最近，博通发布了 Q2 新财报。一向沉稳的 CEO 陈福阳当天却有点不在状态——发言稿一开始竟然读成了 2025 年第二季度的内容。
同场财报会议上，陈福阳进一步坦承：「考虑到 AI 算力 消耗的速度，像谷歌这样的客户拥有多元化供应来源，是完全可以预见的。」这是博通首次在公开场合明确证实，谷歌正在积极推行供应商多元化的策略。
话一落地，博通股价当天暴跌 15%，市值一夕之间缩水 2800 亿美元。
博通被抢单了？ASIC 市场真要变天了？
01 博通：甜蜜时光结束了
早在 2006 年，谷歌就开始考虑为人工智能构建专用芯片 (ASIC) 的可能性。但直到 2013 年，公司才猛然意识到，未来 AI 计算所需的算力可能远超现有基础设施的上限。
当时，谷歌正在规划全球语音识别服务。首席科学家杰夫·迪恩粗略一算：如果数亿用户每天只用 3 分钟语音识别，所需的算力将是谷歌全部数据中心总算力的两倍。
评估了各种现有方案后，团队意识到，连当时的基础机器学习需求都难以满足，更别提支撑未来增长了。于是，2013 年谷歌创始人谢尔盖·布林在内部启动了一个秘密项目。
这个项目后来有了一个公开的名字——TPU。
谷歌有算法设计能力，但没有芯片量产经验。它需要一个懂芯片设计、又能协调台积电流片的合作伙伴。博通由此进入了谷歌的视野。2016 年，第一代 TPU 正式发布。尽管 TPU v1 在部分应用中的利用率并不高，但其平均速度比同时代的英特尔 Haswell CPU 和英伟达 K80 GPU 快了 15 至 30 倍，能效比更是高出 30 至 80 倍。
随后，TPU v1 被广泛用于搜索排序、地图街景、智能回复等谷歌核心业务。2016 年的谷歌开发者大会上，谷歌首次对外介绍 TPU，并透露 AlphaGo 在对弈李世石时，也借助了 TPU 来加速思考。
这一阶段，博通与谷歌的合作模式日渐清晰：谷歌负责 TPU 的架构设计与算法优化，博通则把设计转化为可量产的物理布局，并提供从芯片到网络的一整套解决方案。博通还利用其在台积电等代工厂的关系，帮谷歌锁定先进的制造产能。
这场合作让双方都赚得盆满钵满。摩根大通报告显示，从 TPU v1 开始，谷歌就与博通深度绑定，共同设计了所有已经公开的 TPU 型号。而博通从这笔生意中获得的收入，从 2015 年的 5000 万美元，涨到了 2020 年的 7.5 亿美元，五年翻了 15 倍。
随着 AI 浪潮袭来，博通的相关收入也从 2022 年的不到 50 亿美元，暴涨至 2024 年的 122 亿美元，同比增长 220%。这当中，TPU 贡献了最大的一块。
博通的股价也跟着一路飞升。2024 年 12 月，博通市值突破万亿美元，成为全球第 12 家万亿美元俱乐部成员。第二天又大涨 24%，单日市值增加 2000 亿美元。陈福阳在那次财报会上的一句话让分析师集体兴奋：「到 2027 年，大客户将在 AI 芯片上花费 600 亿到 900 亿美元。」
彼时，博通手握多个定制 XPU 客户：谷歌 TPU、Meta MTIA、Anthropic、OpenAI，以及两家尚未公开的客户。2026 年 Q2 单季度 AI 芯片收入已达 108 亿美元，同比增长 143%，并与谷歌签订了延续至 2031 年的长期协议，继续为其供应 TPU 和网络组件。
原本在 ASIC 赛道上顺风顺水的博通，突然迎来了新的挑战。
02 联发科 ASIC，效果初显
在今年的 Google Cloud Next 大会上，谷歌发布了两款最新 AI ASIC 服务器芯片：TPU v8t（训练用，代号 Sunfish）和 TPU v8i（推理用，代号 Zebrafish）。其中，面向训练的 TPU v8t 由博通设计，而面向推理的 TPU v8i，则由联发科设计。
如果博通是 ASIC 市场的老牌玩家，那联发科绝对是这条赛道上增速最快的新人。Counterpoint Research 预测，到 2028 年，联发科可望占据全球 AI 服务器运算 ASIC 出货量约 26% 的份额。
此前，大家对联发科的印象还停留在手机芯片巨头，但它切入 ASIC 市场的关键并非什么 Transformer 优化，而是一项听起来很老派的技术——SerDes。
SerDes 是 AI 芯片中负责芯片间高速数据传输的核心 IP，直接决定芯片互联带宽的上限。在 AI 训练场景，芯片间的通信效率几乎直接影响整个集群的扩展能力。
联发科在 SerDes 领域的积累远比外界想象的深。这家公司在手机基带芯片上多年深耕，对高速信号传输有一种近乎偏执的追求。224G SerDes 是全球最先进的高速接口标准之一，联发科是国内极少数掌握该技术的企业。
TPU v8i 是联发科与谷歌合作的第一款 AI 推理芯片，代号 Zebrafish（斑马鱼），定位高性价比推理场景。合作分工上，谷歌自研主处理芯片（核心计算 Die），联发科负责 I/O Die，封装设计双方共同完成。
业内人士解释，在博通的交钥匙方案里，博通不光做芯片设计，还包揽了 HBM 内存采购、供应链协调、后段封装整合等全流程。这种一站式服务确实省心，代价是博通会在 HBM 采购上加收 15%~20% 的溢价。
Counterpoint Research 副总监 Brady Wang 分析指出，随着 HBM 在 AI 芯片总成本中的占比不断攀升，这部分溢价在大规模部署时会显著推高成本。尤其在谷歌加速 TPU 部署的态势下，采购量越大，被薅的羊毛就越多。于是，谷歌新策略浮出水面：自己掌控 HBM 采购和计算核心设计，将 I/O 模块与制造协调外包给联发科。
联发科对 AI ASIC 市场的前景非常乐观。目前，它不但拿到了谷歌 TPU v8 的合同，还顺势斩获了下一代 TPU v9 的订单，并将继续与博通共享项目。首席执行官蔡力行表示，基于现有产能，展望至 2027 年，这些项目将扩展到数十亿美元规模，他对此充满信心。
还有个有意思的细节。股东会上，有人直接问联发科创始人蔡明介：像 Google 这样的客户会不会把芯片设计能力全部内部化，直接找台积电合作，最终甩开联发科？蔡明介的回答直白得可爱：「大型云端企业希望掌握更多技术能力，直接与晶圆代工厂合作，某种程度上是很自然的趋势。」但他接着点出了根本：一颗先进的 AI 芯片，从设计到量产，牵涉的不止电路设计，还包括系统架构、供应链协调、先进制程导入、封装整合及量产品质管理等，这堆事情短时间内可不是谁都能取代的。
03 Marvell：不当 ASIC 公司了
ASIC 赛道眼下正出现明显的分化。
Marvell 的 ASIC 业务数据很好看：2020 年起步，2024 下半年开始有量产收入。在 2027 财年第一季度（截至 2026 年 5 月初），Marvell 总营收创纪录达到 24.18 亿美元，同比增长 28%。Marvell 还大幅上调了业绩展望，预计今年成长超 20%，明年更将倍增，到 2029 财年 ASIC 累计营收可望突破 100 亿美元。
但总裁暨营运长库普曼斯却主动撕掉了「ASIC 公司」这个标签。
他最近明确表示：「我们不把自己看成一家 ASIC 公司，我们把自己定位在高速 I/O 业务。客户来找我们，不是因为我们比他们更会造处理器。大型云端企业完全可以自己设计符合特定负载的处理器核心，他们真正需要的是高速、高可靠度、长距离的 I/O，而且要能在先进节点上尽快拿到手。这块，才是 Marvell 的专业所在。」
Marvell 真正押注的是互连技术。在它的定位里，ASIC 不过是承载高速 I/O IP 的一种形态，远不是公司身份的核心。
这个选择背后，是对行业趋势的清晰判断：进入 AI 推理阶段后，基础设施不再等于单纯堆算力，而是「存储 + XPU + 连接」的组合。当芯片数量从几千张扩张到上万张，芯片之间的连接效率就成了真正的瓶颈。Marvell 的 PAM4 DSP 在可插拔光模块中占据领先身位，同时还在铜缆、LPO/OBO、CPO 和全光互连等新技术上全面布局。
从实际业绩看，互连产品确实贡献了最主要的增量。当季互连产品收入约 9 亿美元，占到数据中心收入的一半左右。更关键的是，公司将 2027 财年互连业务增长预期从 50% 以上上调至超 70%，并预计 2028 财年继续快跑。
为了构建完整的互连能力，Marvell 近年接连出手：收购了 XConn（PCIe/CXL 交换）、Celestial AI（光子互连）、Polariton（硅光子）。加上更早的 Cavium、Innovium 等，Marvell 搭建起了覆盖三大 AI 网络层的能力：Scale‑Out（跨服务器扩展）、Scale‑up（服务器内部扩展）、Scale‑Across（跨数据中心扩展）。
在内存层面，Marvell 的产品线也分为三类：Structera A（近存储加速器）、Structera X（内存扩展控制器）、Structera S（内存池化与交换）。透过这些，Marvell 正在从「卖芯片」转向「卖解决方案」。客户要的不再是单独的 SerDes 或交换芯片，而是一套能让上万块 GPU 高效连接成一片的基础设施。
值得一提的是，黄仁勋最近与 Marvell CEO Matthew Murphy 同台时，称 Marvell 可能成为「下一家万亿美元公司」，随后 Marvell 股价一度飙升 32.52%。黄仁勋看重的，并非简单为 Marvell 站台，而是点出了 AI 集群的新瓶颈。他在 Computex 期间说，当计算问题被拆分并分布到整个数据中心后，连接就成了必要条件。
Marvell 的主动转身，也有非常现实的考量。尽管当前业绩指引包含了微软的下一代 Maia 芯片、CXL 和 NIC 等多款 XPU 产品，但供应链调查显示 Alchip 即将加入 AWS 供应链，这意味着 Marvell 在 AWS Trainium 未来发展路线方面可能面临日益激烈的竞争。预计到 2027 年，随着竞争升温，Marvell 在该领域的市场份额或将下滑至 8%。
当云服务商的自研能力越来越强，替他们设计处理器这门生意的利润空间正在收窄。但帮他们解决「连接」问题的需求却在井喷式爆发——AI 集群的规模越大，互联的瓶颈就越刺眼。
04 结语
预计到 2027 年，全球服务器专用 AI 计算 ASIC 出货量将比 2024 年增长三倍。这一爆炸性增长的背后，是谷歌 TPU 基础设施的强劲需求、AWS Trainium 集群的持续扩展，以及 Meta (MTIA) 和微软 (Maia) 内部芯片产品组合扩大带来的产能提升。
随着市场的扩张，巨头们正在走向分化。一方面，客户开始自研芯片。谷歌并不只是引入联发科，它同时在推进供应商多元化与内部设计能力提升。毕竟，当客户变得足够庞大又有钱，自然会想把更多能力收归己有。另一方面，芯片设计公司开始分层。 博通偏重网络加 ASIC，Marvell 直说自己是高速 I/O 公司，联发科从手机杀进 ASIC 市场，三家公司之间的定位差异越来越鲜明。市场开始重新审视 ASIC 阵营的内部分工：有人专注计算核心，有人卡位 I/O 模块，有人做系统集成，大家各自在产业链上占据不同的生态位。
ASIC 市场正在从一家独大走向多元竞争，只有提供不可替代的价值，才能笑到最后。更多关于 AI 算力与云计算的前沿讨论，欢迎访问云栈社区。
发表于 6 小时前
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