预测：到2026年底，AI“推理时代”将诞生新的赢家

人工智能（AI）基础设施市场正处于繁荣期，仅五大超大规模数据中心运营商（hyperscalers）在2026年预计将花费高达7000亿美元。以此为比喻，这一数字已超过除24个国家以外所有国家的国内生产总值（GDP）。

目前，这笔支出主要用于两个方面。第一是训练大型语言模型（LLMs），如OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude以及Alphabet的Gemini。另一是支持AI推理（inference），即部署模型以回答查询。

图片来源：Getty Images。

英伟达（NVDA +0.69%）在AI模型训练方面处于领导地位，并通过其CUDA软件平台建立了广阔的护城河，这是大部分基础AI代码的编写和优化所在，专为其图形处理单元（GPU）设计。然而，该公司在推理方面也占据领先地位。其Blackwell GB300 Ultra芯片专为推理设计，而其即将推出的Vera Rubin平台预计将提供比前几代产品高出五倍的推理性能。同时，英伟达的NIM（Nvidia Inference Microservices）提供预构建、优化的推理微服务，也赋予其软件优势。

然而，英伟达在推理方面的护城河远不及在训练方面的宽广。因此，先进微电子公司（AMD +8.73%）凭借其GPU在推理领域开辟了不错的细分市场。与此同时，随着OpenAI的投资以及ChatGPT制造商承诺未来几年购买6吉瓦特的GPU用于推理，AMD有望在推理市场中获得一定份额。

然而，推理市场的最大赢家可能是博通（AVGO 1.87%）。

扩展

纳斯达克：AVGO

博通

今日变动

(-1.87%) $-6.17

当前价格

$324.17

关键数据点

市值

1.6万亿美元

当日价格区间

$314.50 - $328.27

52周价格区间

$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%

推理时代AI ASIC的崛起

博通在ASIC（应用特定集成电路）技术方面处于领先地位，提供构建块和知识产权，帮助客户将AI芯片设计变为现实。它还拥有重要组件的供应渠道，如高带宽存储器（HBM），以及与晶圆厂台积电的合作关系，能够大规模生产这些定制芯片。

由于ASIC硬件是为特定任务硬连线设计的，缺乏GPU的灵活性和适应性。然而，鉴于其专业化特性，ASIC在其设计的任务上可以优于GPU，同时能耗更低。随着AI推理成为持续成本，能效变得尤为重要。AI推理的复杂度也不及训练，因此英伟达的软件优势不那么明显。

ASIC已在加密货币挖矿领域打破GPU的垄断，因为它们能提供更高的哈希率且更节能。虽然加密货币挖矿不像AI工作负载那样技术要求高，但AI模型确实在不断演变，ASIC在推理方面提供更优的经济性。这为博通赢得市场份额提供了巨大机会。

博通已成功协助Alphabet开发其备受推崇的张量处理单元（TPUs），多年来一直用于运行内部工作负载。随着今年数据中心资本支出预计激增，博通有望从中获利。同时，Alphabet也开始让客户在Google Cloud中使用其TPUs，Anthropic已向博通订购了价值210亿美元的TPU，预计今年交付。

此外，其他超大规模数据中心运营商也纷纷寻求博通帮助开发自定义AI芯片，包括OpenAI，已承诺部署10吉瓦特的定制芯片。根据英伟达GPU的价格，10吉瓦特价值约3500亿美元。ASIC的价格会更低，但这仍是一个巨大的市场机会。

2025财年，博通的总收入接近640亿美元，未来几年有望实现爆发式增长。凭借其订单簿，预计到2026年底，博通将成为新的AI推理市场领导者（即使英伟达在市场份额上仍占优势）。