杰富瑞重申AVGO买入评级，目标价550美元

火星财经消息，8 月 17 日，据 SemiAnalysis 客户报告引述市场消息，Google 正与 AMD 合作开发第 10 代 TPU 中的一款产品。这将是 AMD 首次真正参与定制 AI ASIC 项目。分析师认为 Google 已有九代 TPU 开发经验且长期由 Broadcom 负责实际硅设计，传统 TPU 设计并不需要 AMD，因此合作的核心吸引力在于 AMD 的 CPU IP、先进封装及互连技术。报告特别指出 Google 及其客户正推动在 TPU 封装内集成 CPU 核心，以应对强化学习等 CPU 密集型工作负载的需求。传统 LLM 训练仍以加速器为主，但推理和代理式模型的强化学习需要更多通用计算资源围绕加速器运行。这一趋势在 Google 近期硬件配置中已现端倪。面向推理、推理和强化学习工作负载的 TPU 8i 系统，每两个 TPU 搭配一个 Google Axion CPU；而第 7 代 TPU 服务器每四个 TPU 才搭配一个英特尔 Xeon 处理器。有消息称在某些场景下 CPU 与加速器 1:1 配比才是最优解，暗示 AI 计算的未来可能远比市场当前认知更依赖 CPU。若与 AMD 合作成真，Google 将把自研 TPU 加速器与 AMD 的通用计算核心结合，打造混合型 AI ASIC，这或许会重塑数据中心芯片的竞争格局。

火星财经消息，6 月 22 日，摩根大通表示，随着大型云计算公司和科技巨头寻求降低 AI 计算成本、提升能效并摆脱对通用 GPU 的单一路径依赖，定制芯片 ASIC 市场正进入新一轮增长周期，Broadcom 和 Marvell 有望成为这一趋势中的最大受益者。在一份近日发布的半导体行业研报中，摩根大通分析师 Harlan Sur 和 Mayur Ramdhani 估计，数字 AI ASIC 市场到 2026 年将达到约 600 亿至 700 亿美元，并在未来几年保持 40% 至 50% 以上的复合增长率。报告称，Broadcom 目前在高端 ASIC 市场占据约 80% 至 85% 的份额，Marvell 位列第二，份额约 10% 至 12%。 AI 计算需求的快速增长正在改变芯片采购结构。摩根大通认为，Google、Amazon、Meta、Microsoft、OpenAI 和 SoftBank/Arm 等客户正加速推进自研或定制 AI 处理器，以获得更好的性能、功耗和总拥有成本。与 Nvidia 和 AMD 的通用 GPU 不同，ASIC 通常为特定客户、特定软件栈或特定平台设计，更适合拥有大规模内部工作负载的超大规模云厂商。报告预计，Broadcom 的 AI 收入将从 2025 财年的约 200 亿美元大幅增长至 2026 财年的 600 亿美元以上，并在 2027 财年跟踪达到 1500 亿美元以上。其项目管线包括 Google TPU、Meta MTIA、ByteDance AI 视频和网络芯片、OpenAI XPU、SoftBank/Arm XPU 以及 Anthropic 相关 TPU 机架级方案。 Marvell 方面，摩根大通预计其数据中心收入将从 2025 年的约 61 亿美元增至 2026 年的约 93 亿美元，并在 2027 年达到约 146 亿美元。增长动力包括 Amazon Trainium 3 和 Trainium 4、Microsoft Maia、Google SmartNIC/DPU、CXL 控制器，以及 800G/1.6T 光 DSP、coherent lite 和初期 CPO 方案。报告还提出一个关键判断：到 2027 年，AI ASIC/XPU 的单位出货量将超过 GPU。摩根大通预计，2027 年 AI 加速器总出货量将达到 2330 万颗，其中 GPU 为 1090 万颗，占 47%；ASIC/XPU 为 1250 万颗，占 53%。这意味着，尽管 GPU 仍将保持增长，定制芯片可能会在新增 AI 算力部署中占据更大份额。摩根大通以 Google/Broadcom TPU7x Ironwood 与 Nvidia Blackwell 为例称，AI ASIC 在性价比和功耗效率上具备竞争力。报告显示，TPU7x Ironwood 的 FP8 算力接近 Nvidia B200/B300，但估算售价约为 1.3 万美元，低于 B200 的 3.5 万美元和 B300 的 4 万美元；其每美元算力和每瓦算力也优于对照 GPU。这一判断并不意味着 Nvidia 需求将迅速减弱。相反，它指向 AI 基础设施投资的分化：GPU 继续服务于通用训练和推理需求，而云厂商自研 ASIC 将在大规模、稳定、可预测的内部工作负载中获得更高渗透率。对投资者而言，摩根大通的报告强化了 AI 硬件链条从 GPU 向 ASIC、先进封装、HBM 接口、SerDes、光互联和 CPO 扩散的逻辑。若报告中的预测兑现，Broadcom 和 Marvell 将不只是 AI 网络或连接芯片供应商，而会成为下一阶段 AI 计算架构迁移中的核心平台型公司。

Odaily星球日报讯博通（AVGO）最新财报，投资者社区对公司后续走势出现明显分歧。多位看多人士认为，公司 AI 业务尤其是网络基础设施相关需求依然处于高速扩张阶段，而部分看空观点则担忧当前利润率水平难以长期维持，并认为短期内缺乏新的股价催化剂。多方投资者和分析师普遍认为，博通在 AI 基础设施（尤其是网络芯片与定制芯片）领域的统治力依然稳固，短期的股价调整纯属市场的“鸡蛋里挑骨头”。 1. 订单能见度破天荒排至 2028 年： @aleabitoreddit 援引管理层在财报电话会上的表态称，AI 网络业务需求“几乎无法满足”，客户订单规模庞大，订单可见度已延伸至 2028 年。基于这一信息，其认为博通正受益于持续扩张的 AI 网络基础设施建设周期，尤其是在 AI Networking 领域，公司未来数年增长前景依然乐观。 2. 硬核数据支撑，高速增长逻辑未变：针对市场的担忧，@qinbafrank 拿出了核心数据进行反驳：博通预计的三季度总营收约为 294 亿美元，明显高于市场此前预期的 286.1 亿美元。他认为，无论是 AI 半导体业务还是总营收，都处于绝对的高速增长之中，当前的调整仅仅是收入确认节奏慢于部分资金的极端预期，业务主逻辑完全没有被破坏。 3. 估值回调创造“黄金坑”，资金借道杠杆抄底：在操作策略上，多方展现出高度一致的“逢低吸纳（Buy the Dip）”姿态。川沐分析称，伴随股价下跌，博通的动态市盈率已经回落到 20 倍左右。如果按照四季度利润年化并计入 50% 的增速，其远期市盈率甚至会压缩到 10 倍左右，估值极具吸引力。他透露自己已在 60 附近抄底，并动用了两倍做多工具。投资者 @nft_hu 也明确表态，非常欢迎这次回调，并称“希望回调再大一点，将找准机会继续加仓”。空方阵营：60%利润率恐见顶，短期缺乏重大利好 1. 质疑定制设计护城河，暴利恐难持续：行业分析人士 @jukan05 表示博通目前约 60%的利润率已经接近英伟达等行业龙头水平，但公司的设计能力未必构成不可替代的竞争壁垒。其以 Google TPU 项目为例指出，定制 AI 芯片已经被证明能够成功落地，因此未来大型科技客户可能逐步增强自主设计能力，从而削弱博通的议价能力。在这一逻辑下，其对公司超高利润率能否长期维持表示怀疑，并对当前估值持谨慎态度。 2. 短期催化剂真空，技术面面临回踩压力：在短期

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