TradingKey - 隨著 AI 資料中心投資持續成長,AMD (AMD) 和博通 (AVGO) 都成為輝達 (NVDA) 之外的重要 AI 晶片標的,但兩家公司的商業模式存在明顯差異。AMD 主要透過 Instinct GPU、EPYC 伺服器 CPU 和 Helios 機架系統爭奪通用 AI 運算市場;博通則重點為 Google (GOOGL)、OpenAI、Anthropic 等大型客戶開發客製化 AI 加速器 (ASIC/XPU),同時提供高速網路晶片。那麼,這兩家公司誰更值得長期投資?
AMD 2026 年第二季營收達 115.4 億美元,年增 50%;其中資料中心收入達 67 億美元,年增 107%,主要由 EPYC 伺服器處理器和 Instinct GPU 需求成長推動。資料中心已經佔 AMD 總收入約 58%。
博通最新財報的成長速度更快。2026 財年第三季營收達 295.9 億美元,年增 86%,其中半導體解決方案收入 208.4 億美元,年增 127%。
更值得關注的是,博通當季 AI 半導體收入達 167 億美元,年增 221%,公司預計第四季 AI 半導體收入進一步升至 217 億美元,年增 236%。
需要注意的是,兩家公司統計口徑並不相同:AMD 的資料中心業務包括 CPU 和 GPU,而博通的 AI 收入主要包括客製化 AI 加速器和 AI 網路晶片,因此不能簡單按照收入數字判斷市占率。
AMD 的核心投資邏輯是成為輝達之外的大型通用 AI 運算平台。
公司已經推出 MI400 系列 Instinct GPU 和 Helios 機架級 AI 系統,把 GPU、EPYC CPU、Pensando 網路和 ROCm 軟體整合在一起,從單顆晶片進一步向完整 AI 系統擴張。
目前 OpenAI、Anthropic、Meta、微軟與甲骨文等大型 AI 客戶都在部署或測試 AMD 平台。OpenAI 與 AMD 的合作涉及最高 6GW GPU 部署,Anthropic 則計劃部署最高 2GW 的 MI450 系列 GPU。
對 AMD 來說,公司未來成長的核心變數在於 Instinct GPU 能否持續擴大 AI 加速器市占率。如果 Helios 和 MI400 能夠在大型雲端運算公司和 AI 實驗室中形成大規模部署,AMD 的資料中心營收仍有較大提升空間。
而博通走的是另一條路線。
Google、Meta(META)、OpenAI 與 Anthropic 等大型 AI 公司擁有非常龐大的算力需求,因此越來越希望開發針對自身模型優化的客製化 AI 晶片,以降低單位計算成本與功耗。博通負責協助這些客戶設計與生產客製化 AI 加速器,同時還提供交換晶片、高速網路與光通訊等資料中心基礎設施。
例如,博通今年與 OpenAI 公布了雙方共同開發的 Jalapeño AI 處理器,計劃以 GW 級規模部署,並繼續開發多代產品。
這種模式的優勢在於,一旦大型客戶確定晶片架構,專案往往持續多個產品週期,而且 AI 叢集規模擴大還會同步推動網路晶片需求。從最新財報資料來看,博通第三季 AI 半導體營收年增 221%,已說明客製化 AI 晶片正在成為公司最重要的成長來源之一。
對比項目 | AMD | 博通 (AVGO) |
AI 核心業務 | 通用 GPU、CPU、機架系統 | 客製化 AI ASIC/XPU、網路晶片 |
主要產品 | Instinct、EPYC、Helios | 客製化 AI 加速器、網路晶片 |
最新 AI / 資料中心成長率 | 資料中心 +107% | AI 半導體 +221% |
主要客戶 | OpenAI、Meta、微軟、Anthropic | Google、Meta、OpenAI、Anthropic 等 |
軟體 / 其他業務 | ROCm | VMware 基礎設施軟體 |
獲利能力 | 快速改善 | 更高 |
核心成長邏輯 | 搶佔 GPU 市佔率 | 客製化 AI 晶片需求擴大 |
動態 PE | 約 50 倍 | 約 21 倍 |
主要風險 | GPU 市佔率兌現、ROCm 生態系、估值 | 客戶集中、客製化晶片週期、AI 資本支出 |
綜合來看,博通在 AI 營收成長率、獲利能力、自由現金流和估值幾個指標上相對更占優勢;AMD 更大的潛在成長空間則建立在未來 AI GPU 市佔率持續提高的基礎之上。
因此,對於更重視現金流和獲利確定性的長期投資人,博通的基本面相對成熟;而對於願意承擔更高估值和市佔率兌現風險、看好 AMD 進一步挑戰輝達的投資人,AMD 則具有更明顯的成長型投資特徵。