AVGO 或 AMD：这些 AI 芯片挑战者能否在 2030 年前超越英伟达？

TradingKey - 尽管人工智能（AI）革命让Nvidia（NVDA）在训练硬件领域占据了绝对的市场主导地位，但目前生态系统正出现转变迹象。

该公司的GPU已占据整体GPU市场90%以上的份额，这在很大程度上归功于其强大的芯片与复杂的CUDA软件栈的结合，形成了一种牢固的软硬件耦合。这种耦合作为几乎所有AI模型运行的基础，从而为Nvidia创造了强大的用户锁定效应。

然而，随着工作负载持续从“训练”转向“推理”（这是运行AI模型的第二个步骤，且对大多数模型而言也是成本最高的一步），成本和效率（而非仅仅是峰值吞吐量）等因素对AI业务和技术用户而言都将变得愈发重要。

鉴于在未来五年内，推理预计将成为AI市场中规模最大的细分领域，提供广泛技术解决方案的公司在所有AI技术市场中的竞争增长力将进一步增强。

尽管Nvidia仍将保持市场主导地位，但其庞大的规模可能会为其他规模较小的AI市场领先企业提供机会，使其在2030年及以后的营收增长方面超越Nvidia。

为什么推理正在重塑AI硬件竞赛

训练与推理之间的差异对超大规模运行模型的成本具有重大影响，因为训练仅进行一次且需要大量计算资源，而推理在生产环境中则是持续发生的。

在决定如何部署一个将处理来自用户或其他应用程序的每一项查询的模型时，运营方尤其关注总拥有成本、能耗和延迟。

预算向大规模模型推理服务的转向将继续扩大芯片的选择范围，包括那些专为高效执行特定任务而定制设计、且在每次生成Token时能耗更低的芯片。

博通在规模化人工智能解决方案中的ASIC优势

博通（AVGO）是人工智能行业中一家重要但鲜为人知的贡献者；该公司制造专用集成电路 (ASIC)。

与更通用的 GPU 相比，这些专用芯片的通用性较低，但当专门为某一特定任务（例如推理）进行配置时，它们的运行速度会显著加快，且能效更高。

由于亚马逊和谷歌等超大规模云服务商非常注重效率，每一毫秒和每一瓦特都等同于金钱。

博通此前通过为 Alphabet 构建张量处理单元（TPU）展示了其制造 ASIC 的能力，这些单元用于运行 Google Cloud 上的许多 AI 工作负载，包括训练和推理。

这些成功吸引了另外两家公司（Meta Platforms 和字节跳动）的兴趣，据博通估计，到 2027 财年，这三家公司共同创造的市场机会总额将达到 600 亿至 900 亿美元。如果该公司能够获得其中的大部分份额，AVGO 在未来几年内的表现可能会优于英伟达股票。

OpenAI 与博通在 2025 年 10 月宣布的新合作伙伴关系将其初步计划提升到了一个新水平。两家公司正在开发一种定制 AI 加速器解决方案，最终通过先进技术支持 OpenAI 及其客户，从而在额外性能和整体智能化方面改进 AI 模型。

这包括将芯片设计和系统设计整合在一起（在 OpenAI 内部），以便最新的模型进展能够继续应用在硬件上，从而创造出性能更高的 AI。双方共同签署了一项关于未来开发和生产的长期协议，并支持部署由多个 AI 加速处理器组成的机架，这些处理器与博通的其他网络技术（以太网）集成，能够支撑全球对高性能 AI 不断增长的需求。

博通在无线基础设施领域也取得了长足进步，这将为 AI 产生的数据爆炸提供支持。该公司于 2026 年 2 月推出了其 BroadPeak 射频数字前端系统级芯片（SoC），采用了先进的 5 纳米 CMOS 工艺。

该 SoC 将顶级数字前端（DFE）与集成 ADC/DAC 相结合，使其与传统的大规模 MIMO 和远程无线头端解决方案相比，能耗显著降低（高达 40%）。此外，BroadPeak 的工作频率范围为 400 MHz 至 8.5 GHz，使其成为业内首款满足即将出台的 5G Advanced 和 6G 标准合规要求的产品，为大规模 MIMO 和 RRH 部署提供了解决方案。

这非常重要，因为大规模 MIMO 是 5G 技术的主要驱动力之一，将增强覆盖范围、容量和吞吐量。随着 AI 驱动应用带来的移动数据持续增长，该芯片通过适配预期的 6.425-7.125 GHz 5G-A 频段和 7-8.5 GHz 6G 中频段，可帮助运营商和设备制造商构建下一代高容量网络，从而实现更加个性化、AI 密集型的用户体验。

随着对大容量、低延迟网络的需求随数据中心规模和范围的扩大而增长，博通在定制加速器方面的广泛专业知识，以及与领先电信设备制造商的长期合作关系，将使 AVGO 在推理时代拥有差异化优势。

AMD以效率提升市场份额的战略

虽然 AMD (AMD) 长期以来一直是全球第二大图形处理器（GPU）制造商，仅次于英伟达。随着推理市场的增长和应用多样化，AMD 迎来了扩大市场份额的重要机遇。

推理市场之所以成为一个可行的目标，是因为推理任务是持续运行的，因此执行每条指令的效率以及每次执行的能耗通常比执行海量指令的能力（最大性能输出）更为重要。因此，这正是 AMD 的发力方向。

AMD 的软件栈 ROCm 在过去几年中经历了重大改进，现在能够比 CUDA 更有效地处理对工作负载和数据集规模要求较低的任务；因此，例如许多企业已经选择使用 ROCm 7（AMD 最新的 ROCm 版本）来运行其生产工作负载，因为成本和能效优势能够帮助这些企业提高其推理工作负载的盈利能力。

目前，一家主要的人工智能（AI）公司超过 60% 的处理工作负载是在 AMD GPU 上运行的。例如，AI 领域排名前 10 的公司中有 7 家在其生产环境中使用至少一种 AMD 产品。

鉴于 AMD 相对于英伟达的营收规模，即使在推理市场仅获得较小比例的增长，也将带动 AMD 在未来 5 年内实现显著的营收增长。

AMD 团队正致力于创建一个开放的生态系统，通过减少供应商锁定带来的限制，为客户在构建系统时提供更多选择和灵活性。除了提供更多选项的新解决方案外，AMD 还在通过与博通（Broadcom）合作成立 UALink 联盟（该联盟正在探索英伟达专有 NVLink 技术的开放替代方案），以一种更开放的方式支持现有客户。如果 UALink 成为标准，它将使 AMD 在数据中心市场的竞争策略中占据优势。

2025 年，AMD 全年营收达到创纪录的 346 亿美元，毛利率为 50%。持续的财务实力，加上 AMD 在推理领域不断增长的业务以及正在构建的改进版软件栈，都支撑了这样一种观点：如果 AMD 继续按计划执行，其股票表现将跑赢大盘。

博通还是AMD更具长期买入价值？

随着超大规模云服务提供商的数据中心将持续采购定制设计的专用集成电路（ASIC），Broadcom的增长潜力正不断增强。目前，Alphabet在Broadcom的ASIC收入中占据了很大比例。预计OpenAI与Broadcom将于2027年第四季度达成的协议，将提供另一个跨年度的增长机遇。然而，这项投资也存在潜在风险，据报道Alphabet正与MediaTek合作开发其张量处理单元（TPU）的变体。

Alphabet在未来至少两年内极不可能转向这种新芯片，但投资者应密切关注这一不确定性。Broadcom目前的远期市盈率约为39倍，因此被认为估值较高；然而，该股仍处于收入爆发式增长的地位。凭借Broadcom目前已经成熟的ASIC设计和基础设施，在未来3年及以上的时间里，实现约50亿至100亿美元的年收入并非难事。

鉴于这些风险，目前股价的回调似乎是在2023年初之前买入股票的一个非常好的入场点。高盛对Broadcom的评级为“买入”，目标价为450美元。

AMD最大的挑战实际上在于其市盈率和企业价值倍数（EV/EBITDA）水平。如此高企的估值水平要求其在未来几年内近乎完美地执行一项极具进取心的长期增长战略。

就目前而言，AMD的主要风险并非偿债能力，因为其资产负债表相对强劲。相反，它面临着极高的波动风险，且如果增长速度放缓或整体市场持续震荡，其估值可能面临重估风险。

尽管如此，AMD仍是这一战略要地的高质量竞争者，其股价目前低于近期峰值主要是受情绪影响。健康的收入增长趋势、不断提高的盈利水平以及资金充足的资产负债表为长期表现奠定了坚实基础，长线投资者大可放心。

对于能够承受长期持有且具较高风险投资的长线投资者而言，目前技术面的疲软可能提供了建仓AMD股票的良机，因为他们有机会在股价剧烈波动时买入该股。