博通 CEO 陳福陽近日確認,AI大模型公司Anthropic已與博通達成重磅合作,將直接採購近 100 萬顆TPU v7p “Ironwood” AI晶片用於在自控資料中心中大規模部署AI訓練與推理基礎設施。此舉意味著Anthropic選擇繞過TPU的原始開發方Google,直接從晶片製造商博通獲取整機系統,僅讓Google以IP授權方身份參與交易。據悉,Anthropic 已累計向博通下達了價值 210 億美元的 AI 系統訂單。此舉也意味著博通從“晶片供應商”升級為“AI系統整合商”。過去,TPU生態由Google全端掌控;如今,博通憑藉先進封裝與系統整合能力,將GoogleIP轉化為可對外銷售的標準化產品,開闢全新營收賽道。在這次交易中,Google變身為IP供應商,獲得TPU的授權費用。此次交易中的Google的第七代TPU“Ironwood”是其2025年4月發佈的AI晶片,Ironwood的單晶片峰值性能可達4,600 teraflops,與Nvidia的H200 GPU相比,其單晶片性能略高。Ironwood TPU可在單個叢集中連接多達9,216顆晶片,共享1.77 PB HBM,其計算能力可達42.5 exaflops。第七代TPU“Ironwood”單晶片功耗約為850瓦,相比Nvidia的Blackwell B200,Ironwood在能效方面表現更優,其能量效率是Nvidia晶片的2.0–2.5倍。Ironwood是Google首款在其張量核心和矩陣數學單元中支援FP8計算的TPU。該晶片配備了第三代SparseCore加速器,最初設計用於加速推薦模型,利用嵌入來跨使用者類別進行推薦。此外,它還編碼了各種演算法,以加速金融和科學計算,Ironwood的晶片間互連速度可達9.6 Tb/s。開發者可以利用Google的Pathways軟體堆疊,可靠、輕鬆地利用數萬個Ironwood TPU的綜合計算能力。Ironwood適用於從大型模型訓練到即時聊天機器人和AI智能體運行的各種任務。博通是如何抓住AI大機遇的?在上述事實層面之外,筆者認為這筆210億美元等級的大單更值得關注的應該並不是訂單規模本身,而是它清晰地勾勒出博通近十年來戰略轉型的成功路徑:從“高速介面與專用晶片供應商”,進化為AI時代的系統級解決方案提供者。一、博通並非“突然抓住 AI”,而是提前完成了能力躍遷很多解讀容易把這次合作理解為“博通踩中了 AI 風口”,但更準確的說法是——AI 客戶終於走到了博通早已準備好的能力邊界之內。過去十年,博通的核心投資方向始終圍繞三個關鍵詞展開:定製化 ASIC 能力、高速互連與網路與先進封裝與系統整合;這些能力在傳統資料中心時代顯得“邊緣化”,但在大模型算力需求指數級增長後,恰好構成了 AI 基礎設施的核心技術堆疊。Anthropic 的選擇,本質上不是“拋棄Google”,而是在Google IP 架構之上,尋找一個能真正把算力規模化落地的系統級執行者。而博通,正是那個少數具備該能力的廠商。二、從“幫Google造 TPU”,到“替客戶交付整套 AI 系統”理解這次交易的關鍵,在於釐清 通在 TPU 體系中的真實角色變化。過去:Google全端,博通代工式參與--在早期 TPU 項目中:架構定義、軟體生態、部署方式由Google掌控博通更多扮演的是定製 ASIC 設計 + 部分封裝製造的角色,TPU 只能在 Google Cloud 內部使用,對外不可售博通是“能力提供者”,但不是“產品擁有者”。現在:博通成為“可交付的 AI 系統提供方”--此次 Anthropic 交易的變化在於:博通直接向終端 AI 公司交付完整系統,晶片、封裝、互連、板級、機櫃級一體化,Google退居為 IP 授權方,不再主導系統交付。這標誌著博通完成了從 “晶片供應鏈一環” → “系統交付責任主體” 的關鍵躍遷。換句話說,博通已經不再只賣“算力器件”,而是在賣 “可規模部署的算力基礎設施”。三、博通抓住 AI 大機遇的三大底層原因① 定製 ASIC 路線,與大模型算力結構高度契合與 NVIDIA 的通用 GPU 路線不同,博通長期深耕 超大客戶定製 ASIC,這在 AI 時代反而成為優勢:大模型訓練和推理負載高度集中、可預測;客戶願意為 更高能效 / 更低 TCO / 更可控供應鏈 犧牲通用性;超大規模部署場景,定製 ASIC 的性價比迅速放大。Anthropic 這類頭部模型公司,已經從“買算力”轉向“設計算力”,博通正是少數能承接這一需求的廠商。② 高速互聯與網路,是博通的“隱形王牌”AI 系統的瓶頸,早已不只在計算單元本身。而是晶片間互連、機架級網路、資料中心內部頻寬與時延等,而這恰恰是博通的傳統優勢領域。博通在乙太網路交換晶片、光互連、SerDes、高速介面上的長期積累,使其能夠在系統層面最佳化算力擴展效率,避免“算力堆上去、通訊拖後腿”的典型 AI 叢集問題,這也是為什麼它能把 TPU v7p 真正“系統化”,而不僅是賣晶片。③ 先進封裝 + 系統整合,構成了難以複製的護城河AI 晶片已經進入封裝即架構的階段:Chiplet組合+HBM堆疊+熱設計、供電、訊號完整性協同最佳化構成完整系統,博通通過多年在高端封裝與系統級設計上的投入,具備了把複雜 IP 變成可量產系統產品的能力。這一步,既不是純晶片公司能輕易完成的,也不是純雲廠商的強項。四、210 億美元訂單的真正訊號:AI 產業分工正在重構!這筆210億美元訂單釋放出的最重要訊號,並不是“博通賺了多少錢”,而是AI 基礎設施正在從“雲廠商全端控制”,走向“IP + 系統 + 客戶自控”的新分工模式。雲廠商(如Google)開始 IP 化、平台化,晶片公司中,只有少數具備系統能力者,能直接服務終端 AI 公司,大模型公司希望掌控算力命脈,避免被雲鎖定。而博通,正站在這一產業結構重構的關鍵節點上。回看這筆 210 億美元大單,可以得出一個清晰結論:博通並非“突然轉型 AI”,而是用十年時間,把自己打造成 AI 時代必需的系統型公司。當 AI 產業真正進入“重資產、重系統、重交付”的階段時,那些只賣單一晶片、或只掌握軟體平台的玩家,反而會受到掣肘。而博通,已經用這筆訂單證明——它不只是 AI 供應鏈中的一環,而是新一代 AI 基礎設施的建構者之一。截止發稿,博通股票在過去5年已經連續上漲8倍,這也資本是對其轉型的認可。(張國斌)