文章核心观点 - AI巨头自研芯片的深层战略考量正改变产业估值逻辑和权力格局 远超解决芯片短缺和降低成本的表面动机 [9][10] - 推理成本将超越训练成本成为AI商业化最大瓶颈 自研芯片首先瞄准推理环节 [25] - 2026年晶圆产能争夺战将决定AI算力竞争胜负 考验供应链管理和资本实力 [27] 巨头自研芯片战略动机 - 摆脱性能枷锁：通过软硬协同实现极致性能功耗比 在数据中心节省数亿至数十亿美元电费和运营成本 [11][13] - 重构经济模型：将不可控运营成本转化为可控资本开支 改变长期成本结构并构建财务护城河 [14][16] - 构筑数据壁垒：芯片架构成为AI战略的物理化身 形成"数据-模型-芯片"正向飞轮固化竞争优势 [17] 半导体产业链格局变化 - 台积电成为AI时代产能分配核心：3nm工艺产能被苹果及Google Meta 亚马逊 微软等AI巨头瓜分 [19][21] - 英伟达面临围城之势：CUDA生态优势在封闭场景下被削弱 但迁移成本仍构成护城河 [22][24] - 博通成为隐形赢家：为巨头提供定制化ASIC芯片设计服务 深度绑定多家AI领军企业 [26] AI商业化趋势与产能竞争 - 推理成本占比将达80%-90%：AI应用生命周期总成本中推理成为持续性海量消耗 [25] - 2026年产能决战：台积电3nm/2nm产线将汇集苹果 英特尔 英伟达及AI巨头自研芯片 [27] - 供应链能力成为关键：产能绑定协议和预付款规模将决定算力落地能力 [27]

行业观点分歧 - 英伟达CEO黄仁勋认为全球90%的ASIC项目会失败 强调ASIC缺乏灵活性与扩展性 难以应对AI快速迭代 [2][3] - 市场认为ASIC迅猛发展对英伟达构成威胁 云巨头助推下AI算力市场迎来新临界点 [4][5] 市场份额与出货量 - 当前英伟达GPU占AI服务器市场80%以上 ASIC仅占8%-11% [6] - 2025年谷歌TPU出货量预计150-200万台 AWS Trainium2约140-150万台 英伟达AI GPU供应量500-600万台 [6] - 谷歌和AWS的AI TPU/ASIC总出货量已达英伟达AI GPU出货量的40%-60% [7] - 预计2026年ASIC总出货量将超越英伟达GPU Meta和微软分别于2026/2027年大规模部署自研ASIC [7] ASIC技术优势 - ASIC在AI推理场景具碾压性优势：谷歌TPU v5e能效比是英伟达H100的3倍 AWS Trainium2推理性价比高30%-40% [18] - 谷歌TPUv5和亚马逊Trainium2单位算力成本仅为英伟达H100的70%和60% [18] - 大模型推理芯片需求是训练集群10倍以上 ASIC定制化设计可降低单芯片成本 [18] - 2023年AI推理芯片市场规模158亿美元 预计2030年达906亿美元 复合年增长率22.6% [18] 训练市场格局 - 英伟达占据AI训练市场90%以上份额 Blackwell架构支持1.8万亿参数模型 NVLink6实现72卡集群互联 [19] - CUDA生态壁垒难以撼动：90%以上AI框架原生支持CUDA 用户迁移成本极高 [19] 头部企业ASIC布局 - 谷歌TPU从"名不见经传"发展为具备与英伟达GPU较量实力 [10] - Meta2023/2024年推出MTIA V1/V2芯片 计划2026年推出搭载HBM的MTIA V3扩展至训练与推理任务 [23] - AWS布局推理芯片Inferentia和训练芯片Trainium Trainium3性能较上一代提升2倍 能效提升40% [24] - 微软发布首款自研AI芯片Azure Maia 100（1050亿晶体管）和Azure Cobalt 采用5nm制程 [25] - 华为昇腾910B和寒武纪思元590代表国内ASIC芯片技术突破 [26][27] ASIC芯片供应商 - 博通以55%-60%份额位居ASIC市场第一 定制AI芯片销售额占AI半导体收入70%达308亿美元 [28] - 博通与谷歌/Meta/字节跳动合作 新增OpenAI/苹果客户 正与Meta推进第三代MTIA芯片研发 [28] - Marvell以13%-15%份额位列第二 数据中心业务占比75% ASIC收入主要来自AWS Trainium2和谷歌Axion处理器 [29] - Marvell与亚马逊合作的Inferential ASIC项目2025年量产 与微软合作的Maia项目预计2026年推进 [29]

AI服务器市场竞争格局 - 英伟达在AI服务器领域占据超过80%的市场价值份额 ASIC AI服务器的价值份额约为8%-11% [1][3] - 谷歌TPU和亚马逊Trainium2 ASIC在2025年合计出货量预计达到英伟达AI GPU的40%-60% 谷歌TPU可能达到150-200万台 亚马逊Trainium2约140-150万台 英伟达AI GPU供应量预计500-600万台 [3] - 云服务提供商正积极部署自研AI ASIC解决方案 Meta计划从2026年开始 微软从2027年开始 [1][4] AI ASIC技术发展趋势 - 英伟达推出NVLink Fusion技术 开放专有互连协议 支持与第三方芯片连接 试图维持云计算市场地位 [4] - 英伟达在单位芯片面积计算能力和互连技术(NVLink)方面保持领先 晶体管密度达130MTr/mm² 远超竞争对手 [6][7] - ASIC解决方案正采用更复杂规格 如更大中介层 Meta的MTIA V1 5中介层尺寸超过5倍光罩尺寸 接近英伟达Rubin GPU水平 [10][12] Meta MTIA项目进展 - Meta计划推出三代MTIA芯片 V1(2025年底) V1 5(2026年中) V2(2027年) V1 5性能显著提升 系统功率达170KW [13][14][19] - MTIA V1采用刀片架构 16个计算刀片和6个交换机刀片 主板采用36层PCB和高等级材料 [16][18] - 供应链预计2026年MTIA总产量目标200万套 但CoWoS晶圆供应可能仅支持3-4万片 存在量产挑战 [22][23] 供应链机会 - 广达负责Meta MTIA V1和V1 5的计算托盘及CDU制造 并主导V1 5整机架组装 [24] - 欣兴电子成为Meta 谷歌及AWS ASIC基板主要供应商 在英伟达Blackwell GPU份额达30%-40% [24] - 联茂电子主导Meta和亚马逊ASIC覆铜板供应 Meta PCB要求36/40层 M8混合覆铜板 [25] - Bizlink有望为Meta MTIA提供有源电缆(AEC)产品 用于机架扩展和升级连接 [26]

博通2025财年第二季度财报核心观点 - 公司本季度实现营收150亿美元，同比增长20%，符合市场预期（149.5亿美元），增长主要来自AI业务和VMware并表整合 [1] - 毛利率提升至68%，主要受益于VMware业务整合带来的结构性改善 [1] - 海豚君评价本次财报表现中规中矩，未见明显亮点，当前股价已包含市场对AI业务的增长预期 [6][15] 分业务表现 半导体业务 - 半导体业务收入84亿美元，环比增长2亿美元，其中AI业务贡献主要增量 [2] - AI业务收入44亿美元，环比增长3亿美元，符合预期但增速放缓，主要受谷歌TPU产品代际切换影响 [2] - 非AI业务收入40亿美元，略有下滑，无线和工业业务持续疲软 [3] - 公司预计下季度AI业务收入将加速至51亿美元（环比+7亿），主要受益于TPUv6量产 [2][10] 基础设施软件业务 - 软件业务收入66亿美元，环比下滑1亿美元，为VMware并购后首次下滑 [3] - VMware订阅模式转化率已超60%，并购整合带来的高增长阶段已结束 [8] - 软件业务未来增长将主要依赖订阅模式渗透率提升 [3] 经营费用与财务指标 - 核心经营费用37.7亿美元（研发+销售管理），环比增加5.7亿，主要因股权激励增加 [3] - 剔除股权激励影响后，核心经营费用22亿美元，环比增1.3亿，反映公司加大AI研发投入 [3] - 调整后EBITDA利润率66.7%，保持较高水平 [4] AI业务深度分析 客户与产品管线 - 当前AI收入中计算与网络收入占比为6:4，预计计算占比将持续提升 [10] - 已与7家客户开展ASIC合作，包括谷歌/Meta/字节/OpenAI/软银等 [10][11] - 主要客户产品路线图： - 谷歌TPUv6（3nm）2024年量产，v7（3nm/2nm）预计2026年 [13] - Meta MTIA v2（5nm）已量产，v3（3nm）2025-2026年 [13] - 字节跳动AI视频/网络芯片（5nm）已量产 [13] 竞争格局 - 谷歌TPUv7将采用双供应商策略（博通负责p系列，联发科负责e系列），但对博通核心地位冲击有限 [13][14] - 2026年起OpenAI和软银产品量产将带来新增量 [12] 财务指引与估值 - 下季度收入指引158亿美元（市场预期157亿），AI业务预计贡献51亿 [4][15] - 当前市值对应2026财年预期PE约33倍（假设收入+23%，毛利率-1pct，税率14%） [15] - 债务指标（Total Debt/LTM EBITDA）降至2.5，显示VMware并购的财务影响已基本消化 [8]

报告公司投资评级 - 报告给予公司“买入”评级，目标价133.02美元 [4][75] 报告的核心观点 - 公司作为ASIC服务器与以太网ODM交换机主要厂商，有望受益ASIC行业趋势，在ASIC服务器赢得新客户定点，以及ODM收入占比增长带动盈利能力提升，具备较强alpha属性，随着主要ASIC客户新一代产品25H2有望开始放量，公司业绩预期有望持续兑现 [3] 根据相关目录分别进行总结 一、深度布局ASIC服务器+以太网交换机，AI推理核心受益标的 - 推理算力重要性提升，ASIC产业链有望受益：大语言模型推理成本指数级下降，每美元生成token数量增长，模型能力提升，推理成本降低和算法迭代带动ASIC需求增长，ASIC相比GPU性价比高，可定制开发，提升运算效率、降低功耗和单价 [14][15] - ASIC有望受益客户放量+客户拓展：公司连接与云端解决方案产品主要客户优质，增长驱动力来自ASIC服务器与高速以太网交换机在北美CSP放量，目前主要ASIC服务器客户为谷歌，25H1企业终端市场收入承压，25H2有望重回增长，还成为Meta的ASIC服务器供应商，获得一家领先商业化AI公司的ASIC系统项目全栈方案 [27][29][30] - 受益AI以太网组网趋势，交换机业务有望起量：大型云厂商在AI芯片组网中逐渐转向以太网，数据中心以太网交换机以白盒交换机为主，公司作为白牌交换机主要厂商之一，份额有望提升，以太网交换机市场有望增长，公司有望受益于客户需求带动的交换机需求增长 [32][39][45] 二、从EMS转向ODM，有望加强客户绑定并保持较强竞争力 - 从EMS转向ODM，盈利能力改善：公司推出“硬件平台解决方案”的ODM业务模式，收入持续增长，带动盈利能力提升，未来ODM业务收入占比有望继续提升，驱动力来自交换机收入增长和ASIC服务器复杂度提升 [50][51][53] - ASIC机柜有望成为主流方案，公司有望受益于加深已有客户绑定+拓展新客户：ASIC逐渐转向机柜形式出货，公司已有客户和新客户的ASIC预计采用机柜形式，公司作为领先企业，有望增强行业地位，获得更多项目导入机会，未来有望更多参与设计，加强与客户绑定，提升盈利能力 [57][60][61] - 全球布局，有望充分降低关税影响：公司产能全球布局，数据中心业务在加拿大、墨西哥、马来西亚、印度有产能布局，出货有望享受协定或低关税，主要数据中心出货产品在关税豁免清单，极端情况下可能将业务转向美国本土或墨西哥 [62][66] 三、ASIC行业β+公司自身α，有望开启强预期、强现实的持续兑现 - 公司作为主要厂商，有望受益ASIC行业趋势，具备较强alpha属性，经营杠杆高，利润弹性大，ODM业务收入占比有望提升，盈利能力持续向上，市场对公司客户有较强预期，25H2公司ASIC业务和交换机业务有望业绩持续兑现 [67][68] 四、盈利预测与投资建议 - 盈利预测：预计公司2025 - 2027年营业收入分别为112.47、139.27、158.84亿美元，同比+16.60%、+23.83%、+14.05%，毛利率分别为11.17%、11.31%、11.23%，连接与云解决方案业务、通信终端市场、企业终端市场、高级技术解决方案收入有不同预测 [69][70][71] - 投资建议：预计公司2025 - 2027年净利润分别为5.93、7.65、8.71亿美元，同比+38.4%、+29.1%、+13.9%，EPS分别为5.15、6.65、7.57美元，给予公司26年20X PE，对应目标价133.02美元，首次覆盖，予以“买入”评级 [74][75]