博通获OpenAI“百亿大单”,AI芯片业务收入大增

电子发烧友网 2025-09-06 00:00
电子发烧友网报道(文/李弯弯)2025年9月5日,据知情人士透露,OpenAI与美国半导体巨头博通达成战略合作,共同设计自主人工智能芯片,并计划于明年正式投入量产。

博通首席执行官陈福阳在近日的财报电话会议上表示公司已获得第四个定制AI芯片业务的主要客户,该客户承诺了价值100亿美元的订单。尽管博通未公开客户身份,但多方信源指向人工智能领域的领跑者OpenAI

博通第三财季:业绩超预期,AI业务成核心引擎

博通公布的2025财年第三财季财报显示,公司营收达159.6亿美元,同比增长22%,创历史同期新高;净利润41.4亿美元,同比扭亏为盈;自由现金流激增47%至70亿美元。其中,AI芯片业务表现尤为亮眼:收入同比增长63%至52亿美元,占半导体解决方案业务收入的57%。公司预计,第四财季AI芯片收入将加速增长至62亿美元,环比增长19%,全年AI业务收入占比有望突破40%。

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作为全球领先的有线和无线通信半导体公司,博通的业务版图横跨计算、网络、数字娱乐及移动设备领域。其核心竞争力在于定制化ASIC芯片设计能力——通过与谷歌、Meta等超大规模数据中心深度合作,博通已占据全球ASIC市场80%的份额。

此次业绩超预期的背后,是博通“定制芯片+生态绑定”战略的成功。陈福阳在财报会上直言:新客户的加入带来了即时且可观的需求,2026财年AI收入前景将较上季度预测大幅改善。汇丰银行分析师进一步预测,到2026年,博通定制芯片业务增速将远超英伟达GPU业务,成为公司增长的核心引擎。

OpenAI算力需求庞大,寻求与博通合作

OpenAI对算力的需求极为庞大。随着人工智能技术迅猛发展,其模型规模和复杂度呈指数级攀升。以GPT系列为例,从GPT - 3到GPT - 4,再到计划中的GPT - 5,参数量从1750亿激增至数万亿级别。训练这些庞大模型,需要海量数据计算处理,算力需求也随之大幅增长。

OpenAI CEO奥尔特曼曾称,为支持GPT - 5等模型训练,公司计划未来五个月将计算集群规模扩大一倍,这意味着需大量投入高性能芯片等硬件资源。但现有算力供应远无法满足需求,算力短缺已成为制约其发展的关键因素。

早期,OpenAI与英伟达合作紧密。英伟达作为全球领先GPU制造商,产品性能强大、应用广泛。OpenAI早期研究和模型训练大量使用英伟达GPU,如H100等,这些GPU为其模型训练提供了有力算力支持,推动了人工智能技术快速发展。

然而,合作逐渐暴露问题。其一,英伟达GPU短缺问题日益凸显。全球对人工智能计算需求激增,导致其GPU供不应求,OpenAI常无法及时获取足够芯片,严重影响模型训练进度和效率。其二,成本高昂。随着模型规模扩大和训练次数增加,OpenAI需投入大量资金购买GPU,给公司带来巨大财务压力。相关数据显示,GPU采购支出占其总成本相当大比例,高昂成本限制了公司资金分配和业务拓展。其三,架构不匹配。英伟达GPU架构并非完全针对OpenAI特定需求优化,在特定计算任务和数据类型上,可能无法达到最优效率。

在此情况下,OpenAI开始寻求与博通合作。技术层面,博通具备强大的定制化ASIC芯片设计能力。ASIC芯片针对特定应用场景设计,相比通用GPU,性能更高、功耗更低。与博通合作,OpenAI可定制芯片架构,解决算力瓶颈,提高训练效率和效果。产能保障上,博通能帮助OpenAI锁定台积电先进制程产能。台积电制程技术先进、生产能力强,但产能紧张,博通可为其争取稳定产能支持,确保定制芯片按时交付。成本方面,定制芯片前期研发成本高,但长期来看,量产规模扩大后单位芯片成本降低,且能避免性能浪费,进一步降低成本。

科技巨头“去英伟达化”:博通成为关键盟友

OpenAI的百亿订单并非孤例。近年来,谷歌、亚马逊、Meta等科技巨头纷纷加速自研AI芯片,试图打破对英伟达GPU的依赖,而博通正是这一浪潮中的核心受益者。

博通与谷歌的合作可追溯至2015年。双方联合开发的TPU(张量处理单元)专为谷歌TensorFlow框架优化,性能接近英伟达H100但成本更低。目前,TPU v6e已被应用于谷歌云AI训练任务,成为CSP(云服务提供商)中最先进的AI ASIC之一。

亚马逊通过采购博通ASIC技术,推出Trainium系列芯片,在推理任务中比英伟达的H100 GPU便宜约30%至40%。同时,博通的以太网交换芯片(如Tomahawk系列)支撑起亚马逊数据中心的高速互联网络,满足大规模AI集群的通信需求。

Meta与博通合作开发的RISC-V内核AI训练芯片,采用脉动阵列设计并搭载HBM3E内存,试图在每瓦性能上超越英伟达GPU。然而此前MTIA推理芯片未达预期,Meta仍需要大量采购英伟达GPU不过今年3月消息,Meta基于RISC-V的AI训练芯片已经成功流片并由台积电生产出首批工程样品而且,Meta已经开始小规模部署该芯片以测试其性能

总结

博通的百亿大单与业绩超预期,不仅是公司个体的成功,更是AI芯片行业生态重构的缩影。当OpenAI、谷歌等巨头将芯片设计权从英伟达手中转移,当ASIC专用芯片在推理场景占据40%份额,一场关于算力主权的争夺战已进入深水区。对于博通而言,其商业模式的核心优势在于深度绑定+技术锁定。通过与超大规模数据中心合作开发定制芯片,博通不仅获得持续收入流,更构建起难以替代的技术护城河。

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