預測：AI「推理時代」將在2026年底前產生新的贏家

人工智慧（AI）基礎設施市場正蓬勃發展，僅五大超大規模數據中心擁有者（hyperscalers）預計在2026年將花費高達7000億美元。以此來看，這一數字已超過除24個國家以外所有國家的國內生產總值（GDP）。

目前，這筆支出主要用於兩個方面。第一是訓練大型語言模型（LLMs），例如OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude，以及Alphabet的Gemini。另一個則是支持AI推理，隨後將模型部署來回答查詢。

圖片來源：Getty Images。

Nvidia（NVDA +0.69%）在AI模型訓練方面是明顯的領導者，並通過其CUDA軟體平台建立了廣泛的護城河，該平台是大多數基礎AI代碼的撰寫和優化場所，專為其圖形處理單元（GPU）設計。然而，該公司在推理方面也處於領先地位。其Blackwell GB300 Ultra晶片專為推理而設計，而其即將推出的Vera Rubin平台預計將提供比前幾代產品高出五倍的推理性能。同時，Nvidia的NIM（Nvidia推理微服務）提供預建、優化的推理微服務，也為其帶來軟體優勢。

然而，Nvidia在推理方面的護城河遠不及訓練領域的深厚。由於如此，Advanced Micro Devices（AMD +8.73%）已能在推理市場中找到一席之地，主要依靠其GPU。同時，OpenAI的投資以及ChatGPT製造商承諾在未來幾年內購買6吉瓦特的GPU用於推理，預計AMD將能在推理市場中獲得一定的市場份額。

然而，推理市場的最大贏家很可能是Broadcom（AVGO 1.87%）。

擴展

NASDAQ：AVGO

Broadcom

今日變動

(-1.87%) $-6.17

現價

$324.17

主要數據點

市值

$1.6兆

當日範圍

$314.50 - $328.27

52週範圍

$138.10 - $414.61

成交量

756K

平均成交量

31M

毛利率

64.71%

股息收益率

0.73%

推理時代AI ASIC的崛起

Broadcom在ASIC（應用特定集成電路）技術方面是領導者，通過提供構建模塊和知識產權，幫助客戶將AI晶片設計變為現實。它還擁有重要元件的存取權，如高帶寬記憶體（HBM），並與晶圓代工廠台灣半導體製造公司建立了合作關係，以便大規模生產這些定制晶片。

由於ASIC是硬連線執行特定任務的，它們缺乏GPU的靈活性和適應性。然而，鑑於其專用性質，它們在設計任務上能超越GPU，同時也更具能源效率。這在AI推理中變得越來越重要，因為每次AI模型回答查詢或執行任務都會產生成本。AI推理的複雜度也不及AI訓練，因此Nvidia的軟體優勢並不那麼明顯。

ASIC已經在加密貨幣挖礦領域打亂了GPU的地位，因為它們能提供更好的哈希率且更節能。如今，加密貨幣挖礦的技術要求不如AI工作負載那般苛刻，雖然AI模型確實在演進，但先例已在，ASIC能提供更佳的經濟效益來進行推理。這對Broadcom來說是一個巨大的市場機會。

Broadcom已成功協助Alphabet開發其備受推崇的張量處理單元（TPUs），該公司多年間一直用於運行內部工作負載。隨著今年數據中心資本支出預計激增，Broadcom有望從中獲利。同時，Alphabet也開始讓客戶在Google Cloud中使用其TPUs，Anthropic則向Broadcom訂購了價值210億美元的TPU，預計今年交付。

此外，其他超大規模數據中心擁有者也轉向Broadcom，協助他們開發自己的定制AI晶片，包括OpenAI，已承諾部署10吉瓦特的定制晶片。根據Nvidia GPU的價格，10吉瓦特的晶片價值約為3500億美元。ASIC的價格會較低，但仍是一個巨大的市場機會。

截至2025財年，Broadcom的總收入剛接近640億美元，預計未來幾年將迎來爆炸性增長。根據其訂單簿，該公司有望在2026年底成為新的AI推理王者（即使Nvidia在市場份額上仍然佔有較高地位）。