的融資遇到了瓶頸，目前還沒有新的貸款方接替Blue Owl Capital的位置。消息人士透露，甲骨文和黑石集團正在就項目融資進行磋商，但尚未取得任何實質性進展。甲骨文此次融資困難正值12月11日開始的市場整體下跌之際。比特幣和股指期貨以及礦業股雙雙下跌，人工智慧類股領跌科技類股。巨額債務壓垮投資者信心為什麼100億美元的融資困難會帶來如此大的負面影響呢？因為這可能再一次證明了人工智慧瘋狂燒錢之後的盈利不確定性。甲骨文在提交給美國證券交易委員會（SEC）的季度檔案中披露，其租賃義務高達2480億美元，這加劇了投資者對其不斷增長的債務規模的擔憂。交易員們對甲骨文和OpenAI仍然持謹慎態度。甲骨文超過一半的履約義務都來自這家由薩姆·奧特曼領導的公司，而OpenAI仍然依賴風險投資的注資來維持營運，同時資金消耗也十分迅速。由於OpenAI並未預先支付資金，甲骨文這家超大規模資料中心營運商為了實現其資料中心建設目標，背負了巨額債務。甲骨文1270億美元的債務中，竟有高達250億美元將在短短三年內到期。而甲骨文目前自由現金流為負——實際上是負130億美元——因此，那怕是輕微的延誤都可能嚴重危及公司的財務前景。甲骨文的Altman Z分數（一種旨在預測兩年內破產可能性的指標）已經處於所謂的“灰色區域”，表明其財務狀況緊張。甲骨文與科技巨頭Meta達成的協議似乎有助於消除一些擔憂，但問題的本質仍然一樣：甲骨文需要交付這些項目，否則可能會出現問題。這也是近期甲骨文創始人、董事長兼首席技術官拉里·埃裡森遭遇的第二次打擊。此前，華納兄弟探索頻道董事會否決了派拉蒙天空之舞影業提出的1084億美元的收購要約。派拉蒙影業由埃裡森家族控股。拉里的兒子大衛是媒體公司天空之舞（Skydance）的首席執行長——該公司最近收購了派拉蒙影業，更名為派拉蒙天空之舞。然而，埃裡森家族信託基金被視為近期幾大媒體巨頭談判中的一個棘手之處，導致華納兄弟探索頻道最終選擇與網飛達成收購協議。埃裡森家族的融資問題以及甲骨文股價的持續下跌也對其收購計畫造成了一定影響。投資回報堪憂甲骨文的股價塌方，表明對人工智慧泡沫的擔憂已經達到非常高的程度。投資者持續擔憂人工智慧公司估值過高，擔心湧入資料中心的大量資金可能無法獲得回報。高盛分析師在最近的一份報告中寫道：“我們預計投資者將更加關注人工智慧支出的貨幣化、潛在價值創造和回報。“我們認為，人工智慧模型建構者的財務狀況將受到更多關注，因為他們在我們所覆蓋的晶片設計公司的整體收入份額中所佔比例越來越大。”巴克萊銀行的維努·克里希納在一份報告中寫道：“大型科技公司仍然是美國股市表現的主要驅動力，這得益於超大規模資料中心前所未有的人工智慧相關資本支出，因為計算需求持續超過供應。”克里希納補充說，目前前10隻股票的收益約佔標準普爾500指數的三分之一，市值佔總市值的40%以上，這是自1980年以來從未見過的水平。人們對人工智慧股票的擔憂日益加劇，包括估值過高、資本支出過大，以及考慮到資料中心的需求、運行這些資料中心所需的電力以及其他必要的資源（例如為人工智慧晶片提供液冷解決方案的水），美國和世界是否真的有足夠的資源來支援所有的人工智慧需求。最大的問題在於，大型公司已經在人工智慧相關資本支出上花費了數千億美元，而預計未來幾年它們將總共花費數兆美元，從回報的角度來看，這些支出是否真的有意義。IBM首席執行長阿文德·克里希納表示，從數學角度來看，這根本說不通。他指出，超大規模資料中心營運商“絕不可能”從如此巨額的資料中心投入中獲得回報。克里希納說，目前建造一個1吉瓦的資料中心大約需要800億美元。“好吧，這是目前的數字。所以，如果你要投入20到30吉瓦的電力，那僅僅一家公司就需要1.5兆美元的資本支出。”他說道。投資者並不懷疑人工智慧能夠改變世界，但前進的道路如今卻充滿變數。所需資源可能有限，而且投入所有這些資源並為此背負債務，最終可能無法像投資者最初預期的那樣獲得豐厚的回報，至少在預期的時間內是如此。眾所周知，網際網路繁榮首先經歷了網際網路泡沫的衝擊才發展到今天的規模。現在正是投資者重新審視其人工智慧投資，仔細審查估值及其所依據的假設的好時機。如果估值好得令人難以置信，那很可能就是騙局。 (北美商業見聞)

周五美股人工智慧相關股票大幅下跌，最核心誘因是短期內甲骨文（Oracle）和Broadcom的業績不佳以及公司指引的拉垮導致投資者對AI敘事再次表現了“巨大的擔憂”。但這次所謂的“市場擔憂”，和上次的TPU挑戰GPU的爭論卻完全不同，實際上是一種估值調整和情緒再次宣洩，對整個AI敘事沒什麼影響。但是對於博通，我看法平淡。因為博通雖然受益於ASIC的爆發，但是後續博通的回報相比之前要明顯打折扣，同時整體業務和毛利率的不確定性大幅增加。可以參考之前私域的內容，博通需要有新的故事和邏輯出現：我們看幾個主流投行對博通2026年的財務預測：目前對於博通26年和27年的EPS一致預期大概在10.31和12.89美元，賣方給出的估值區間在38-45X PE，整體上估值較高。賣方一致的看好博通，但市場的擔憂來自於電話會議上CEO Hock Tan的說法：（1）公司積壓了至少價值730億美元的AI產品訂單，將在未來6個季度內交付；這一數字中規中矩，根據美銀（BofA）的資料，樂觀的預期超過800億美金，一致預期在690億美金，顯然因為此前Tan賣了太多關子，瘋狂暗示了很多（包括這次暗示新客戶），730億美金顯然低於大部分投資者的預期，800才符合真實預期；（2）最令投資者心態爆炸的是公司既沒有給2026年AI業務營收指引，同時透露“在第四季度收到了人工智慧初創公司 Anthropic的110億美元訂單，但受AI產品銷售影響，公司整體利潤率正在縮小…”CEO的原話是：“我很難精準判斷 2026 年的具體情況，因此我寧願不向各位提供任何業績指引。”這個比較崩，確實也比我個人預期的要差。因為博通最大的客戶Google的TPU產品中，博通並沒有負責前端設計，只是負責後端實現，這對於其利潤率影響巨大。同時這也是博通首次“不知道晶片內部如何設計”，這意味著博通作為合作者，重要性大幅下降，後端實現競爭激烈，比如要面對聯發科的競爭，同時AI Chip甚至包括Marvell也都實力不錯。雖然博通依然絕對領先，但是不涉及類似於之前業務的前端設計，結果就是：地位下降、利潤率弱勢的尷尬局面。這個我們之前文章提到過：TPU的成功對於ASIC的設計邏輯衝擊很大，TPU就是各巨頭的理想形態。就是前端都自己做，找博通等後端實現。因為ASIC本身很重要的目標是控製成本、擺脫對Nvidia的依賴，如果前端設計依賴博通，那等於“既沒有降低成本（博通毛利率68%），也沒有擺脫依賴”，同時輝達GPU是可以直接搭建叢集。如果搞ASIC還要自己弄叢集和硬體系統，同時產能還得不到保證，目前顯然產能都在向Nvidia和Google傾斜，那麼各種成本綜合下來效率一塌糊塗…微軟的ASIC項目面臨的就類似問題。博通後續面臨幾大客戶，都將面臨類似的挑戰，反而是博通未來針對一些中小客戶的ASIC項目（主導前端）更加值得期待，這是更廣闊的業務空間，絲毫不遜色於幾個大客戶。大客戶項目是為了奠定整個AI業務的份額和格局，即使利潤率承壓也要絕對把握。博通這次是給不出利潤率指引，未來還將面臨“利潤率確實下滑”的挑戰，具體多少未知…但整體上博通也沒那麼糟糕，情緒消化後還是可以有不錯的增長，只是回報率和確定性不太理想。此次博通暴跌，我們能看到兩類公司不同的表現：博通質疑 vs Google強勢：AI的敘事逐漸從單純的算力投資，走向AI大幅帶動業務增長後的Capex提速。Google、微軟、Amazon都比較堅挺，不要較真什麼微軟、Amazon跌過了，Google其實是明確的代表。同時我們還看好Anthropic的崛起，沒什麼比AI業務能盈利更性感的事了。對於Lumentum和Coherent，這兩家周五也跟隨大跌，但是是對之前快速上漲情緒的修正，兩家的增長和估值依然很有吸引力，跌完更有吸引力了，根據大摩的模型：（1）Lumentum 26財年（26年中）營收25.93億美金，毛利率38.8%，對應目前PE 49X，同時對應27財年34.8X PE；（2）Coherent 26財年營收65.8億美金，毛利率38.9%，淨利潤9.5億美金，對應26財年29X PE；Google鏈不同於其他ASIC最大的關鍵就是光互聯，對於高端光模組的需求暴增，同時OCS交換機為TPU提供了互聯的巨大成本和功耗優勢，光互聯依然是Google最大的β，周五的下跌僅僅是情緒的一次釋放，與邏輯無關。如果被情緒帶崩，是風險還是機會？對於明天市場的看法，會比很多朋友想像中的好得多，暴跌風險釋放，錯殺的就是機會。 (橙子不糊塗)

在本周四舉行的第四季度財報電話會議上，博通（Broadcom）首席執行長Hock Tan透露，此前引發市場猜測的百億美元“神秘客戶”正是人工智慧實驗室Anthropic。該公司向博通訂購了基於Google最新張量處理單元（TPU）Ironwood的伺服器整機櫃。Tan表示：“我們收到了來自Anthropic的價值100億美元的訂單，用於提供最新的TPU Ironwood機櫃。”他補充稱，在該季度內，Anthropic又追加了110億美元的訂單。博通通常不公開大客戶身份，但Tan在9月財報會上提及的百億美元訂單在AI基礎設施熱潮中引起了投資者高度關注。公司曾在10月向CNBC澄清，該客戶並非同樣向其採購晶片的OpenAI。博通主營定製化專用積體電路（ASIC），其設計的AI晶片被統稱為XPU。部分行業專家認為，針對特定AI演算法，此類定製晶片可能比輝達的主流GPU更具能效優勢。博通是GoogleTPU的製造合作夥伴，Google上月曾宣佈其最先進的Gemini 3模型完全使用自研TPU完成訓練。Tan在電話會上指出，博通向Anthropic交付的是完整的伺服器機櫃而不僅是晶片。該公司目前已有四位XPU客戶，並在第四季度獲得了第五位客戶——該客戶已下達10億美元訂單，但身份仍未公開。Anthropic與Google達成深度雲合作今年10月下旬，Anthropic與Google宣佈達成一項價值數百億美元的全面雲合作協議，凸顯AI基礎設施競賽的激烈程度。根據協議，Anthropic可獲得多達100萬個GoogleTPU的使用權，預計將在2026年新增超過1吉瓦的AI算力容量。Anthropic採用“多雲多芯”策略，將其工作負載分佈在GoogleTPU、亞馬遜定製Trainium晶片及輝達GPU上，根據訓練、推理或研究需求靈活選擇最合適的平台。對Google而言，Anthropic大規模採用TPU正是市場期待的確信訊號。隨著電力約束（而非晶片供應）逐漸成為AI發展的關鍵瓶頸，Google高度定製化、高能效的ASIC設計，正被分析師視為最具潛力的輝達替代方案，並可能成為其雲業務增長的重要動力。Google雲首席執行長Thomas Kurian曾表示，Anthropic大幅擴大TPU使用規模，是基於其多年使用中觀察到的“卓越性價比與能效表現”。在超過十年的內部研發後，Google正通過雲服務形式向客戶開放TPU，並將其作為應對AI算力激增需求的關鍵差異化優勢。 (飆叔科技洞察)

話說雙12這天，輝達這艘大船也被危險的頭苗引燃，市值一下子跌沒了兆人民幣。前天是甲骨文，這天是博通，在股市同樣跌超10個點。AI大船，鐵索連環，又有一隻船著火了。其實博通最新的財報和甲骨文一樣，非常優秀，問題就在於與OpenAI關聯的大計畫，一時難以變現。OpenAI未來規劃也許很超前，但投資者只想看到錢，一種不信任的恐慌在蔓延，引發了連索反應。晶片系齊跌，AI系齊跌，這是未曾預料的。一切又回到了老問題上，無論跑分多麼優秀的AI，都得轉化為應用才好。是能賺錢的應用。OpenAI只是一家AI模型公司，商業模式有限，曾經考慮在ChatGPT上加廣告，卻不敢冒險。當另一家又有超強模型、又能轉化為應用落地的公司出現時，OpenAI的危機來了，說的正是Google。即便OpenAI的最新GPT5.2跑分又超過了Google的Gemini3，但一旦不信任的裂痕存在，船艙進水會很快。高歌猛進永遠都是機會和危險並存。OpenAI曾經以一己之力，掀起全球AI浪潮，如今自己卻深處漩渦中心。當Google的Gemini3暴擊全球AI時，山姆奧特曼在公司也發出了紅色警戒，其實在此之前，OpenAI也深知自己的處境。千億百億融資、投資未曾停下腳步，但營收卻總不能暴增，AI轉換成錢速度太慢了。這是一種嚴重不對稱。就在不久前，有一個詞在OpenAI公司出現，backstop，政府兜底，但也得讓人看到希望才能願意兜啊。川普大總統也確實想搞AI，他也在行動了，剛剛簽署了行政令，統一全美國的AI管理規則，以求掃除AI發展阻礙。這對OpenAI正在全美各地大建的AI資料中心的工程進度或許有幫助，但OpenAI自己的根本問題，還得自己解決。 (後知說)

博通單日重挫11%！AI泡沫警報拉響，美股科技股遭血洗一、導火索引爆：博通利潤率預警，AI投資焦慮沸騰美東時間12月12日，博通單日重挫逾11%，以慘烈跌幅向市場釋放警報——其預警未來利潤率收縮，瞬間點燃AI投資「燒錢難回本」的焦慮。身為AI產業鏈核心玩家，博通的獲利預警如深水炸彈，直接引爆科技類股拋售潮。AI股「暴雷」並非孤例。前一日暴跌近11%的甲骨文，周五再傳為OpenAI建的資料中心工期延後至2028年。儘管公司緊急澄清“進度正常”，但市場信心已崩，股價仍收跌4.58%，成壓垮AI概念的另一稻草。二、連鎖反應肆虐：三大股指齊跌，科技股成重災區恐慌情緒迅速蔓延，美股三大股指集體收低。那斯達克跌勢最猛，暴跌398.69點（1.69%）；標普500指數跌1.07%，道瓊指數跌0.51%，此前的收盤新高被一舉抹平。科技股成重災區：半導體ETF狂跌4.53%，標普500科技類股下跌2.87%。輝達跌超3%，亞馬遜、Meta等巨頭均跌超1%；晶片股哀鴻遍野，閃迪、Oklo大跌15%，CoreWeave跌10%，AI明星股集體「跳水」。三、中概股獨善其身？金龍指數微跌！與美股科技股形成反差，中概股抗跌性凸顯。那斯達克中國金龍指數僅微跌0.3%，好未來漲超3%，新東方、網易漲超2%，在綠盤潮中逆勢飄紅。部分中概股仍受拖累，億鵬能源跌超12%，愛奇藝跌超4%。但整體來看，中概股憑自身基本面規避了AI崩盤風險​​，成市場「避風港」。四、美債殖利率飆升：聯準會鷹聲陣陣，政策迷霧加劇動盪科技股崩盤背後，是聯準會的緊箍咒。多名反對降息的聯準會官員強調“通膨過高”，鷹派言論推升美債殖利率——30年期公債殖利率升至4.85%，創9月新高，進一步壓制科技股估值。聯準會官員古爾斯比等明確以通膨為由反對降息，粉碎「降息救市」幻想。利率高企疊加AI獲利預期降溫，資金加速撤離科技股，轉向防禦類股，日常消費品ETF逆勢漲0.79%。五、後市迷霧重重：就業通膨數據將成“定盤星”市場焦慮不僅來自AI短期崩盤，更源自於經濟前景迷惘。10月數據缺失後，下周非農就業、通膨等核心數據將成“定盤星”，直接影響聯準會政策走向。市場策略師指出，AI主線鬆脫後資金已轉向防禦類股。疊加川普簽署AI監管行政令帶來的政策變數，未來經濟數據與政策訊號的細微變化，都將牽動美股神經，科技股能否回暖尚難定論。（深科技）

博通第四財季營收和利潤齊創最高紀錄，分別同比增近30%和40%；第一財季營收指引增速持平上季，AI晶片收入較市場預期高近20%。博通公佈將本財年季度股息提高10%，全年股息由此創歷史新高。CEO稱積壓了價值730億美元的AI產品訂單，又說這是“最低值”，稱第四財季從Anthropic獲得110億美元訂單，但警告因AI產品銷售，總利潤率在縮小。博通股價盤後先一度漲4%，後轉跌，曾跌超5%。輝達的挑戰者、ASIC晶片大廠博通又一次用季度業績和指引顯示，人工智慧（AI）資料中心裝置的需求有多爆表，它正在給博通近期的業績帶來爆炸式的增長。但積壓的AI訂單規模未達到投資者期望。博通公佈的上一財季營業收入和盈利均較此前一季加速增長，和提供的本財季營收指引均高於華爾街預期。受益於AI基建熱潮中所需的定製AI晶片熱銷，博通上財季AI晶片收入增長超過70%，較前一季的增速提高超過10個百分點。博通還預計本財季的AI晶片收入將翻倍勁增，大超市場預期。博通首席財務官（CFO）Kirsten Spears同時公佈，將本財年、即2026財年的季度股息大幅上調10%至0.65美元/股，年度股息由此達到公司史上最高水平2.6美元/股。這是自2011財年開始派發股息以來連續第十五年提高年度股息。財報公佈後，周四收跌1.6%的博通股價（AVGO）在美股盤後迅速拉升轉漲，盤後漲幅曾達到4%，但此後轉跌，目前跌超5%。有評論稱，股價轉跌源於，業績電話會上，博通CEO陳福陽表示，公司目前積壓了價值730億美元的AI產品訂單，這些訂單將在未來六個季度交付。這一訂單規模令一些投資者感到失望，儘管陳福澄清說，這只是一個“最低值”，並預計隨著更多訂單湧入，實際規模將更大，但市場反應依然謹慎。。財報公佈前，華爾街見聞文章提到，一些分析人士擔心即便博通業績爆表也可能引發“賣事實”的交易。Gabelli Funds的分析師Ryuta Makino就預計，無論博通業績或指引如何，"每個人都持有多頭，也許有些人會為了獲利了結而拋售"。美東時間12月11日周四，博通公佈截至2025年11月2日的公司2025財年第四財季（下稱“四季度”）財務資料，並提供2026財年第一財季（“一季度”）的業績指引。1）主要財務資料：營收：四季度營業收入180.2億美元，同比增長約28%，分析師預期174.7億美元，公司指引174億美元，前一季度同比增長22%。淨利潤：非GAAP口徑下調整後四季度淨利潤為97.1億美元，同比增長約39%，前一季度同比增長37.3%。EBITDA：調整後四季度稅息折舊及攤銷前利潤（EBITDA）為122.2億美元，同比增長34%，利潤率68%，公司指引67%，前一季度同比增長30.1%、利潤率67.1%。EPS：調整後每股收益（EPS）四季度為1.95美元，同比增長37%，分析師預期1.87美元，前一季度同比增長36.3%。2）細分業務資料：半導體解決方案，包括ASIC在內的半導體解決方案業務收入為110.7億美元，同比增長34.5%，佔總營收的61%，分析師預期107.4億美元，前一季度同比增長26%、佔總營收的57%。基礎設施軟體：包括VMware在內的基礎設施軟體業務收入為69.4億美元，同比增長約19%，佔總營收的39%，前一季度同比增長17%、佔總營收的43%。3）業績指引：營收：一季度營收預計約為191億美元，分析師預期184.8億美元。EBITDA：一季度EBITDA利潤率預計約67%。Q4營收和利潤齊創最高紀錄 Q1 AI晶片收入增速大幅提升財報顯示，博通四季度的營收和EBITDA利潤均創單季歷史新高，並且增速均較前一季加快增長。營收增速由前一季度的22%提高至略超過28%，EBITDA增速從37%提高到39%。陳福陽稱，四季度創紀錄的總營收得到AI半導體解決方案和基礎設施軟體的共同推動。財報中，包括ASIC在內的半導體解決方案收入也高於分析師預期，在總營收總的佔比突破60%。陳福陽特別提到，AI晶片的收入四季度同比增長74%。這一增速顯然高於前一財季已經超預期增長的63%，也高於當時財報業績電話會上陳福陽透露的博通自身指引。當時他說四季度AI晶片收入料增至62億美元，那當於同比增長66%、環比增長19%。以博通的業績指引計算，一季度營收將同比增長約28%，持平四季度增速，環比增長約6%，增速較四季度的13%放緩，但已經高於分析師預期。分析師預計一季度營收同比增長近24%。陳福陽稱，一季度的AI晶片收入將同比翻倍增長，增至82億美元。那意味著AI晶片將貢獻公司超過40%的收入，較市場普遍預期的69億美元高將近19%，且收入的同比增速將較四季度提高26個百分點。新增Anthropic訂單 但AI產品利潤率承壓陳福陽電話會議上披露，博通四季度獲得了OpenAI勁敵Anthropic價值110億美元的訂單，這是繼第三財季獲得100億美元訂單後的又一大單。他說，博通還簽署了另一筆價值10億美元的客戶訂單，未透露客戶身份。陳福陽同時警告，由於AI產品銷售，公司整體利潤率正在縮小。他試圖向投資者解釋，730億美元的訂單積壓只是基準數字，實際規模將隨著新訂單增長。"根據具體產品，我們的交貨期可能從六個月到一年不等"，他說。博通預計第一財季AI半導體收入將同比翻倍至82億美元，較市場普遍預期的69億美元顯著提升。AI收入的快速增長主要來自定製晶片和資料中心網路晶片的需求激增。Google和OpenAI成關鍵客戶博通股價自4月4日觸底以來累漲超170%，在標普500成分股中同期漲幅排名第十位，自9月初發佈第三財季財報以來股價漲約30%，這輪漲勢使其市值達到1.91兆美元。進入2025年來，截至本周三收盤，股價累漲約75%。這一漲勢將博通估值推至前所未有的高度。到本周三，其遠期市盈率達到約42倍，遠超17倍的十年平均水平。目前博通估值已超過“科技七巨頭”（Magnificent 7）中除特斯拉外的六家巨頭，包括最高市值的個股輝達。博通的AI業務高度依賴少數超大規模雲服務商客戶，尤其是Google。博通為Google製造定製的張量處理單元（TPU）晶片，而Google三周前發佈的公司最強大AI模型Gemini 3完全基於TPU晶片訓練，成為近期博通的一大利多。Janus Henderson Investors科技研究分析師Shaon Baqui表示，博通“與Google生態系統深度繫結，我們都看到了Gemini 3的最新成功以及Google的成就。鑑於近期表現，市場預期顯然被推高，但理由充分。”Emarketer分析師Jacob Bourne表示："鑑於Google的市場地位，博通將受益於市場對專業化、節能晶片日益增長的興趣，而其網路產品組合使其成為支撐AI基礎設施的大規模資料中心建設的關鍵供應商。"相比傳統巨頭Google，OpenAI和Anthropic這類AI領域的後起之秀也給博通的漲勢錦上添花。今年9月的財報電話會上，陳福陽透露，博通定製AI加速器XPU增加了一位合格客戶，這第四位客戶帶來了價值100億美元的訂單。當時有媒體稱這位“神秘”的客戶就是OpenAI。一個月後，OpenAI於10月13日宣佈與博通達成協議，將從明年開始部署與博通合作開發的AI定製晶片。這確認了博通客戶群增添重要成員。 (invest wallstreet)

下一個黃仁勳在晶片巨頭博通，CEO陳福陽(Hock Tan)用鐵腕管理和精準併購將一家平淡無奇的半導體公司推向兆美元市值，其股價在過去三年暴漲近七倍。12月5日，科技媒體The Information撰寫長文講述博通與鐵腕CEO陳福陽的故事。文章指出，這位74歲的CEO以極度務實的風格聞名——裁撤福利、嚴控成本、專注利潤，並通過定製晶片業務成為輝達在AI晶片市場的少數挑戰者之一。據介紹，在斥資840億美元收購VMware後，陳福陽用其標誌性的"咖啡聊天"向新員工宣告管理哲學。當有員工詢問博通是否提供育兒、婚姻諮詢等福利時，他回答："我為什麼要做那些？我不是你爸爸。"Hock Tan與美國總統談笑風生隨後幾個月，VMware的3.8萬名員工中約一半被裁撤，18棟辦公樓僅保留5棟，連咖啡機都被移除。這種無情的效率為博通帶來了實打實的業績增長。去年公司銷售額突破500億美元，兩年內增長超過50%，今年有望超過600億美元。其定製晶片業務已贏得Google、OpenAI和Meta等重要客戶，佔據公司約60%收入，使博通成為全球11家兆美元公司之一。文章也指出，風險同樣顯著。AI支出能否持續、Marvell等競爭對手的追趕、客戶尋求更廉價替代方案的努力，都可能動搖博通的地位。而陳福陽本人在新的薪酬結構下，若能在2030年底前將AI收入提升至1200億美元，將獲得價值約7億美元的股權獎勵，當前市場普遍認為他能實現這一目標。01 併購機器的"鑽石與垃圾"哲學文章稱，陳福陽在過去15年至少收購了11家公司，並在每次整合中應用同一套嚴苛方法論。避險基金Coatue Management聯合創始人兼負責人、億萬富翁Philippe Laffont總結道："他是識別有趣的併購目標、收購它們並運用私募股權式劇本的絕對最佳人選。"陳福陽本人將這套方法描述為識別"鑽石"和"垃圾"。收購VMware後，他將產品組合從8000種削減至僅4種，保留他認為對資料中心客戶最有用的產品線。他剝離了VMware的工作場所虛擬化工具部門，在試圖出售Carbon Black網路安全業務後，將其併入Symantec——但事先裁撤了約80%的員工。在公司內部，陳福陽建立了一套冷酷的業績評估機制。在季度全員會議上，他總會展示一張按收入增長排列各部門的幻燈片，用一條紅色橫線標出增長最弱的三分之一部門。他稱之為"厄運線"——任何部門連續幾個季度處於該線下方就被視為表現不佳，員工會擔心自己成為下一批裁員對象。陳福陽儘管存在這種不確定性，博通的自願離職率僅為2.9%，略高於輝達的2.7%。多名前員工將其歸因於公司的高薪酬，其中包括大量有價值的限制性股票單位。公司很少招聘實習生或應屆畢業生，更傾向於僱用一名經驗豐富的工程師來完成幾名初級員工的工作。與許多科技公司擁有數百名副總裁不同，博通只有不到30名副總裁和高級副總裁。此外，在公司最近的帕洛阿爾托總部，沒有免費汽水，甚至文具供應都很短缺。"你必須自己買橡皮筋或馬克筆，"一名前員工說，"而且你最好記得把它們帶回辦公桌，否則會被人拿走。"02 定製晶片：輝達的挑戰者文章寫道，ChatGPT推出後，博通一度被視為沉悶、增長緩慢的晶片業務幾乎在一夜之間獲得新生。公司專注於定製晶片業務，即應用專用積體電路(ASIC)，這類晶片為執行單一任務而設計，比輝達的通用晶片更高效、更便宜。這使博通成為輝達在晶片市場主導地位的少數可信挑戰者之一。Google是博通最知名的老客戶，自2016年開始合作。通常客戶會將晶片藍圖帶給博通，由後者負責物理設計和製造，並與台積電等公司合作。博通參與程度因合作關係而異——Google因其專業能力處理更多高層技術設計，而在與其他公司的合作中，博通也會協助這部分工作。過去三年，博通簽下多項大單，包括OpenAI和Meta的合作。去年2月，陳福陽被任命為Meta董事會成員。據消息人士透露，微軟目前也在就設計未來晶片與博通洽談，這可能意味著微軟將業務從另一家定製晶片製造商Marvell轉移。儘管公司可以直接與台積電等晶片代工廠合作並自行處理全部晶片設計，但這樣做風險較高。博通在晶片設計領域深耕三十年，其定製產品質量享有盛譽，因此能收取高價。不過，高昂成本也促使部分客戶尋求替代方案。此前，博通的激進談判策略曾促使亞馬遜轉向競爭對手Marvell，而Google也增加了台灣聯發科作為第二晶片設計合作夥伴。陳福陽去年12月預測，AI可能在2027年為博通帶來600億至900億美元的新收入。而據摩根大通估計，10月宣佈的與OpenAI的晶片合作在未來幾年可能產生高達3000億美元的收入。今年10月，Anthropic表示計畫使用100萬個張量處理單元(TPU)——博通與Google共同設計的晶片。Meta目前也在與Google洽談，計畫在2027年在其資料中心投入數十億美元使用TPU。03 從馬來西亞到矽谷的鐵腕之路關於陳福陽本人，外界所知甚少。他在馬來西亞檳城島長大，家境並不富裕。他的早年生活背景是馬來亞緊急狀態——英國殖民軍隊與支援獨立的“叛亂分子”之間的暴力游擊戰。青少年時期，陳福陽原本想成為一名醫生，但SAT高分為他贏得麻省理工學院獎學金，改變了人生軌跡。1971年他抵達美國，1975年獲得機械工程學士和碩士學位。隨後他在哈佛大學獲得MBA學位，並在通用汽車和百事公司擔任金融職務。1980年代，他在亞洲工作近十年，先後供職於馬來西亞一家建築材料集團和新加坡一家投資公司。回到美國後，他在PC製造商Commodore International破產前擔任財務副總裁，隨後升任Integrated Circuit Systems首席執行長，領導公司進行重大重組，並於2005年以17億美元價格將其出售。Hock Tan與妻子這筆交易引起了Silver Lake和KKR的注意。2006年，兩家公司聘請陳福陽領導從惠普剝離的晶片公司Avago，並要求他削減冗餘。一名前高管回憶，在Avago早期的一次外出會議上，陳福陽將高層們裝上大巴，帶到當地機場酒店。"大多數人搞外出活動會選擇奢華場所，我覺得我們甚至沒有食物和水。"2016年，陳福陽完成最大手筆：以370億美元收購更知名的博通。次年，他發起對高通1200億美元的敵意收購。但川普政府以國家安全為由阻止了這筆交易，擔心美國總部的高通落入當時註冊地在新加坡的博通手中。一個月後，博通將註冊地遷至美國。高通交易失敗後，陳福陽決定通過收購軟體公司尋求增長。從2019年到2022年，博通股價上漲150%，遠超納斯達克約55%的漲幅。04 誰將接班？關於博通AI晶片業務和整體AI支出的持續性仍存疑問，而74歲的陳福陽可能很快面臨另一個關於長期性的問題：誰將接替他？今年9月，陳福陽在季度財報電話會議上表示，他計畫"至少"擔任CEO至2030年。一名前博通高管預測，陳福陽會一直工作到去世。"他將成為科技界的Charlie Munger（查理·芒格）。"不過，有跡象表明博通已開始考慮後陳福陽時代。博通半導體解決方案集團總裁Charlie Kawwas近來更頻繁地出現在面向華爾街的活動和財報電話會議上。Kawwas擁有電氣和電腦工程博士學位，於2014年通過博通收購LSI Corp.加入公司，曾擔任首席銷售官和首席營運官，2022年晉陞為總裁。在10月發佈到OpenAI YouTube頻道的一次播客對話中，Kawwas坐在陳福陽右側，與OpenAI首席執行長Sam Altman和總裁Greg Brockman交談。Kawwas強調他每周至少與OpenAI的對應人員通話一次。Brockman讚揚道："我覺得每次給Charlie打電話，他都在世界不同地方試圖確保產能，試圖找到方法幫助我們共同實現目標。"但如果博通投資者Laffont的觀點具有代表性，許多人還沒準備好放手這位長期領導者。Laffont說："每天我都在想，我祈禱他服用維生素，吃得健康。"Silver Lake董事長Ken Hao是一名博通董事，與陳福陽相識二十年，他認為陳福陽卓越表現的關鍵在於"專注於不來自傳統智慧的第一性原理，或者說不複製他人。" (芯榜+)

2025年，AI浪潮持續席捲全球，算力成為了新時代的石油，而圍繞算力的爭奪，也正改寫著整個半導體版圖。其中，輝達憑藉GPU在AI訓練領域幾乎一騎絕塵，佔據超過九成市場份額，其市值突破4.5兆美元，成為了半導體行業新的領導者。但輝達的地位並非牢不可破，AMD、博通、英特爾等廠商虎視眈眈，都想要從輝達這裡虎口奪勢，AI晶片產業迎來了全新的一超多強格局。輝達高築軟體與生態的護城河，幾乎壟斷了AI訓練的上游體系；而其他晶片巨頭與雲廠商，則在悄悄尋找新的突破口。AISC和Arm，似乎成為了它們的目標。英特爾這兩年，英特爾的日子過得不算好。多年來，這位「藍色巨人」一直難以跟上台積電等競爭對手的晶片製造能力，其在AI市場上更是缺乏競爭力的產品線。作為對比，輝達的AI晶片大賣特賣，AMD也有自己的AI晶片組合，而英特爾的下一個「重磅炸彈」Jaguar Shores還要等到2027年首次亮相，其在AI上的落後早已暴露無遺。身處困境的英特爾，選擇走一條差異化的路。據報導，英特爾最近成立了中央工程集團（CEG），將公司內所有工程人才整合到一個部門，由前Cadence Systems高階主管斯里尼·艾揚格領導。這位在2024年7月從Cadence加入的高階主管，在推動定製晶片商業模式方面有著深厚的經驗，他在Cadence專注於IP業務、設計工具、設計生態系統合作夥伴關係以及定製晶片的垂直市場。他的經驗和市場人脈被認為能夠加速英特爾利用"ASIC熱潮"的能力。英特爾執行長陳立武在第三季財報電話會議上明確表示，CEG集團將帶頭拓展新的ASIC和設計服務業務，為廣泛的外部客戶提供專用晶片。 「這不僅將擴展我們核心x86 IP的覆蓋範圍，還將利用我們的設計優勢，提供從通用到固定功能計算的一系列解決方案。」這番話揭示了英特爾的戰略雄心——從純粹的晶片製造商轉型為提供「設計+製造+封裝」的一站式服務商。英特爾在ASIC領域的最大競爭優勢在於其完整的產業鏈。作為老牌IDM企業，英特爾擁有晶片專業知識、x86 IP以及提供製造服務的內部代工廠，尋求定製AI晶片的客戶可以獲得滿足所有需求的「一站式」服務。這是市場上任何其他ASIC設計公司都無法提供的優勢，即使是博通和Marvell也難以企及，更重要的是，憑藉CEG集團，英特爾實現了集中式的橫向工程，這意味著將設計服務與製造+封裝連接起來的開銷大幅降低。報導指出，英特爾的ASIC業務可能會將該公司的代工廠變成一個成功的服務供應商，使其成為大型科技公司的引人注目的選擇。在人工智慧供應鏈的中間有很多機會，例如從量產製造利潤中獲得的收入，甚至是ASIC設計費。如果執行到位，定製晶片業務可能會成為英特爾的下一個主力軍，因為它將賦予英特爾系統代工廠的地位，負責供應鏈的每個環節。然而，英特爾面臨的挑戰同樣龐大。輝達最近宣佈斥資50億美元收購英特爾約4%的股份，兩家公司將共同開發「多代定製資料中心和PC產品」。這項合作為英特爾帶來了機遇，但也帶來了複雜的競合關係。資料中心晶片將是英特爾根據輝達的規格定製的x86晶片，輝達將「將這些CPU整合到其AI基礎設施平台中，並推向市場」。在消費級市場，英特爾計畫打造整合英特爾CPU和Nvidia RTX GPU晶片組的x86 SoC，這意味著英特爾可能會在未來產品中使用輝達設計的圖形晶片，而不是自家的Arc GPU。這帶來了一系列懸而未決的問題。英特爾幾十年來一直在開發自己的圖形產品，最近推出的Arc品牌專用顯示卡和整合GPU對Nvidia的一些低端產品構成了直接挑戰。英特爾告訴媒體，該公司“將繼續提供GPU產品”，但這可能意味著英特爾將專注於低端、低功耗的GPU，而將高端產品留給輝達。在軟體方面，英特爾一直在推廣其自有的oneAPI圖形計算堆疊，以取代Nvidia的CUDA和AMD的ROCm，但未來這個平台的命運也充滿不確定性。更關鍵的問題是製造，輝達採用英特爾的18A製程或英特爾路線圖上的其他製程來生產部分晶片的機率其實並不高。英特爾一直在努力尋找大客戶，但黃仁勳在回答相關問題時對台積電大加讚賞，表示「台積電的能力，從工藝技術、執行節奏、產能和基礎設施的規模，到業務營運的敏捷性……所有這些魔力匯聚在一起，成就了一家世界級的代工廠，能夠支援客戶如此多樣化的需求。對於英特爾而言，轉向ASIC設計服務是在困境中尋找新的成長曲線的必然選擇。在人工智慧炒作中錯失良機的英特爾，希望透過提供完整的設計和製造服務，在AI晶片市場中找到自己的位置。但這絕非易事，尤其是在人工智慧市場競爭激烈以及像博通這樣的ASIC設計公司不斷發展的情況下。英特爾能否抓住這一機遇，將決定這家曾經的晶片霸主能否在AI時代重新崛起。高通相較於有些無奈的英特爾，高通的選擇頗有些激進。這家迄今一直專注於無線連接和移動裝置半導體的公司，正在大舉進軍大型資料中心市場，直接挑戰輝達和AMD在AI推理領域的地位。近日，高通宣佈將發佈新的人工智慧加速器晶片AI200和AI250，消息傳出後，高通股票飆升11%，市場對這一轉型給予了高度認可。據報導，高通將於2026年上市銷售的AI200和計畫於2027年上市的AI250均可裝入裝滿液冷伺服器機架的系統中，這標誌著高通進入資料中心領域，成為技術領域增長最快市場的新競爭者。據麥肯錫估計，到2030年，資料中心的資本支出將接近6.7億美元，其中大部分將用於基於人工智慧晶片的系統。報導指出，高通資料中心晶片基於高通智慧手機晶片中的人工智慧零件，稱為Hexagon神經處理單元（NPU）。近年來，該公司一直在逐步改進其Hexagon NPU，因此這些處理器的最新版本已經配備了標量、向量和張量加速器（採用12+8+1配置），支援INT2、INT4、INT8、INT16、FP8、FP16等資料格式，以及用於減少記憶體流量的微塊推理 AI、64記憶體定址、Gen元用於額外安全性的虛擬模型。對於高通來說，將Hexagon擴展到資料中心工作負載是一個自然的選擇。高通資料中心和邊緣計算總經理杜爾加·馬拉迪在與記者的電話會議上表示：「我們首先想在其他領域證明自己，一旦我們在那裡建立了實力，我們就很容易在資料中心層面更上一層樓。」這句話透露了高通的戰略邏輯——從移動端的AI能力積累，向資料中心市場延伸。據理解，高通的AI200機架級解決方案配備768GB LPDDR內存，對於推理加速器而言，這已是相當可觀的內存容量，高於輝達和AMD的產品。該系統將使用PCIe互連實現縱向擴展，並使用以太網實現橫向擴展。該系統將採用直接液冷，每機架功率高達160kW，對於推理解決方案而言也是前所未有的功耗。此外，該系統還將支援企業部署的機密計算。該解決方案將於2026年上市。2027年推出的AI250將保留此架構，但增加了近內存計算架構，有效內存帶寬提升了10倍以上。此外，該系統將支援分解推理功能，使計算和記憶體資源能夠在不同卡片之間動態共享。高通將其定位為更有效率、高帶寬的解決方案，針對大型Transformer模型進行了優化，同時保留了與AI200相同的散熱、散熱、安全性和可擴展性特性。高通明確表示，其晶片專注於推理或運行人工智慧模型，而不是訓練。這是一個明智的差異化策略，避開了輝達最強大的訓練市場。 OpenAI等實驗室透過處理TB級資料來創造新的人工智慧能力，這需要強大的訓練晶片，而高通選擇專注於已訓練模型的運行和部署，這是一個同樣龐大但競爭相對較小的市場。高通表示，其機架式系統最終將降低雲端服務供應商等客戶的營運成本，且一台機架的功耗為160千瓦，與某些Nvidia GPU機架的高功耗相當，但在推理場景中能提供更好的效能功耗比。高通還在功耗、擁有成本以及內存處理的新方法方面強調其優於其他加速器的優勢。馬拉迪強調，高通還將單獨出售其AI晶片和其他零件，尤其是針對那些喜歡自行設計機架的超大規模資料中心客戶。他表示，其他AI晶片公司，例如輝達或AMD，甚至可能成為高通部分資料中心零件的客戶。 「我們試圖確保我們的客戶能夠選擇全部購買，或者說『我要混合搭配』。」這種靈活的商業模式為高通打開了更多市場空間。而高通的市場驗證已然開始。 2024年5月，高通宣佈與沙烏地阿拉伯的Humain公司合作，為該地區的資料中心提供AI推理晶片。 Humain將成為高通的客戶，並承諾部署最多可使用200兆瓦電力的系統。除了建構硬體平台，高通還在建構一個針對大規模推理優化的超大規模級端到端軟件平台。該平台將支援主要的機器學習和生成式人工智慧工具集，包括PyTorch、ONNX、vLLM、LangChain和CrewAI，同時實現無縫模型部署。該軟件堆疊將支援分解式服務、機密計算以及預訓練模型的一鍵式載入，以簡化部署。馬拉迪表示：「我們豐富的軟件棧和開放的生態系統支援，使開發者和企業能夠比以往更輕鬆地在我們優化的AI推理解決方案上整合、管理和擴展已訓練好的AI模型。Qualcomm AI200和AI250無縫相容領先的AI框架，並支援一鍵式模型部署，旨在實現無縫應用和快速相容領先的AI框架，並支援一鍵式模型部署，旨在實現無縫應用和快速相容領先的AI框架，並支援一鍵式模型部署，旨在實現無縫應用和快速相容。高通轉向資料中心AI推理市場的原因是多方面的。首先，該行業一直由輝達主導，其GPU迄今佔據了超過90%的市場份額，但像OpenAI這樣的公司一直在尋找替代方案。 Google、亞馬遜和微軟也在為其雲端服務開發自己的AI加速器，這為新進入者創造了機會。其次，推理市場的規模正在快速成長，隨著越來越多的AI模型部署到生產環境中，推理需求將遠遠超越訓練需求。第三，高通在行動端積累的Hexagon NPU技術為其進軍資料中心提供了技術基礎，這是一種從邊緣到雲端的自然延伸。高通發佈全新的AI晶片，本質上是傳統的市場邊界正在模糊，移動晶片廠商可以進軍數據中心，而數據中心晶片廠商也在向邊緣裝置延伸，形成了你中有我，我中有你的新的市場競爭格局。聯發科無獨有偶，同樣是移動晶片廠商的聯發科也在進軍AI。這家傳統的手機晶片廠商正成為雲端ASIC設計服務的重要玩家，與博通這樣的ASIC市場領導者展開面對競爭，並且已經拿下了Google、Meta等科技巨頭的訂單。早在去年，聯發科就宣佈與輝達的達成合作，而在今年的輝達GTC大會上，聯發科介紹了其Premium ASIC設計服務，顯示聯發科與輝達的合作擴展至IP領域，更彈性的商業模式，能提供各式客製化晶片/HBM4E等，並具有豐富的Cell Library，以及先進製程設計方案。聯發科的核心競爭力在於其SerDes技術。聯發科指出，其SerDes技術為ASIC核心優勢，涵蓋晶片互連、高速I/O、先進封裝與記憶體整合。其中，112Gb/s DSP（數字信號處理器）基於PAM-4接收器，於4奈米FinFET製程打造，實現超過52dB損耗補償，意謂更低信號衰減、更強薦之抗干擾特性。該技術不僅適用於乙太網路路、光纖長距傳輸，現在聯發科更推出專為資料中心使用的224G Serdes，並已完成矽驗證。近日，聯發科也正式宣佈與輝達合作設計GB10 Grace Blackwell超級晶片，該晶片將為新推出的NVIDIA DGX Spark提供動力。 DGX Spark是一款個人AI超級電腦，旨在幫助開發者在桌面上建立原型、進行微調和推斷大型AI模型。據理解，GB10 Grace Blackwell超級晶片由最新一代Blackwell GPU與Grace 20核心Arm CPU組合而成，運用了聯發科在設計節能、高效能CPU、記憶體子系統和高速介面方面的專業知識。此配置提供128GB統一內存，並提供高達1 PFLOP的AI性能，以加速模型調優和即時推理。這使得開發人員能夠在本地處理高達2000億個參數的大型AI模型。此外，該系統內建ConnectX-7網路技術，可將兩個DGX Spark系統連接在一起，從而對高達4050億個參數的模型進行推理。 DGX Spark的節能性能足以使用標準電源插座，其緊湊的設計使其能夠輕鬆放置在桌面上。而除了與輝達的合作，聯發科也正在傚法博通和Marvell爭取在雲端服務提供者的市場。根據調研機構指出，部分CSP已在評價輝達及聯發科之IP組合的定製設計晶片。儘管GoogleTPU（張量處理器）進度稍微遞延，第七代TPU預計在明年第三季投入量產，但採用3nm打造仍有望為聯發科增加超過20億美元的貢獻。供應鏈也透露，Google進階到第八代的TPU，將開始採用台積電2nm流程，持續在先進製程領域維持領先地位。聯發科的另一個重大突破來自Meta。聯發科和博通繼續爭奪Meta的新專用整合電路（ASIC）項目，業內人士強調，兩家公司的表現相當。然而，最近的報導表明，聯發科即將獲得Meta即將推出的一款2nm工藝ASIC的大額訂單，該晶片代號為“Arke”，專注於後訓練和推理功能，可能在2027年上半年實現量產。據IC設計公司透露，聯發科在此次產品競賽中勝出，將是其獲得的第二筆重要的雲端服務供應商（CSP）客戶訂單。熟悉ASIC領域的業內人士指出，Arke原本並不在Meta的初始計劃中。在Iris晶片計畫於2025年底量產後，Meta曾計畫推出另一款採用N2P工藝的ASIC，名為Olympus。然而，考慮到實際需求和成本效益，Meta在產品發布計劃中途推出了一款專用於推理的晶片Arke。因此，Olympus將重新定位為一款專為訓練而設計的ASIC，以與Nvidia未來的GPU競爭，其發佈時間將推遲到2028年。Meta之前的產品，主要由ASIC市場領導者博通開發。不過，聯發科與Meta之間已有合作關係。例如，Meta早期自主研發的智慧眼鏡晶片就是與聯發科合作開發的，這在ASIC領域奠定了堅實的基礎。因此，聯發科可能獲得Meta對新款Arke產品的青睞，這並不完全出乎意料。業內人士表示，在與Google關係穩定後，聯發科需要擴大合作範圍，以在雲端ASIC市場建立更大的影響力。近期，市場觀察到CSP巨頭的ASIC設計策略和規劃發生了變化。儘管雲端AI的使用量依然龐大且供應緊張，但CSP已調整其策略以提升成本效益。以前，技術合規性和整合能力是優先考慮的，而往往忽略了成本。如今，隨著對雲端AI市場實際動態和晶片設計細節的洞察越來越清晰，CSP也致力於開發更實用、更經濟的產品。在這樣的大環境下，聯發科的成本優勢正逐漸顯現。聯發科轉向ASIC的原因與其獨特的市場定位有關。作為台灣晶片設計公司，聯發科在手機晶片市場面臨激烈競爭，利潤率受到擠壓。 ASIC設計服務為聯發科提供了更高的利潤率和更穩定的客戶關係。同時，聯發科在先進流程、高速介面、記憶體整合等方面的技術積累，使其能夠為雲端服務供應商提供差異化的解決方案。更重要的是，聯發科透過與輝達的合作，獲得了進入高端AI市場的入場券，這是其獨立發展難以實現的。AMD與其他廠商相比，AMD在ASIC領域的動作相對低調，但其正在開發的基於Arm架構的產品顯示出這家公司對未來市場的戰略思考。根據一篇頗具深度的行業雜誌洩露的資訊，AMD正在開發一款代號為「Sound Wave」的基於Arm的APU，並將於明年晚些時候發布。這篇題為《AMD正在開發基於Arm的APU，代號為Sound Wave》的短文被洩露，甚至還附上了部分海關申報單，顯示了包裹的尺寸。一段時間以來，一直有傳言稱AMD正在開發一款基於Arm的裝置，但這篇最新洩露的文章透露了其大致規格，包括相當小的32mm x 27mm BGA封裝，包含六個CPU核心（兩個P核心+四個E核心）和一個RDNA架構GPU，這讓它看起來更加現實。目前，用於評估電氣特性的電路板正在發貨。從小巧的封裝來看，裝置似乎瞄準移動應用，並將充分利用Arm架構的省電特性。與英特爾共享x86架構CPU市場的AMD在PC/服務器市場競爭激烈，但近年來，AMD一直與台積電合作，按照其路線圖將基於Zen架構的高效能CPU推向市場，並穩步搶佔英特爾的市場份額。執行長蘇姿丰長期以來一直奉行透過x86架構鞏固高端市場地位以確保更高利潤率的產品戰略，但現在似乎是時候將在移動領域市場份額不斷擴大的Arm架構融入到自己的CPU中了。為資料中心市場供應高效能CPU/GPU的AMD似乎意識到了邊緣裝置上AI工作負載的未來成長領域。AMD先前也曾開發過採用Arm架構的CPU，但那次開發最終只是Opteron品牌下名為「A1100」的一次性伺服器CPU產品。 AMD於2003年憑藉K8架構的Opteron品牌進軍服務器市場。之後，他們進一步升級管線結構，並試圖以主打高主頻的Bulldozer核心架構鞏固其地位。然而，產品層面的實際性能並未提升，這一嚐試最終以失敗告終。結果，AMD在市場上長期缺乏足夠的產品來與英特爾競爭。AMD重返伺服器市場的時間被推遲到2017年，直到推出Zen架構產品。 A1100 Arm架構服務器CPU是AMD在艱難時期經過反複試驗後，開發出來的節能服務器處理器。當時，Arm架構尚未在伺服器市場被接受，市場吸引力不大，但AMD推出了K12項目作為後繼架構。K12項目旨在推出一個平台，其解碼器相容x86和Arm指令集，並且引腳相容x86和Arm。當時，AMD將其稱為"雙架構計算"，甚至發布了技術概述。但最終，K12項目在發布之前就被取消了，原因是管理層決定優先開發Zen架構，以重新奪回x86市場的主導地位。現任AI處理器初創公司Tenstorrent首席執行官的Jim Keller當時負責AMD架構開發的工程工作，在一次回顧那段時光的採訪中，他表示：“那是一個嚴重的管理失誤。”輝達近期宣佈入股英特爾，並在x86市場展開合作，這固然是對兩家的公司的利多，但與此同時，紮根x86市場的AMD也有了新的危機感。事實上AMD所處的環境自10年前以來發生了翻天覆地的變化，一方面，技術創新的主流已經從CPU轉向GPU，另一方面，隨著chiplet架構的發展，引腳相容的概念已經過時，最重要的是，AMD現在擁有同時開發兩種不同架構的財力。對於AMD而言，押注Arm似乎是面臨自身GPU短期難以直接與輝達競爭情況下，相對最合理的選擇之一了。巨頭轉向為何巨頭紛紛「變心」？事實上，隨著如今AI發展進入深水區，GPU賴以為傲的通用性反而成了成為束縛，隨著AI模型的參數量和部署規模呈指數級上升，給了ASIC與Arm登上舞台的契機。從底層邏輯來看，巨頭之所以紛紛押注Arm與ASIC，是因為AI時代的算力需求已經從「通用計算」轉向「專用計算」。GPU之所以在早期稱霸，是因為它為AI訓練提供了足夠的平行運算能力，能靈活應對不同模型的訓練需求；但在AI模型進入部署和推理階段後，能耗、延遲、成本成為新的關鍵約束，通用GPU龐大的架構反而帶來了冗餘。 ASIC恰恰透過「定製化計算路徑」實現了極致的能效比，在不犧牲性能的前提下，將每一顆晶體管都用於最關鍵的運算任務。與此同時，Arm架構成為這一趨勢的自然延伸。其低功耗、高可擴展的特性，使其在AI推理、邊緣計算、智慧終端中獲得青睞。無論是亞馬遜和微軟，還是Google和Meta，都在用事實證明：x86的霸權正在被削弱，而Arm的靈活授權模式與開放生態正成為AI基礎設施的新底座。對傳統巨頭而言，轉向Arm和ASIC的戰略並非單純的“追風口”，而是一場突破瓶頸，力圖爭取更大市場的結構性轉型：英特爾希望以ASIC訂製服務為突破口，彌補AI晶片代工與設計的落差，並以自身IDM模式打造設計+製造+封裝的系統型競爭力；高通借助移動端的Hexagon NPU積累，從邊緣AI向雲端推理延伸，意圖透過低功耗ASIC系統重塑資料中心能源效率結構；聯發科依託高速SerDes與記憶體整合優勢，切入CSP的AI ASIC供應鏈，以高效能+高性價比贏得Google與Meta訂單；AMD則以Arm架構探索新型APU，試圖在PC與低功耗AI場景建立差異化優勢，避免被輝達與x86生態完全鎖死。最後，更深層的原因在於：AI晶片產業的價值重心正在「去中心化」。過去，晶片公司賣的是產品，現在賣的是能力──算力、IP、設計服務、生態介面。定製化的ASIC與可授權的Arm架構，恰好構成了這種去中心化的底層載體，讓不同公司能夠在特定場景中重新定義競爭規則。因此，當GPU的黃金時代進入瓶頸期，AI算力的競爭正悄悄分流：一條通往「更通用、更昂貴」的高端GPU計算；另一條，則走向「更專用、更有效率」的ASIC+Arm體系。展望未來，AI基礎設施將愈來愈往專用晶片而非通用晶片靠攏，屆時誰能爭取更多的雲巨頭訂單，誰就有望在下一個半導體行業的十年裡獨佔鰲頭。 （半導體產業觀察）