博通打算做空英伟达

刚刚，我看了高盛发布的一份报告。

发布时间是1月20日。名字比较长，叫 《Inference Cost Curve: Comparing AI Compute Solutions (GPUs vs. ASICs)》（中文直译：《推理成本曲线：AI 计算方案对比（GPU vs. ASIC）》）。

核心观点是，随着谷歌和博通（Broadcom）的最新一代 TPU v7 芯片量产，它单位算力的推理成本居然暴降了 70%。

01

这 70% 降幅，到底意味着啥？要只看硬件参数，估计有人会觉得「不就是芯片常规升级嘛」。

但高盛想表达的核心是，这 70% 的降幅，本质上，要在物理规则层面打破行业原有逻辑了。

这话该怎么理解？要掰扯清楚，我得先把「推理」和「训练」这两个词拆开来讲明白。

过去两年，AI 行业都处在「造车」的阶段，说白了，训练大模型。谁的引擎，也就是算力，够强，谁就能最先造出「布加迪」这种顶级模型。

那时，英伟达的H100/H200 是独有的选择，哪怕贵到离谱，大家也得咬牙买，就因为它的速度最快。

但现在不一样了，车基本造好了，该进入「跑车接客」的阶段了，也就是做模型推理。这时，老板们最关心：每跑一公里要烧多少油。

高盛这份报告的犀利之处就在这，它不再聊这车能跑多快，反倒死磕 「推理成本」。

那问题来了，这70% 的成本，到底是怎么「省」出来的？

平常芯片升级，性能能提升 20%-30%，就已经算把牙膏挤爆了。TPU v7 凭啥能一下子把成本砍 70%？高盛分析师给出的答案，是靠「系统工程能力的绝对碾压」。

我打个比方：

英伟达的 GPU像一辆装了 V12 发动机的超级跑车，为了追极致速度，压根不在乎油耗，散热大得离谱，还得配最好的变速箱和传动系统，处处堆顶配。

但谷歌的 TPU v7像一列精心设计的高铁，单节车厢的动力可能比不过超跑，但它把几十节车厢连在一起，就不一样了。

单看最高速度，高铁是稍逊超跑一筹，但如果要运送 1000 名乘客，也就是处理海量 Token，高铁的人均能耗，直接把超跑按在地上摩擦。

所以，具体来说，这 70%的成本红利，来自三个维度：

一是数据传输彻底不堵车了，芯片之间传数据，基本不用等，等待时间几乎为零；二是封装做得更紧凑，把计算模块和内存挨得特别近，信号在传输过程中的损耗就少多了。

还有一点，架构更专一了。

ASIC 专用芯片直接砍掉了显卡里为了玩 3A 大作留的冗余功能，硅片上的每一寸地方，都只用来算 AI 的数学题，半点儿浪费都没有。

高盛还说，TPU v7 的绝对成本，已经和英伟达 GB200 NVL72 基本持平了。

这又意味着啥？以前客户选 TPU，说白了「穷，买不起英伟达」，纯属无奈的妥协；现在大家心里都会想 「既然 TPU 和英伟达差不多贵，甚至还更便宜，我为啥还要忍着英伟达的高溢价，还有动不动就缺货的糟心事？

当「性价比」这个天平开始往 TPU 这边倾斜，企业的商业决策就会发生质的变化。

像 Meta、微软这样的科技巨头，推理成本本来就占了运营成本的大头，要能用 TPU 把这块成本砍掉 70%，那直接就是净利润的暴涨啊。

所以说，这 70% 的降幅，是ASIC（专用芯片）向 GPU（通用芯片）正式宣战的号角。

它彻底证明了：在 AI 商业化的下半场，走「专精特新」路线的定制化方案，完全有能力在经济性上干翻「大而全」的通用霸主，这是整个芯片行业的大逆转。

02

如果说 TPU v7 能降本 70%，只是实验室里的纸面数据，那 Anthropic 砸出的 210 亿美金大单，就是把这串数字砸进现实的「惊雷」。

没错，你没看走眼，210 亿美金。这概念有多夸张？

2024 年一整年，全球一半 AI 初创公司融到的钱凑一块儿，刚够下这一个单，而且这单不是一次性掏钱。

据高盛的报告和市场一手消息，这份采购单覆盖 2025 年底开始，一直到 2026 年甚至更久的定制芯片（ASIC）采购周期。

很多人第一反应：Anthropic 哪来这么多钱烧？别急，别忘了它背后的大金主：谷歌、亚马逊。

尤其是谷歌，本身就是 Anthropic 的二股东，这笔钱简直是左手倒右手。谷歌把钱投给 Anthropic，Anthropic 转头通过博通（Broadcom），把这笔钱换成了定制的 TPU 算力。

为啥要这么折腾？说白了，Anthropic 早就看清 AI 商业化的最终走向了。

以前聊起大模型公司，大家都觉得这帮人是「算法天才」，但你真扒开他们的账本看看就知道，这帮人本质上都是英伟达的打工仔。

融来的钱，80% 都砸给了老黄变成芯片订单，还得排队等货、看人家脸色，硬生生扛着超高的溢价。哪个资本机构受得了？

所以，Anthropic 敢砸出这 210 亿，冲着三件事来：

第一，完成从「租房」到「买地」的质的飞跃。买英伟达的芯片，跟租精装修的豪宅似的，虽说能拎包入住，但租金也就是芯片的毛利，高得离谱。

高盛算过了，要想在 AI 赛道长期做下去，自建定制芯片（ASIC）的方案，长远来看能比买通用 GPU 省出一大半成本；Anthropic 就是不想再交这冤枉房租了，它要建属于自己的「算力城堡」。

第二，把「算力主权」攥在自己手里，要这份确定性。

你品品，在这个行业里，比芯片贵更可怕的，是有钱都买不到。英伟达产能就那么点，老黄肯定先紧着大客户来，还得平衡各方的利益。

但定制 TPU 这套方案，是 Anthropic 和博通、谷歌单独开的「小灶」。什么时候交货、要什么配置参数、要多少量，全由自己说了算。

AI 行业拼时间窗口，这时候这份「确定性」，比单纯的「性价比」值钱多了。

要说第三点，智远认为，是想把软硬一体做到极致。

这就跟苹果做 M 系列芯片一个道理，英伟达 GPU 像个「全能厨师」，虽说啥菜都能炒，但样样都会的代价，效率肯定有损耗。

Anthropic 这批定制芯片，从电路设计的那一刻开始，就为自家 Claude 模型量身定做的。

算法需要多大的内存带宽，芯片就配多粗的「水管」；模型需要什么样的计算矩阵，芯片就留好对应的「车位」。这种量身定做的鞋，肯定比英伟达那种「均码」的鞋，穿起来跑得快、还省力。

所以，你别看 210 亿美金是个天文数字，在高盛的成本曲线里，这说不定是 Anthropic 做过最划算的一笔买卖。

而这笔生意，也放出了一个特别危险的信号：

大模型行业阵营，正在加速分化；有钱、有技术、还有巨头撑腰的 「大户人家」，正靠着定制化算力，把和普通玩家的差距越拉越大。

03

高盛报告里，博通的地位高得很。 为啥？因为在AI芯片的新战场上，博通完成了身份跃迁：从单纯的「芯片设计公司」，变成了「AI军火商的总装厂」。

现在博通，成了各大科技厂的「白手套」+「代工厂」。看这几个例子就懂了：

谷歌TPU v7的核心互联技术，是博通做的；亚马逊Trainium，博通参与了设计；Anthropic那210亿的大单，据说也是找博通定制的。

它的商业模式可比英伟达鸡贼多了，英伟达卖整卡赚高毛利，但风险也大；博通走「NRE + 量产分成」路子。

啥是NRE？

定制研发费。大厂找博通做定制芯片，得先付一笔巨额研发费，不管最后芯片成不成，这笔钱博通先揣兜里。要是做成能量产了，每卖一颗芯片，博通还能再抽成。

这就意味着，博通无论成败都稳收钱，英伟达却得把芯片卖出去才能赚钱。

经济下行时，谁的生意更稳，一眼就能看出来。 大厂为啥离不了博通？因为现在的AI芯片，拼「连接」的本事。

TPU v7除了制程，最核心的是博通的光互连技术和CoWoS封装能力；简单说，博通攥着独门技术，能把几百个芯片像搭积木似的高效堆在一起，还不发热、传数据不堵车。

这种技术壁垒，比单纯做个GPU高多了。

更狠的是，博通不光卖硬件，还卖全套解决方案。 Meta、微软这些想做自研芯片的大厂，最大的难题是不懂硬件。

博通直接拍胸脯，没关系，你们只管说模型参数就行，剩下的电路设计、封装、测试，甚至帮着跟台积电砍价，我全包了；它直接把芯片设计的门槛，从需要专业博士团队，降到了只要有钱就能做。

这一下就带火了整个ASIC定制芯片市场，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，再在每一块蛋糕上都咬一口。

英伟达虽说实力强，但现在的市值里，掺了太多「永远高速增长」的预期，一旦增长慢下来，股价很可能暴跌。

博通就不一样了，它的客户遍布苹果、谷歌、亚马逊，就连英伟达自己，都得找博通供货，收入来源特别分散，抗风险能力拉满。

高盛最看重「确定性」，AI行业从之前的狂热，慢慢走向理性的过程中，英伟达可能会因为业绩波动，股价跟着震荡；但博通这种赚「过路费」的，业绩稳得像印钞机。

所以啊，当所有人都盯着英伟达股价时，聪明钱早就悄悄流向博通了。

04

说到这，可能有人会问，这套ASIC崛起、算力大幅降本的逻辑，对中国到底意味着什么？

答案很明确，「制裁」反倒倒逼出了中国版的ASIC加速潮。不少人觉得中国AI被卡脖子，因为拿不到英伟达的芯片，但换个角度想，这反倒逼着我们提前走上了谷歌、亚马逊那条路。

既然买不到最强的通用GPU，那就只能死磕专用芯片。

你看华为昇腾，还有字节、腾讯、百度，都在悄悄招兵买马做自研芯片，逻辑跟Anthropic完全一样：既然通用芯片买不到、也买不起，那干脆为自己的模型量身定做。

高盛报告里TPU v7降本70%的事儿，在中国正以更激进的节奏上演，毕竟对中国企业来说，这是能不能活下去的生存题。

这里面的投资机会也很清晰，国内AI芯片设计公司，正迎来黄金窗口期，比如：寒武纪、海光，还有那些没上市的独角兽，只要性能能达到英伟达的八成，价格再砍一半，大厂们肯定会抢着要。

不过有个扎心的现实：

中国不缺英伟达式的企业，更缺博通这样的角色。咱们能做出设计得还不错的计算芯片，差不多对标GPU、TPU那种，但在先进封装、光互连、Chiplet芯粒这些技术上，跟博通、台积电还有不小的代差。

高盛为啥力挺博通？

它攥着把芯片「拼起来」还不堵车的核心技术。这对我们来说，也很明确，单纯做计算芯片的公司只会越卷越凶。

而掌握「连接技术」和「封装技术」的上游企业，才是中国版的「博通」，也是整个产业链里最稳的「卖铲子的人」，比如：做光模块的光迅科技，做先进封装的通富微电、长电科技。

机会就藏在先进封装（像CoWoS、Chiplet）和高速光互联这两条产业链里，这些都是刚需基建，不管最后哪家芯片胜出，都离不开。

而且国内应用层爆发，大概率会比美国更猛。

要是博通、ASIC真能把推理成本压到现在的十分之一，对咱们这种手握海量数据、应用场景的公司来说，绝对是天大的利好。

你可以想象下，调用一次大模型的成本，从5分钱降到5厘钱，那些因为成本太高不敢深用AI的行业，比如：短剧、游戏、电商、教育，肯定会瞬间爆发。

所以，别总盯着做大模型的「卷王」，他们现在还在亏钱呢，不如多关注能把AI低成本落地的「场景玩家」。

不过，最后我也得泼盆冷水。中国厂商有个通病，哪个赛道火，就一拥而上搞低价内卷，到最后把利润压得薄如纸，还把技术做烂了。

美国的ASIC是巨头带着博通搞高端定制，可要是国内都扎堆去造低端ASIC芯片，最后，大概率又是一地鸡毛。

真正的机会，只属于有核心壁垒的公司；要么，有独家的模型算法；要么，有独家的芯片架构、要么有独家的封装技术，就像博通。

只会组装显卡的二道贩子，在这个时代活不过三集。

本文来自微信公众号“王智远”，作者：王智远，36氪经授权发布。