博通 Q4 FY2025 財報：AI 訂單突破 730 億美元，客製化晶片如何挑戰 NVIDIA 主導的賽局？

2025/12/15 更新2025/12/15 發佈閱讀 9 分鐘

投資理財內容聲明

如果說 NVIDIA 的 GPU 是掀起 AI 革命的通用武器，那麼博通（Broadcom, AVGO）正在為少數 AI 巨頭，量身打造威力更強大的客製化裝備。博通發布其 2025 財年第四季度的財報：單季營收達到創紀錄的 180 億美元，其中 AI 相關的半導體營收年增率高達 74%。更驚人的是，執行長 Hock Tan 揭露，目前在手的 AI 相關訂單（Backlog）已經超過 730 億美元。

博通在 AI 時代的雙重身分

博通這家公司多數人對它的印象可能停留在網通晶片、Wi-Fi 晶片，或是透過收購 VMware 成為軟體巨頭。但在 AI 時代，博通的核心競爭力展現在兩個關鍵角色上：

AI 巨頭的裝備設計師（客製化晶片/ASIC）：當全世界都在搶購 NVIDIA 的通用 GPU 時，一群最頂尖的玩家（如 Google、Meta、微軟，以及新創 Anthropic）發現，要讓自家的大型語言模型（LLM）發揮極致效力且成本可控，「通用」的武器已不敷使用。他們需要的是針對特定演算法、特定應用場景量身打造的專用積體電路（ASIC）。博通與這些巨頭合作，將他們的 AI 模型架構直接刻在晶片上，提供比 GPU 更高的效能與更低的功耗。
AI 資料中心的交通裝置（網通設備）：一個 AI 資料中心裡，成千上萬顆 GPU 或 XPU 需要以極高的速度互相溝通、交換數據。如果網路塞車，再強大的晶片也英雄無用武之地。博通正是這個領域的佼佼者，其 Tomahawk 系列乙太網路交換器（Switch）、DSP（數位訊號處理器）與光學元件，掌控了 AI 叢集中重要的數據流動。

財報亮點：AI 需求正在以超乎想像的速度爆發

AI 營收的指數級增長：730 億美元訂單

整體表現：2025 財年第四季，AI 半導體營收達 65 億美元，年增 74%。展望 2026 財年第一季，AI 營收預計將翻倍，達到 82 億美元。
在手訂單（Backlog）：截至目前，博通手上握有超過 730 億美元的 AI 相關訂單，預計在未來 18 個月內陸續出貨。執行長 Hock Tan 特別強調，這只是「當下」的情形，隨著客戶持續下單，這個數字還會繼續成長。
訂單組成：在這 730 億美元中，約有 530 億美元來自客製化 AI 加速器（XPU），另外 200 億美元則來自 AI 網路相關元件，如交換器、DSP 和光學元件。

巨頭為何轉向 ASIC？

客戶版圖擴大：博通證實，目前已有五家大型客戶正在與他們合作開發客製化 AI 晶片。最近剛簽下第五位客戶，首筆訂單金額就達 10 億美元。
驚人的訂單規模：其中一位客戶，AI 新創公司 Anthropic，在第三季下訂了 100 億美元的最新 TPU（名為 Ironwood Rex），第四季更追加了 110 億美元訂單。總計 210 億美元的訂單，顯示了頂級 AI 公司為了確保算力，願意投入的巨大資本。
為什麼要客製化？：Hock Tan 在會議中解釋，相較於通用 GPU，客製化 XPU 在處理特定任務，如稀疏運算（Sparse Core）、訓練、推理和邏輯思考（reasoning）時，能達到無可比擬的效能。這對於需要極致效率和成本控制的超大規模資料中心而言，是必然的選擇。

不只是晶片，更是 AI 資料中心的軍火商

Tomahawk 交換器獨霸市場：博通最新的 Tomahawk 6 交換器，是目前市場上唯一能滿足最新 AI 叢集龐大頻寬需求的產品。光是這款產品的在手訂單就已超過 100 億美元。
生態系完整性：除了交換器晶片，博通還提供 DSP（將電訊號轉換為光訊號的關鍵元件）、光學雷射、PCI Express 交換器等一系列產品。這些元件共同構成了 AI 伺服器之間的高速公路。
從賣零件到賣系統：一個重要的轉變是，博通開始銷售「整個系統」或「機櫃（Rack）」。這代表博通不只提供晶片，還負責將 XPU、網路卡、交換器、記憶體等所有元件整合在一起，以一個完整、經過驗證的系統交付給客戶，也創造了更高的價值。

毛利率的「甜蜜煩惱」：獲利結構的轉變

在財報會議上，分析師們最關注的問題之一，就是 AI 業務對毛利率的影響。

為何毛利率會下降？：博通的 AI 業務，特別是客製化 XPU 和系統銷售，毛利率比公司傳統業務（如軟體）要低。原因是一顆 XPU 上需要搭載成本高昂的高頻寬記憶體（HBM），而博通在計算營收時，會包含這些「轉手」的記憶體成本。同樣地，在銷售整個機櫃時，營收也包含了許多非博通自製的元件。這些都稀釋了毛利率的百分比。
為何這是「甜蜜」的煩惱？：雖然毛利率（Gross Margin）的「百分比」會下降，但公司的獲利能力實際上是大幅提升的。CFO Kirsten Spears 解釋，因為 AI 業務的營收增長速度遠遠快於營運費用（Operating Expenses）的增長，公司能享受到巨大的「營運槓桿（Operating Leverage）」。簡單來說，每多賣一美元的 AI 產品，需要付出的額外管理和研發成本非常低。
最終結果：因此，即便毛利率數字下滑，但毛利（Gross Profit）的「絕對金額」和最終的營運利潤（Operating Income）「絕對金額」都將以前所未有的速度增長。

供應鏈的考驗與自主化布局

730 億美元的訂單，對任何一家公司都是巨大的供應鏈考驗。

瓶頸在哪裡？：分析師提問，在 3 奈米/2 奈米先進製程的晶圓、CoWoS 先進封裝、基板和 HBM 記憶體等方面，博通是否擁有足夠的產能來支持如此龐大的需求。Hock Tan 坦言這是一個持續的挑戰。除了與台積電等代工夥伴緊密合作爭取產能外，博通也採取了主動措施。他們正在新加坡建立一座相當大規模的先進封裝廠，目標是將一部分關鍵的封裝製程「內部化（insourcing）」。
自主化的策略意涵：這個舉動的首要目標並非降低成本，而是為了「供應鏈安全與交付保障」。將關鍵技術掌握在自己手中，可以減少對外部供應商的依賴，確保在產能極度緊張時，仍能穩定交付給最重要的客戶。

TN科技筆記的觀點

許多人會直覺地將博通的成功，解讀為對 NVIDIA 的威脅。但這或許應該要更代表 AI 運算市場正在成熟，並走向「雙極化」發展。NVIDIA 提供的是標準化、高效能、擁有強大 CUDA 生態系的通用解決方案，服務的是極為廣大的市場客群。而博通則是專注服務金字塔頂端的少數超大規模玩家，為他們提供極致客製化的服務。博通並非要取代 NVIDIA，而是與它共同定義了 AI 硬體市場的兩種主流路徑。

博通的勝利，不僅僅是設計出強大的 XPU 晶片，更在於他們有能力將所有關鍵零件打包成一個高效運作的「系統」。在 AI 叢集中，瓶頸往往出現在不同元件的連接與協同上。博通透過提供完整的解決方案並負起全責，為客戶解決了最頭痛的整合問題。這種跨領域的系統級專業知識，才是其他競爭對手難以複製的技術。

但目前的客製化晶片主要是針對現行的模型架構進行最佳化。然而，AI 領域的發展一日千里，如果未來出現了全新的、顛覆性的模型架構，這些高度特化的 ASIC 晶片，其效能優勢可能會減弱。相較之下，NVIDIA 的 GPU 因其通用性與 CUDA 的靈活性，或許能更快適應新的模型架構。博通必須與其客戶維持極度緊密的合作，才能確保其長達數年的晶片設計週期，始終與 AI 的前沿發展保持一致。