凭借在专用集成电路（ASIC）的产品组合优势，包括定制化ASIC、网络互连技术、全链路硬件等，博通已成为人工智能芯片市场的关键参与者，并在云服务提供商和超大规模计算企业中获得青睐。这促使博通的经营业绩快速增长，股价在过去一年中飙升65%，远高于英伟达同期30%的涨幅。但在与英伟达竞争过程中，其也面临生态壁垒、芯片性能、配套成本、技术竞争和市场空间等多重结构性挑战。
即便竞争可能加剧，博通仍受资本市场看好，7月22日股价升至288美元，市值达近1.36万亿美元，位居全球第八大市值公司和第二大半导体公司。对此，业界已开始讨论博通市值将在2027年或2028年达到两万亿美元，理由之一是AI行业重心将由训练转向推理，进而促使其具备更好的发展前景，但这一观点还存在较多争议。未来随着产业生态演变，博通如何持续保持强劲竞争力或成为行业一大“风向标”。
市值或攀新高峰
鉴于⼈⼯智能热潮席卷全球市场，博通近年来大力进行了战略转型，实现从智能⼿机芯⽚主要供应商为到专用⼈⼯智能芯片巨头的升级变革，这驱动其市值从两年半前的两千多亿美元飙升至目前的1.3万亿美元。如今，鉴于博通的增长前景，业界已开始讨论其市值将在2027年或2028年达到两万亿美元。
据集微网了解，博通被认为将实现持续强劲增长的核心因素主要包括三大方面。第一，博通的定制化ASIC芯片（如XPU系列）被谷歌、亚马逊和Meta等巨头用于AI大模型推理，提供灵活的解决方案，弥补了英伟达GPU在供应受限时的缺口。第二，AI相关收入连续多季度高速增长，例如2025年第二季度AI收入超44亿美元，同比增长46%，预计第三季度将达51亿美元，将支撑整体营收快速增长。第三，通过收购VMware等公司，博通强化了软件和网络基础设施业务，进一步支撑了估值。
进一步来看，博通的⼈⼯智能业务是其经营业绩、市值攀升的基⽯。博通预计，2027年市场对定制款AI芯片ASIC的需求规模为600亿至900亿美元，⽽博通可能占据70%的市场份额，相当于每年420亿⾄630亿美元的销售额。摩根士丹利则称，到2027年博通定制芯片的市场规模将从去年的120亿美元增长到约300亿美元。这种增长趋势虽不及英伟达所在的AI芯片市场广泛，但为博通提供了可观增长空间。
虽然行业竞争可能加剧，但博通的产品组合在AI集群的扩展需求中处于有利位置，2027年总营收有望达到750亿美元，并能证明估值溢价合理。同时，通过收购VMware强化基础设施软件业务，也是博通的关键增⻓动⼒。未来若进⼀步整合或进⾏新的增值性收购，可推动其市值更接近两万亿美元。同时，除了当前的100亿美元股票回购，保持更高水准的每股收益、更良性的市盈率，都能够⽀撑这⼀⽬标。
简而言之，博通被看好的主因在于其AI芯片定制化与软件协同领域的迅速增长且具有较好市场前景，并形成了技术护城河。这得益于其在网络互连技术、定制化ASIC、全链路硬件和SerDes技术等方面的技术积累和优势，但也不乏面临一系列挑战。因此，要判断博通会像英伟达一样业绩爆表或还为时过早。
构筑系列独特优势
众所周知，英伟达在AI芯片领域占据垄断地位，其优势主要建立在三项核心技术上，即先进的硬件GPU、丰富的软件CUDA生态和高速网络互连技术NVLink，以及相互之间构成极高技术壁垒。而博通凭借其在网络技术、能效优化和垂直整合上的独特优势，尤其在AI推理、网络连接和大客户定制场景中展现出显著竞争力，从而在AI芯片市场上提供了英伟达之外的一条重要替代路径。
首先，博通专注于定制化ASIC，针对特定AI任务优化（如谷歌的TPU），在特定场景下性能功耗比远超英伟达的通用GPU，尤其适用于推理和高能效数据中心。通过全栈式AI芯片设计，博通允许客户绕过CUDA生态直接部署原生算法，既支持客户自有软件栈，同时也提供白标解决方案。在市场亟需英伟达的替代方案背景下，博通这一产品路线的灵活性有效破解了其软件生态绑定的策略。
其次，博通凭借其在网络芯片、以太网交换芯片（如Tomahawk系列）和路由硬件的技术壁垒，提供纳秒级延迟与TB级带宽的互连方案，性能可对标英伟达NVLink。其解决方案直接支撑AI数据中心和云计算的海量数据吞吐需求。同时，通过制程升级、提升SerDes速率和增加通道数，博通交换芯片的带宽基本保持每两年翻倍增长，持续满足AI大模型的爆炸性数据处理和实时性需求。
另外，博通具有几乎全链路硬件覆盖能力，提供除CPU外绝大多数的核心基础设施产品，包括XPU、交换芯片、PHY芯片、网卡、PCIe交换机、DSP、光学器件等等，这种垂直整合能力使其在算力集群内部能优化从芯片级到机柜级的整体传输效率。而通过整合VMware等软件平台，博通提供订阅制云解决方案，与AI硬件形成协同和闭环生态，增强了混合云和边缘计算竞争力。
值得注意的是，在同等算力下，博通定制芯片方案能耗降低40%且成本节省30%，这对降低一些大型科技企业的AI部署成本至关重要。同时，通过深度捆绑谷歌、Meta等云计算巨头，博通提供定制代工服务（如3nm工艺封装），使客户更换供应商需承担高额迁移成本，强化了长期合作关系。而鉴于构筑的一系列优势，对于英伟达在AI芯片行业如日中天，博通的回应曾是“嗤之以鼻”，并对自身信心十足。
面临多维结构挑战
尽管定制芯片市场潜力巨大，博通在AI芯片领域凭借定制化路线展现出显著优势，但在与英伟达的竞争中却存在多重结构性挑战，其中涉及生态壁垒、芯片性能、配套成本、行业竞争和市场空间等多方面。
据悉，定制芯片项目通常涉及数亿美元的前期投入，且设计和制造难度高，性能不一定能达到预期。目前，博通ASIC虽然在推理场景高效，但训练能力较弱，无法替代GPU在复杂模型训练中的核心地位。同时，博通ASIC设计周期长达18-24个月，难以匹配AI算法的快速演进，而且架构灵活性不足，一旦客户AI模型结构变更可能需重新设计芯片，而英伟达GPU凭借通用性可动态适应各类模型训练任务。
此外，即使定制芯片生产成本远低于动辄3万美元的高端通用芯片，其配套系统（如光纤网络技术）往往比英伟达的铜线系统更昂贵，抵消了部分成本优势。同时，相对英伟达通过CUDA+DGX系统提供“开箱即用”方案，博通定制芯片的软件开发成本同样不可忽视，客户需要投入额外资源开发底层驱动和优化工具。这对缺乏研发能力的中小企业形成较高门槛，直接限制了博通AI芯片的泛用性和客户迁移意愿。而博通ASIC业务高度依赖谷歌、Meta等科技巨头，又导致其需求波动将显著冲击博通业绩稳定性。
另一方面，博通定制芯片业务也面临日益激烈的市场竞争，包括Marvell和联发科技均加快在定制AI芯片领域的布局，正在逐步蚕食其市场份额。而英伟达则通过加速开放NVLink协议并推进以太网兼容方案等措施，试图削弱博通在传输网络的传统优势，甚至形成反扑。由于中国市场对博通尤为重要，地缘政治因素的不确定性也不可忽视，尤其是英伟达近期恢复对华H20芯⽚销售之后，可能会加剧竞争。
长远来看，博通最大的挑战被认为在于其业务市场比英伟达有限。虽然定制AI芯片目前炙手可热，但英伟达的业务范围更为广泛，将覆盖整个AI芯片市场。由于开发成本高昂，定制AI芯片或仍将是资金雄厚的大型科技公司专属领域，难以向更广泛的企业和政府客户普及。而博通亟待克服这一系列挑战。
前景获看好居多
对于博通面临的机遇与挑战并存，多家行业机构表示看好其制定的战略定位和增长前景。瑞穗将博通的目标价上调至329美元，理由是随着美国贸易政策的变化，中国人工智能市场将出现潜在机遇。奥本海默也将其目标价上调至305美元，强调博通不断增强的盈利能力和稳定的工业业务。此外，高盛首次将博通评级为“买入”，目标价为315美元，指出其在基础设施软件和定制硅片处理器领域的强势地位。
进一步来看，当前博通股价高涨的主要原因是大型科技企业寻求英伟达以外的替代产品，以降低成本、规避供应链风险和满足个性化需求。目前，由于重度依赖英伟达满足核心AI算力需求，科技巨头不得不“两条腿走路”——推进自研项目，但即使加码自研投入，对英伟达的采购仍在激增。摩根士丹利预计，谷歌今年在定制芯片的支出将提升10%至20%，而对英伟达芯片的支出增长可能达到两到三倍。这显示出英伟达GPU和博通ASIC定制芯片属于互补关系，行业正形成“GPU训练+ASIC推理”的混合算力范式。
但部分业界人士认为，未来AI的重心将由训练转向推理，其中ASIC芯片更加“专一”，处理速度更快、能耗更低，通常更适合推理端，将具备更好的发展前景。不过，未来到底是用GPU还是用ASIC还存在较多争议。有机构认为到2028年，GPU至少会占据AI加速器总市场份额75%，而以博通为代表的ASIC阵营将至少占据25%。但博通认为未来50%的AI算力都会是ASIC，至于超大规模的云计算厂商将100%使用ASIC。据统计，目前所有正在发展AI的巨头都在投入研发ASIC，只是所处阶段各有不同。
如果就AI芯片的通用化与定制化发展方向而言，二者并非绝对的零和博弈，将保持动态竞争发展。当ASIC芯片崛起，英伟达压力增大，反之博通亦然，双发竞争的本质是专用化路径与通用生态的抗衡。而在AI芯片的下半场，博通能否将“定制化效率和生态壁垒”转化为可持续的增长价值，乃至冲破两万亿美元市值关口，取决于其能否克服一系列障碍、挑战和突破生态困局，以及在训练市场一定程度撕开英伟达的“铁幕”。
