輝達又出手投資晶片公司了，這一次是聯發科。
8 月 31 日，輝達與聯發科共同宣佈進一步擴大長期合作。輝達將投資 35 億美元，購買聯發科發行的可轉換債券。與此同時，雙方的合作也將從此前的 PC 和汽車晶片進一步延伸至 AI 資料中心，覆蓋 AI 基礎設施、本地 AI 計算和智能汽車三大領域。
其中最重要的變化，是聯發科正式加入輝達 NVLink Fusion 生態。
根據雙方公佈的計畫，未來希望開發自研 AI 晶片的超大規模雲廠商、雲服務商和大模型公司，可以將自己的定製 XPU 設計交給聯發科，再通過輝達提供的 NVLink Fusion、NVLink-C2C、NVHBM 等技術，將這些晶片接入輝達的機架級 AI 系統。
換句話說，即便客戶最終選擇的不是輝達 GPU，輝達也希望通過 NVLink、NVHBM 和機架級架構，讓這些自研晶片繼續接入自己的 AI 基礎設施生態
聯發科開始搶 Broadcom、Marvell 的生意
長期以來，提到聯發科，人們首先想到的仍然是智慧型手機 SoC。但隨著手機市場增長逐漸放緩，聯發科正在迅速把資源投入資料中心和定製 AI 晶片。
今年 7 月，聯發科已經宣佈一項規模達 50 億美元的融資計畫，用於支援包括 AI 資料中心晶片在內的新業務。公司透露，其第一款定製 AI 晶片將在 2026 年第四季度進入生產，第二款預計於 2028 年推出。
聯發科還將 2027 年全球定製 AI 晶片市場規模預期提高至約 800 億美元，並希望拿下其中 15%—20% 的份額。這說明，聯發科瞄準的已經不只是高通這樣的傳統移動晶片競爭對手，更是 Broadcom 和 Marvell 所佔據的定製 AI ASIC 市場。
隨著 AI 資料中心規模不斷擴大，Google、AWS、Meta、微軟等大型科技公司都在開發自己的晶片。因為相比採購通用 GPU，針對特定工作負載設計 ASIC，有機會獲得更高的性能功耗比，並降低大規模部署成本。
這一趨勢正在催生一個越來越大的“幫科技巨頭造晶片”的市場。
Broadcom 多年來參與 Google TPU 等定製晶片項目，Marvell 也正在快速擴大相關業務。今年 8 月，Google 與 Marvell 又簽署了一項新的定製 AI 晶片合作協議，進一步擴大供應商體系。
聯發科現在希望成為其中的新玩家。它擁有 SoC、高速互連、先進封裝和低功耗設計經驗，也正在同時支援台積電 CoWoS 和英特爾 EMIB 等先進封裝方案。Reuters 此前報導稱，聯發科已經在為大型科技公司推進定製 AI 晶片項目。
而輝達的加入，相當於又給聯發科補上了一個重要能力：讓其設計出的定製 XPU 可以直接進入輝達的資料中心生態。
輝達的新算盤
不過，對輝達來說，這件事則有另一層作用。
過去一年，當市場討論輝達競爭風險時，一個最常出現的問題就是：當 Google TPU、AWS Trainium、Meta MTIA 等自研晶片越來越成熟，大型科技公司是否會逐漸減少對輝達 GPU 的依賴？
輝達現在給出了一個新的答案：它正在從“繼續賣更多 GPU”變成“把輝達技術放進所有 AI 資料中心”。
NVLink Fusion 正是這一戰略的重要組成部分。傳統 NVLink 最初主要服務於輝達自己的 GPU 和 CPU，而 NVLink Fusion 將這套高速互連體系開放給第三方 CPU、ASIC 和其他 XPU。客戶仍然可以自己設計計算晶片，但這些晶片可以使用輝達的互連、CPU、網路以及機架級系統架構。
8 月 26 日，輝達又進一步推出 NVHBM，把定製高頻寬記憶體也加入 NVLink Fusion。AWS 隨後宣佈擴大與輝達合作，除了計畫在 2027—2028 年新增部署 200 萬顆輝達 GPU，還將圍繞 NVLink Fusion 和 NVHBM 開展合作。
聯發科不是第一個被拉進這一體系的定製晶片公司。今年 3 月，輝達已經宣佈向 Marvell 投資 20 億美元，雙方將在定製 AI 晶片、光互連和 NVLink Fusion 等領域展開合作。
現在，輝達又以 35 億美元押注聯發科。輝達這盤棋局已經越來越明了：與其阻止客戶開發自研 AI 晶片，不如讓這些晶片也建立在輝達制定的基礎設施標準之上。
這類似於 PC 時代處理器之外的系統平台競爭。真正形成長期壁壘的，未必只是某一顆晶片的性能，而是誰能夠控制晶片之間如何連接、記憶體如何訪問、伺服器如何組成機架，以及軟體最終運行在那套系統之上。
對大型雲廠商來說，自研 ASIC 與採購輝達 GPU也不再是二選一難題。訓練、推理和特定工作負載可以使用不同晶片，但如果這些異構計算資源最終都通過 NVLink、NVHBM 和輝達網路連線起來，輝達仍然可以處於整個 AI 基礎設施的核心位置。
當然，這種不斷投資客戶、供應商和生態夥伴的做法也開始受到資本市場審視。隨著輝達在 AI 雲端運算、晶片和資料中心項目上的資金投入越來越龐大，一些投資者擔心產業鏈之間過於密集的資本和採購關係可能形成“循環投資”。輝達則一直強調，這些投資的目的在於加速 AI 基礎設施建設和技術普及。 (問芯)