博通打算做空英偉達

文：王智遠 | ID:Z201440

剛剛，我看了高盛發布的一份報告。

發布時間是1月20日。名字比較長，叫 《Inference Cost Curve: Comparing AI Compute Solutions (GPUs vs. ASICs)》（中文直譯：《推理成本曲線：AI 計算方案對比（GPU vs. ASIC）》）。

核心觀點是，隨著谷歌和博通（Broadcom）的最新一代 TPU v7 芯片量產，它單位算力的推理成本居然暴降了 70%。

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這 70% 降幅，到底意味著啥？要只看硬件參數，估計有人會覺得「不就是芯片常規升級嘛」。

但高盛想表達的核心是，這 70% 的降幅，本質上，要在物理規則層面打破行業原有邏輯了。

這話該怎么理解？要掰扯清楚，我得先把「推理」和「訓練」這兩個詞拆開來講明白。

過去兩年，AI 行業都處在「造車」的階段，說白了，訓練大模型。誰的引擎，也就是算力，夠強，誰就能最先造出「布加迪」這種頂級模型。

那時，英偉達的H100/H200 是獨有的選擇，哪怕貴到離譜，大家也得咬牙買，就因為它的速度最快。

但現在不一樣了，車基本造好了，該進入「跑車接客」的階段了，也就是做模型推理。這時，老板們最關心：每跑一公里要燒多少油。

高盛這份報告的犀利之處就在這，它不再聊這車能跑多快，反倒死磕 「推理成本」。

那問題來了，這70% 的成本，到底是怎么「省」出來的？

平常芯片升級，性能能提升 20%-30%，就已經算把牙膏擠爆了。TPU v7 憑啥能一下子把成本砍 70%？高盛分析師給出的答案，是靠「系統工程能力的絕對碾壓」

我打個比方：

英偉達的 GPU像一輛裝了 V12 發動機的超級跑車，為了追極致速度，壓根不在乎油耗，散熱大得離譜，還得配最好的變速箱和傳動系統，處處堆頂配。

但谷歌的 TPU v7像一列精心設計的高鐵，單節車廂的動力可能比不過超跑，但它把幾十節車廂連在一起，就不一樣了。

單看最高速度，高鐵是稍遜超跑一籌，但如果要運送 1000 名乘客，也就是處理海量 Token，高鐵的人均能耗，直接把超跑按在地上摩擦。

所以，具體來說，這 70%的成本紅利，來自三個維度：

一是數據傳輸徹底不堵車了，芯片之間傳數據，基本不用等，等待時間幾乎為零；二是封裝做得更緊湊，把計算模塊和內存挨得特別近，信號在傳輸過程中的損耗就少多了。

還有一點，架構更專一了。

ASIC 專用芯片直接砍掉了顯卡里為了玩 3A 大作留的冗余功能，硅片上的每一寸地方，都只用來算 AI 的數學題，半點兒浪費都沒有。

高盛還說，TPU v7 的絕對成本，已經和英偉達 GB200 NVL72 基本持平了。

這又意味著啥？以前客戶選 TPU，說白了「窮，買不起英偉達」，純屬無奈的妥協；現在大家心里都會想 「既然 TPU 和英偉達差不多貴，甚至還更便宜，我為啥還要忍著英偉達的高溢價，還有動不動就缺貨的糟心事？

當「性價比」這個天平開始往 TPU 這邊傾斜，企業的商業決策就會發生質的變化。

像 Meta、微軟這樣的科技巨頭，推理成本本來就占了運營成本的大頭，要能用 TPU 把這塊成本砍掉 70%，那直接就是凈利潤的暴漲啊。

所以說，這 70% 的降幅，是ASIC（專用芯片）向 GPU（通用芯片）正式宣戰的號角。

它徹底證明了：在 AI 商業化的下半場，走「專精特新」路線的定制化方案，完全有能力在經濟性上干翻「大而全」的通用霸主，這是整個芯片行業的大逆轉。

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如果說 TPU v7 能降本 70%，只是實驗室里的紙面數據，那 Anthropic 砸出的 210 億美金大單，就是把這串數字砸進現實的「驚雷」。

沒錯，你沒看走眼，210 億美金。這概念有多夸張？

2024 年一整年，全球一半 AI 初創公司融到的錢湊一塊兒，剛夠下這一個單，而且這單不是一次性掏錢。

據高盛的報告和市場一手消息，這份采購單覆蓋 2025 年底開始，一直到 2026 年甚至更久的定制芯片（ASIC）采購周期。

很多人第一反應：Anthropic 哪來這么多錢燒？別急，別忘了它背后的大金主：谷歌、亞馬遜。

尤其是谷歌，本身就是 Anthropic 的二股東，這筆錢簡直是左手倒右手。谷歌把錢投給 Anthropic，Anthropic 轉頭通過博通（Broadcom），把這筆錢換成了定制的 TPU 算力。

為啥要這么折騰？說白了，Anthropic 早就看清 AI 商業化的最終走向了。

以前聊起大模型公司，大家都覺得這幫人是「算法天才」，但你真扒開他們的賬本看看就知道，這幫人本質上都是英偉達的打工仔。

融來的錢，80% 都砸給了老黃變成芯片訂單，還得排隊等貨、看人家臉色，硬生生扛著超高的溢價。哪個資本機構受得了？

所以，Anthropic 敢砸出這 210 億，沖著三件事來：

第一，完成從「租房」到「買地」的質的飛躍。買英偉達的芯片，跟租精裝修的豪宅似的，雖說能拎包入住，但租金也就是芯片的毛利，高得離譜。

高盛算過了，要想在 AI 賽道長期做下去，自建定制芯片（ASIC）的方案，長遠來看能比買通用 GPU 省出一大半成本；Anthropic 就是不想再交這冤枉房租了，它要建屬于自己的「算力城堡」

第二，把「算力主權」攥在自己手里，要這份確定性。

你品品，在這個行業里，比芯片貴更可怕的，是有錢都買不到。英偉達產能就那么點，老黃肯定先緊著大客戶來，還得平衡各方的利益。

但定制 TPU 這套方案，是 Anthropic 和博通、谷歌單獨開的「小灶」。什么時候交貨、要什么配置參數、要多少量，全由自己說了算。

AI 行業拼時間窗口，這時候這份「確定性」，比單純的「性價比」值錢多了。

要說第三點，智遠認為，是想把軟硬一體做到極致。

這就跟蘋果做 M 系列芯片一個道理，英偉達 GPU 像個「全能廚師」，雖說啥菜都能炒，但樣樣都會的代價，效率肯定有損耗。

Anthropic 這批定制芯片，從電路設計的那一刻開始，就為自家 Claude 模型量身定做的。

算法需要多大的內存帶寬，芯片就配多粗的「水管」；模型需要什么樣的計算矩陣，芯片就留好對應的「車位」這種量身定做的鞋，肯定比英偉達那種「均碼」的鞋，穿起來跑得快、還省力。

所以，你別看 210 億美金是個天文數字，在高盛的成本曲線里，這說不定是 Anthropic 做過最劃算的一筆買賣。

而這筆生意，也放出了一個特別危險的信號：

大模型行業陣營，正在加速分化；有錢、有技術、還有巨頭撐腰的 「大戶人家」，正靠著定制化算力，把和普通玩家的差距越拉越大。

03

高盛報告里，博通的地位高得很。 為啥？因為在AI芯片的新戰場上，博通完成了身份躍遷：從單純的「芯片設計公司」，變成了「AI軍火商的總裝廠」。

現在博通，成了各大科技廠的「白手套」+「代工廠」。看這幾個例子就懂了：

谷歌TPU v7的核心互聯技術，是博通做的；亞馬遜Trainium，博通參與了設計；Anthropic那210億的大單，據說也是找博通定制的。

它的商業模式可比英偉達雞賊多了，英偉達賣整卡賺高毛利，但風險也大；博通走「NRE + 量產分成」路子。

啥是NRE？

定制研發費。大廠找博通做定制芯片，得先付一筆巨額研發費，不管最后芯片成不成，這筆錢博通先揣兜里。要是做成能量產了，每賣一顆芯片，博通還能再抽成。

這就意味著，博通無論成敗都穩收錢，英偉達卻得把芯片賣出去才能賺錢。

經濟下行時，誰的生意更穩，一眼就能看出來。 大廠為啥離不了博通？因為現在的AI芯片，拼「連接」的本事。

TPU v7除了制程，最核心的是博通的光互連技術和CoWoS封裝能力；簡單說，博通攥著獨門技術，能把幾百個芯片像搭積木似的高效堆在一起，還不發熱、傳數據不堵車。

這種技術壁壘，比單純做個GPU高多了。

更狠的是，博通不光賣硬件，還賣全套解決方案。 Meta、微軟這些想做自研芯片的大廠，最大的難題是不懂硬件。

博通直接拍胸脯，沒關系，你們只管說模型參數就行，剩下的電路設計、封裝、測試，甚至幫著跟臺積電砍價，我全包了；它直接把芯片設計的門檻，從需要專業博士團隊，降到了只要有錢就能做。

這一下就帶火了整個ASIC定制芯片市場，每多一家公司做定制芯片，博通就多一份收入，它是自己把蛋糕做大，再在每一塊蛋糕上都咬一口。

英偉達雖說實力強，但現在的市值里，摻了太多「永遠高速增長」的預期，一旦增長慢下來，股價很可能暴跌。

博通就不一樣了，它的客戶遍布蘋果、谷歌、亞馬遜，就連英偉達自己，都得找博通供貨，收入來源特別分散，抗風險能力拉滿。

高盛最看重「確定性」，AI行業從之前的狂熱，慢慢走向理性的過程中，英偉達可能會因為業績波動，股價跟著震蕩；但博通這種賺「過路費」的，業績穩得像印鈔機。

所以啊，當所有人都盯著英偉達股價時，聰明錢早就悄悄流向博通了。

04

說到這，可能有人會問，這套ASIC崛起、算力大幅降本的邏輯，對中國到底意味著什么？

答案很明確，「制裁」反倒倒逼出了中國版的ASIC加速潮。不少人覺得中國AI被卡脖子，因為拿不到英偉達的芯片，但換個角度想，這反倒逼著我們提前走上了谷歌、亞馬遜那條路。

既然買不到最強的通用GPU，那就只能死磕專用芯片。

你看華為昇騰，還有字節、騰訊、百度，都在悄悄招兵買馬做自研芯片，邏輯跟Anthropic完全一樣：既然通用芯片買不到、也買不起，那干脆為自己的模型量身定做。

高盛報告里TPU v7降本70%的事兒，在中國正以更激進的節奏上演，畢竟對中國企業來說，這是能不能活下去的生存題。

這里面的投資機會也很清晰，國內AI芯片設計公司，正迎來黃金窗口期，比如：寒武紀、海光，還有那些沒上市的獨角獸，只要性能能達到英偉達的八成，價格再砍一半，大廠們肯定會搶著要。

不過有個扎心的現實：

中國不缺英偉達式的企業，更缺博通這樣的角色。咱們能做出設計得還不錯的計算芯片，差不多對標GPU、TPU那種，但在先進封裝、光互連、Chiplet芯粒這些技術上，跟博通、臺積電還有不小的代差。

高盛為啥力挺博通？

它攥著把芯片「拼起來」還不堵車的核心技術。這對我們來說，也很明確，單純做計算芯片的公司只會越卷越兇。

而掌握「連接技術」和「封裝技術」的上游企業，才是中國版的「博通」，也是整個產業鏈里最穩的「賣鏟子的人」，比如：做光模塊的光迅科技，做先進封裝的通富微電、長電科技。

機會就藏在先進封裝（像CoWoS、Chiplet）和高速光互聯這兩條產業鏈里，這些都是剛需基建，不管最后哪家芯片勝出，都離不開。

而且國內應用層爆發，大概率會比美國更猛。

要是博通、ASIC真能把推理成本壓到現在的十分之一，對咱們這種手握海量數據、應用場景的公司來說，絕對是天大的利好。

你可以想象下，調用一次大模型的成本，從5分錢降到5厘錢，那些因為成本太高不敢深用AI的行業，比如：短劇、游戲、電商、教育，肯定會瞬間爆發。

所以，別總盯著做大模型的「卷王」，他們現在還在虧錢呢，不如多關注能把AI低成本落地的「場景玩家」。

不過，最后我也得潑盆冷水。中國廠商有個通病，哪個賽道火，就一擁而上搞低價內卷，到最后把利潤壓得薄如紙，還把技術做爛了。

美國的ASIC是巨頭帶著博通搞高端定制，可要是國內都扎堆去造低端ASIC芯片，最后，大概率又是一地雞毛。

真正的機會，只屬于有核心壁壘的公司；要么，有獨家的模型算法；要么，有獨家的芯片架構、要么有獨家的封裝技術，就像博通。

只會組裝顯卡的二道販子，在這個時代活不過三集。