AVGO 或 AMD：這些 AI 晶片挑戰者能否在 2030 年前超越輝達？

TradingKey - 雖然 AI 革命讓 Nvidia (NVDA) 在訓練硬體領域完全主導市場，但現在生態系統中出現了轉變的跡象。

該公司的 GPU 已佔據整體 GPU 市場 90% 以上的佔有率，這在很大程度上歸功於其強大的晶片與先進的 CUDA 軟體堆疊相結合，形成了強大的軟硬體耦合，成為幾乎所有 AI 模型運行的基礎，進而為 Nvidia 創造了強大的鎖定效應。

然而，隨著工作負載持續從訓練轉向推論（這是運行 AI 模型的第二步，且對大多數模型而言也是最昂貴的步驟），成本和效率（而非僅僅是峰值吞吐量）等因素對於 AI 企業和技術用戶來說都將變得日益重要。

鑑於未來五年推論預計將佔據 AI 市場最大的細分領域，提供廣泛技術解決方案的公司在所有 AI 技術市場中的成長將更具競爭力。

儘管 Nvidia 仍將是主導市場的領導者，但其龐大的規模可能會為其他較小的 AI 市場領導者提供機會，使其在 2030 年及以後的營收成長超越 Nvidia。

為何推論正重塑 AI 硬體競賽

訓練與推論之間的差異對超大規模運行模型的成本有重大影響，因為訓練僅進行一次且需要大量運算資源，但推論在生產環境中則是持續發生的。

業者在決定如何部署模型以處理來自用戶或其他應用程式的每一項查詢時，特別關注總體持有成本、能源消耗以及延遲。

預算向大規模提供模型服務的轉移，將持續擴大晶片選擇範圍，納入那些為了高效執行特定任務而客製化設計、且在每次產出 Token 時能耗更低的晶片。

博通在規模化 AI 解決方案中的 ASIC 優勢

博通 (AVGO) 是人工智慧 (AI) 產業中一個重要但較少為人知的貢獻者；該公司生產特殊應用積體電路 (ASIC)。

這些專用晶片的通用性不如常見的 GPU，但當針對特定任務（例如推論）進行配置時，它們的運算速度會顯著加快，且能源效率更高。

由於 Amazon 和 Google 等超大規模雲端業者非常注重效率，每一毫秒和每一瓦特都等同於金錢。

博通先前已透過為 Alphabet 打造張量處理單元 (TPU) 證明了其製造 ASIC 的能力，這些單元被用於在 Google Cloud 上執行許多 AI 工作負載，包括訓練與推論。

這些成功案例吸引了另外兩家公司（Meta Platforms 和字節跳動）的興趣，據博通估計，到 2027 財政年度，這三家公司合計將創造 600 億至 900 億美元的總市場機會。如果該公司能獲得其中大部分份額，AVGO 的表現很可能在未來幾年內超越輝達 (Nvidia) 股票。

OpenAI 與博通於 2025 年 10 月宣布的新合作夥伴關係，將其最初的計劃提升到了另一個層次。兩家公司正在開發客製化的 AI 加速器解決方案，旨在以先進技術支援 OpenAI 及其客戶，進而提升 AI 模型在效能與整體智慧方面的表現。

這包括將晶片設計與系統設計整合在一起（在 OpenAI 內部），以便最新的模型進展能持續應用於硬體上，從而創造效能更高的 AI。雙方共同簽署了一項關於未來開發與生產的長期協議，並支援由多個 AI 加速處理器組成的機架部署，這些處理器與博通的其他網路技術（乙太網路）整合，足以支撐全球對高效能 AI 不斷增長的需求。

博通在無線基礎設施領域也取得了長足進展，以支援 AI 產生的數據爆炸式增長。該公司於 2026 年 2 月推出了 BroadPeak 射頻數位前端單晶片系統 (SoC)，採用先進的 5 奈米 CMOS 製程。

該 SoC 結合了頂尖的數位前端 (DFE) 與整合式 ADC/DAC，與傳統的大規模多輸入多輸出 (massive MIMO) 和遠端無線端單元 (RRH) 解決方案相比，功耗可顯著降低高達 40%。此外，BroadPeak 的運作頻率範圍為 400 MHz 至 8.5 GHz，使其成為業界首款符合即將到來的 5G Advanced 和 6G 標準要求的產品，為大規模 MIMO 和 RRH 部署提供了解決方案。

這非常重要，因為大規模 MIMO 是 5G 技術的主要推動力之一，將能增強覆蓋範圍、容量和吞吐量。隨著 AI 驅動應用程式帶來的行動數據量持續成長，該晶片可對齊預期的 5G-A 頻段 (6.425-7.125 GHz) 和 6G 中頻段 (7-8.5 GHz)，幫助電信營運商與設備製造商構建下一代高容量網路，實現更個人化、高 AI 負載的使用者體驗。

隨著大容量、低延遲網路的需求與資料中心規模及範疇同步擴大，博通在客製化加速器方面的深厚專業知識，以及與領先電信設備製造商的長期合作關係，將在推論時代為 AVGO 提供差異化的競爭優勢。

AMD 透過提升效率擴大市佔率的策略

雖然 AMD (AMD) 長期以來一直是僅次於 Nvidia 的全球第二大圖形處理器 (GPU) 製造商，隨著推論 (inference) 市場的成長及其多功能性，AMD 迎來了大幅提升市佔率的重大機遇。

推論市場之所以成為可行目標，是因為推論工作是持續運行的，因此執行每條指令的效率以及每次執行的耗能，通常比執行極高量指令（最大效能輸出）的能力更為重要。這正是 AMD 致力投入的方向。

AMD 的軟體堆疊 ROCm 在過去幾年中經歷了重大改進，現在與 CUDA 相比，能更有效地處理對工作負載和數據集規模要求較低的需求；舉例來說，許多企業已選擇使用 ROCm 7（AMD 最新版本的 ROCm）來運行其生產工作負載，因為成本效益和能源效率能幫助這些企業提高其推論工作負載的獲利能力。

目前，一家主要的 AI 公司有超過 60% 的處理工作負載使用 AMD GPU；此外，AI 領域前十大公司中，有 7 家在其生產環境中至少使用了一款 AMD 產品。

考量到 AMD 相對於 Nvidia 的營收規模，即使推論市場僅有小幅增長，也能帶動 AMD 在未來 5 年內實現顯著的營收成長。

AMD 團隊正致力於打造一個開放生態系統，透過減少供應商鎖定所帶來的限制，為客戶在構建系統時提供更多選擇和靈活性。除了開發能提供更多選項的新解決方案外，AMD 還透過與 Broadcom 合作成立 UALink 聯盟（該聯盟正探索 Nvidia 獨家 NVLink 技術的開放替代方案），以更開放的方式支援現有客戶。若 UALink 成為標準，將使 AMD 在數據中心市場的競爭策略中佔據優勢。

2025 年，AMD 年度營收達到創紀錄的 346 億美元，毛利率為 50%。持續強勁的財務實力，結合 AMD 在推論業務的成長以及不斷改進的軟體堆疊，都支撐了市場的信心：若 AMD 繼續按計畫執行，其股價表現將優於大盤。

博通還是 AMD 值得長線買入？

博通 (Broadcom) 的成長潛力持續增加，因為超大規模雲端提供商數據中心將繼續採購客製化應用特定積體電路 (ASIC)，而目前 Alphabet 佔博通 ASIC 營收的很大一部分。預計 OpenAI 與博通將於 2027 年第四季達成協議，這將提供另一個多年的成長機會。然而，這項投資存在潛在風險，據報導 Alphabet 正與聯發科 (MediaTek) 合作開發其張量處理單元 (TPU) 的變體。

Alphabet 在至少兩年以上的時間內極不可能更換為這種新晶片，但投資者應密切關注這一不確定性。博通目前的交易價格約為預估本益比的 39 倍，因此被認為偏貴；然而，該股仍處於營收爆發式成長的地位。憑藉博通目前已建立的 ASIC 設計和基礎設施，要在未來 3 年以上規劃出每年約 50 億至 100 億美元的營收應非難事。

考慮到這些風險，目前股價的回調似乎是在 2023 年初之前買入股份的絕佳進場點。高盛 (Goldman Sachs) 給予博通「買入」評級，目標價為 450 美元。

AMD 最大的挑戰實際上在於其本益比和企業價值倍數 (EV/EBITDA) 狀況。如此高企的估值要求在未來幾年內近乎完美地執行極具侵略性的長期成長策略。

目前 AMD 的主要風險實際上並非其償債能力，因為其資產負債表相對強勁，相反地，它面臨著極高的波動風險，且如果成長率放緩或整體市場持續震盪，其估值可能面臨重估。

儘管如此，AMD 仍是具戰略意義領域的高品質競爭者，目前其股價低於近期峰值主要是受情緒影響。長期投資者可以對健全的營收成長趨勢、獲利水平的改善以及資本充足的資產負債表感到放心，這些都是長期表現的堅實基礎。

對於能在較長持有期內承受較高風險投資的長期投資者而言，目前的技術面疲軟可能提供了開始建立 AMD 股票部位的良機，因為他們可能在該股經歷劇烈波動時買入。