智通财经APP获悉，全球AI热潮最大赢家之一博通(AVGO.US)北京时间3月5日晨间公布截至2月1日的2026财年第一季度财报数据以及第二季度业绩指引展望。整体而言，博通最新公布的业绩数据以及管理层对于下一财季的最新展望均超出华尔街分析师预期，尤其是1000亿美元AI芯片营收前景进一步验证了华尔街所高呼的“AI热潮仍然处于算力基础设施供不应求的早期建设阶段”，以及凸显出随着AI推理时代到来，在云端AI推理算力需求激增以及聚焦将AI大模型嵌入企业经营的“微训练”趋势之下，性价比更高AI ASIC算力系统对于英伟达近乎90%市场份额的AI芯片垄断地位发起强有力冲击。

博通是苹果公司以及其他大型科技公司的核心芯片供应商之一，同时也是全球大型AI数据中心的高性能以太网交换机芯片，以及AI ASIC这一对于AI训练/推理至关重要的云计算巨头们定制化AI芯片的核心供应力量。

博通公布无比强劲的业绩与未来展望后，股价在美股盘后交易中大涨超5%，带动台积电、美光等AI算力产业链参与者们股价上攻，堪称一己之力重振近期显得低迷的“AI信仰”，向市场证明谷歌、Meta等科技巨头以及OpenAI、Anthropic等AI领头羊在AI算力基础设施领域的支出规模依然保持强劲势头，并且很大程度上显示出Gemini、Claude以及ChatGPT等全球最顶级AI应用平台的用户们持续炸裂式增长算力需求。此外，博通管理层宣布了一项规模最高达100亿美元的最新股票回购计划，强调回购计划将持续到年底，这表明其力图把握史无前例AI算力支出机遇的努力正在取得显著成效。

这份业绩报告中，最为重磅的是，博通CEO称明年围绕AI ASIC的“AI芯片”相关营收将突破1000亿美元，博通首席执行官陈福阳在业绩会议上表示，该公司预计明年其AI芯片累计营收将突破1000亿美元超级大关，这标志着该公司在全球最高市值公司——“AI芯片超级霸主”英伟达(NVDA.US)所主导的AI芯片领域取得重大市场份额与技术迭代进展。在华尔街，分析师们对于博通AI芯片业务创收前景可谓极度乐观，未来12个月目标股价集中于450美元至535美元。相比之下，博通股价周三收于317.53美元。

“我们对于在2027年达到这一里程碑有非常清晰的把握，”他在与华尔街分析师们的电话会议上表示。“我们也已经确保了实现这一目标所需的芯片供应链。”

该公司预计当前季度与AI相关联的芯片业务营收将为107亿美元，因此要达到年化1000亿美元级别的营收水平将意味着全球AI算力需求将进一步大幅跃升。陈福阳领导下的博通日益将博通的命运与前所未有的AI基建狂潮全面挂钩，尽管英伟达仍是AI芯片——即帮助训练和高效率运行人工智能大模型的最新核心芯片硬件领域的最大规模供应商，但博通已凭借其定制化半导体业务将自己定位为一种性价比与能效比更高的AI算力替代选择。博通最新的与“AI芯片”有关的1000亿美元营收目标，既包括与英伟达主导的AI GPU激烈竞争的“AI ASIC算力集群”营收，也包括AI networking 芯片产品——即高性能以太网交换机芯片营收。

最新业绩指标方面，在截至2月1日的第一财季，博通总营收增至193亿美元，意味着同比大幅增长29%;不计某些项目后，调整后的每股收益为2.05美元，两者均高于分析师们此前平均预期的营收约192亿美元以及每股收益约2.03美元。

博通表示，在此期间的与AI密切相关联的营收翻番，达到84亿美元，增速远快于公司此前预期。陈福阳在声明中表示，这一增长“是由定制化AI ASIC加速器以及AI高性能网络设备的强劲需求所驱动”。包括AI ASIC与智能手机射频芯片等半导体业务营收的Q1半导体解决方案营收高达125.15亿美元，同比大幅增长 52%

陈福阳在电话会议上表示，他预计OpenAI将于明年开始大规模出货与博通联手打造的AI ASIC算力芯片，算力规模有望超过1吉瓦。他还表示，谷歌TPU需求非常强劲，并将在2027年进一步加速。博通还计划向Anthropic出货与该AI应用领军者联手打造的AI ASIC芯片，后者正在使用谷歌的TPU，以在今年实现1吉瓦算力容量，并在明年实现超过3吉瓦算力。

市场最为聚焦的业绩展望方面，该公司预计在截至5月3日的第二财季，总营收约为220亿美元，意味着有望实现同比增幅约47%，显著高于华尔街分析师们平均预测的约205亿美元，不过少部分分析师的预测高于220亿美元。

今年以来，市场对博通与英伟达等AI算力产业链领军者们的AI前景仍有强烈质疑情绪，担忧千亿美元级别的AI算力支出难以持续。截至收盘，博通今年以来股价已下跌8.3%。投资者们可谓越来越担心史无前例的人工智能支出存在重大泡沫，甚至英伟达上个月发布的一份爆炸性增长财报也未能提振投资者们看涨情绪，财报发布后英伟达股价大幅下跌。关键质疑在于，当前这波AI浪潮是否会延续到未来十年甚至二十年之后，以及2030年之前规模可能高达万亿美元的史无前例全球AI算力支出究竟能否带来比支出更加乐观的AI强劲创收前景。

TPU火力全开！属于AI ASIC的黄金时代到来

近年来，得益于为谷歌、OpenAI和Anthropic PBC等AI芯片领头羊们定制AI ASIC芯片的庞大AI算力订单，博通市值大幅飙升，当前市值已经突破1.5万亿美元。全球企业对于谷歌TPU(张量处理单元)AI 算力集群的配置兴趣大幅升温也令博通前景受益，博通长期以来携手这家科技巨无霸开发TPU核心芯片。与此同时，博通刚刚出货了新一代算力处理器的首批产品，并表示今年还将有大约另外六家超大规模客户采用这一代ASIC产品。

除博通的定制AI ASIC芯片业务之外，该公司还在持续升级其高性能网络设备，以更好地连接运行人工智能模型所需的强劲计算资源。陈福阳还通过收购建立起了一项庞大的受益于云端AI训练/推理热潮的软件业务。

博通这份强劲财报足以说明AI ASIC前所未见的强劲增长逻辑正在被“财报级证据”快速确认。席卷全球的生成式AI热潮加快了云计算与芯片巨头们的AI芯片开发进程，它们正争相为先进的大型AI数据中心设计速度最快且能效最为强劲的AI算力基础设施集群。博通及其最大竞争对手迈威尔公司主要聚焦于利用自身在高速互联和芯片IP领域绝对优势来携手亚马逊、谷歌和微软等云计算巨头们共同打造出根据其AI数据中心具体需求量身定制的AI ASIC算力集群，而这项ASIC业务已经成长为两家公司的一项非常重要业务，比如博通联手谷歌所打造的TPU AI算力集群就是一种最典型的AI ASIC技术路线。

毫无疑问的是，经济性与电力层面的重大约束，迫使微软、亚马逊、谷歌以及Facebook母公司Meta都在推AI ASIC技术路线的云计算内部系统自研AI芯片，核心目的都是为了AI算力集群更具性价比与能效比。

类似“星际之门”的超大规模AI数据中心建设成本高昂，因此科技巨头们愈发要求AI算力系统趋于经济性，以及电力约束之下，科技巨头力争把“单位Token成本、单位瓦特产出”做到极致，属于AI ASIC技术路线的繁荣盛世可谓已经到来。

此外，类似英伟达Blackwell架构先进AI GPU算力集群的长期供不应求、成本高昂且受制于供应链瓶颈与交付节奏，自研AI ASIC无疑能提供“第二曲线产能”，并在采购谈判、产品定价与云计算服务毛利层面更主动，叠加谷歌、微软等云计算大厂们能把“芯片—互联—系统—编译器/运行时—调度—观测/可靠性”一体化共设计，提高算力基础设施利用率并降低TCO。

英伟达AI GPU几乎垄断的AI训练侧需要更加强大的AI算力集群通用性以及整个算力体系的快速迭代能力，而AI推理侧则在前沿AI技术规模化落地后更看重单位token成本、延迟与能效。比如谷歌明确把Ironwood定位为“为AI推理时代而生”的TPU代际，并强调性能/能效/算力集群性价比与可扩展性。不过亚马逊最新的行动证明了AI ASIC可能具备训练大模型的强大潜力。

AI ASIC算力体系无疑会在中长期持续削弱英伟达的垄断溢价与部分市场份额，而不是线性取代GPU体系，根本的底层原因在于，推理时代的核心竞争不再只是“峰值算力”，而是每token成本、功耗、内存带宽利用率、互连效率，以及软硬件协同后的总拥有成本。在这类指标上，面向特定工作负载定制的数据流、编译器和互连的ASIC，天然比通用GPU更容易做到高性价比。未来AI数据中心更可能发生的是：前沿训练和广义云算力继续由 GPU 主导，超大规模内部推理、Agent 工作流和固定高频负载则加速转向 ASIC，数据中心进入真正的异构算力时代。

博通将领跑AI ASIC! 华尔街看好博通股价继续创新高

亚马逊AWS官方明确将其AI ASIC算力集群—— Trainium/Inferentia 定位为面向生成式AI训练与推理的专用加速器，其中Trainium2相比其AI GPU云实例给出约30%–40%更优价格性能;而谷歌此前不久也已公开表示，Gemini 2.0 的训练和推理100%运行在TPU上。这说明“超大云计算厂商用自研ASIC承接核心模型训练/推理”已不再是概念验证，而是在进入可复制的产业化阶段。

前沿训练时代，AI领域最需要的是通用性、软件成熟度、快速适配新模型结构，所以GPU天然占优;但当行业开始从“训练稀缺”走向“推理规模化、Agent化、长上下文、低时延”时，核心KPI会从“最高峰值算力”全面转向每token成本、每瓦吞吐、系统级 TCO。这正是 hyperscalers(云计算超级巨头们)ASIC集体加速的根本原因，比如谷歌把 Ironwood TPU 明确定义为面向“推理时代”的最佳算力集群，并可扩展到9,216颗芯片;微软把新推出的AI ASIC Maia 200 直接定位为面向云计算推理领域的加速器，并声称较其现有最新一代硬件实现 30%更强劲的performance per dollar;AWS则把 Trainium3 定义为追求“最佳token经济学”的芯片，主打4倍以上能效提升，共同说明随着云计算巨头们发起“AI算力成本革命”以推进AI ASIC渗透规模，市场对于英伟达增长前景的担忧是正确的。

根据Counterpoint Research的一份研究报告，博通将在2027年继续保持其在人工智能数据中心服务器ASIC设计合作伙伴领域的绝对领先地位，市场份额将达到60%。Counterpoint还预计，到2028年，AI服务器ASIC的出货量将超过1500万颗，超过数据中心AI GPU的整体出货量。

Counterpoint预计，随着谷歌、亚马逊、苹果、微软、字节跳动和OpenAI加速部署用于训练和推理工作负载的海量级别AI服务器算力集群，ASIC出货量预计将在2027年增长两倍有余。Counterpoint表示，这一迅猛增长源于对谷歌TPU基础设施的需求(用于支持Gemini项目)、亚马逊Trainium集群的持续扩展，以及Meta的MTIA和微软的Maia芯片随着其内部产品线的扩展而带来的产能提升。

华尔街分析师们对于博通AI相关业务的创收与利润增长前景可谓极度乐观，未来12个月目标股价集中于450美元至535美元。相比之下，博通股价周三收于317.53美元。 长期追踪该股的 55 位华尔街分析师中，96% 给予等同于“买入”的最乐观看涨评级，平均目标价约为454美元。

1. 华尔街机构对博通的“长期牛市逻辑”主要围绕以下三个核心点：AI算力业务的爆发式增长——博通作为Google TPU AI算力集群最关键技术合作伙伴，直接受益于云端巨头(比如谷歌,、Meta以及 OpenAI)不断扩大的 AI 资本支出;愈发庞大的订单积压(Backlog);基础设施软件的稳定性 (VMware)——VMware Cloud Foundation (VCF) 的收购与整合进展顺利，为博通提供了强大的现金流和与云端AI训练/推理密切相关的基础设施软件增长引擎。