電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）2025年9月5日，據(jù)知情人士透露，OpenAI與美國半導體巨頭博通達成戰(zhàn)略合作，共同設計自主人工智能芯片，并計劃于明年正式投入量產(chǎn)。

博通首席執(zhí)行官陳福陽在近日的在財報電話會議上表示，公司已獲得第四個定制AI芯片業(yè)務的主要客戶，該客戶承諾了價值100億美元的訂單。盡管博通未公開客戶身份，但多方信源指向人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)跑者OpenAI。

博通第三財季：業(yè)績超預期，AI業(yè)務成核心引擎

博通公布的2025財年第三財季財報顯示，公司營收達159.6億美元，同比增長22%，創(chuàng)歷史同期新高；凈利潤41.4億美元，同比扭虧為盈；自由現(xiàn)金流激增47%至70億美元。其中，AI芯片業(yè)務表現(xiàn)尤為亮眼：收入同比增長63%至52億美元，占半導體解決方案業(yè)務收入的57%。公司預計，第四財季AI芯片收入將加速增長至62億美元，環(huán)比增長19%，全年AI業(yè)務收入占比有望突破40%。

作為全球領(lǐng)先的有線和無線通信半導體公司，博通的業(yè)務版圖橫跨計算、網(wǎng)絡、數(shù)字娛樂及移動設備領(lǐng)域。其核心競爭力在于定制化ASIC芯片設計能力——通過與谷歌、Meta等超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心深度合作，博通已占據(jù)全球ASIC市場80%的份額。

此次業(yè)績超預期的背后，是博通“定制芯片+生態(tài)綁定”戰(zhàn)略的成功。陳福陽在財報會上直言：“新客戶的加入帶來了即時且可觀的需求，2026財年AI收入前景將較上季度預測大幅改善?！眳R豐銀行分析師進一步預測，到2026年，博通定制芯片業(yè)務增速將遠超英偉達GPU業(yè)務，成為公司增長的核心引擎。

OpenAI算力需求龐大，尋求與博通合作

OpenAI對算力的需求極為龐大。隨著人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展，其模型規(guī)模和復雜度呈指數(shù)級攀升。以GPT系列為例，從GPT - 3到GPT - 4，再到計劃中的GPT - 5，參數(shù)量從1750億激增至數(shù)萬億級別。訓練這些龐大模型，需要海量數(shù)據(jù)計算處理，算力需求也隨之大幅增長。

OpenAI CEO奧爾特曼曾稱，為支持GPT - 5等模型訓練，公司計劃未來五個月將計算集群規(guī)模擴大一倍，這意味著需大量投入高性能芯片等硬件資源。但現(xiàn)有算力供應遠無法滿足需求，算力短缺已成為制約其發(fā)展的關(guān)鍵因素。

早期，OpenAI與英偉達合作緊密。英偉達作為全球領(lǐng)先GPU制造商，產(chǎn)品性能強大、應用廣泛。OpenAI早期研究和模型訓練大量使用英偉達GPU，如H100等，這些GPU為其模型訓練提供了有力算力支持，推動了人工智能技術(shù)快速發(fā)展。

然而，合作逐漸暴露問題。其一，英偉達GPU短缺問題日益凸顯。全球?qū)θ斯ぶ悄苡嬎阈枨蠹ぴ?，導致其GPU供不應求，OpenAI常無法及時獲取足夠芯片，嚴重影響模型訓練進度和效率。其二，成本高昂。隨著模型規(guī)模擴大和訓練次數(shù)增加，OpenAI需投入大量資金購買GPU，給公司帶來巨大財務壓力。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，GPU采購支出占其總成本相當大比例，高昂成本限制了公司資金分配和業(yè)務拓展。其三，架構(gòu)不匹配。英偉達GPU架構(gòu)并非完全針對OpenAI特定需求優(yōu)化，在特定計算任務和數(shù)據(jù)類型上，可能無法達到最優(yōu)效率。

在此情況下，OpenAI開始尋求與博通合作。技術(shù)層面，博通具備強大的定制化ASIC芯片設計能力。ASIC芯片針對特定應用場景設計，相比通用GPU，性能更高、功耗更低。與博通合作，OpenAI可定制芯片架構(gòu)，解決算力瓶頸，提高訓練效率和效果。產(chǎn)能保障上，博通能幫助OpenAI鎖定臺積電先進制程產(chǎn)能。臺積電制程技術(shù)先進、生產(chǎn)能力強，但產(chǎn)能緊張，博通可為其爭取穩(wěn)定產(chǎn)能支持，確保定制芯片按時交付。成本方面，定制芯片前期研發(fā)成本高，但長期來看，量產(chǎn)規(guī)模擴大后單位芯片成本降低，且能避免性能浪費，進一步降低成本。

科技巨頭“去英偉達化”：博通成為關(guān)鍵盟友

OpenAI的百億訂單并非孤例。近年來，谷歌、亞馬遜、Meta等科技巨頭紛紛加速自研AI芯片，試圖打破對英偉達GPU的依賴，而博通正是這一浪潮中的核心受益者。

博通與谷歌的合作可追溯至2015年。雙方聯(lián)合開發(fā)的TPU（張量處理單元）專為谷歌TensorFlow框架優(yōu)化，性能接近英偉達H100但成本更低。目前，TPU v6e已被應用于谷歌云AI訓練任務，成為CSP（云服務提供商）中最先進的AI ASIC之一。

亞馬遜通過采購博通ASIC技術(shù)，推出Trainium系列芯片，在推理任務中比英偉達的H100 GPU便宜約30%至40%。同時，博通的以太網(wǎng)交換芯片（如Tomahawk系列）支撐起亞馬遜數(shù)據(jù)中心的高速互聯(lián)網(wǎng)絡，滿足大規(guī)模AI集群的通信需求。

Meta與博通合作開發(fā)的RISC-V內(nèi)核AI訓練芯片，采用“脈動陣列”設計并搭載HBM3E內(nèi)存，試圖在每瓦性能上超越英偉達GPU。然而此前MTIA推理芯片未達預期，Meta仍需要大量采購英偉達GPU。不過今年3月消息，Meta基于RISC-V的AI訓練芯片已經(jīng)成功流片，并由臺積電生產(chǎn)出首批工程樣品，而且，Meta已經(jīng)開始小規(guī)模部署該芯片以測試其性能。

總結(jié)

博通的百億大單與業(yè)績超預期，不僅是公司個體的成功，更是AI芯片行業(yè)生態(tài)重構(gòu)的縮影。當OpenAI、谷歌等巨頭將芯片設計權(quán)從英偉達手中轉(zhuǎn)移，當ASIC專用芯片在推理場景占據(jù)40%份額，一場關(guān)于算力主權(quán)的爭奪戰(zhàn)已進入深水區(qū)。對于博通而言，其商業(yè)模式的核心優(yōu)勢在于“深度綁定+技術(shù)鎖定”。通過與超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心合作開發(fā)定制芯片，博通不僅獲得持續(xù)收入流，更構(gòu)建起難以替代的技術(shù)護城河。