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      博通芯片,扳回一局

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      多年來,超大規模云服務商和云平臺構建商一直主導著IT支出和系統架構方面的討論。但如今,人工智能模型構建商,尤其是Anthropic和OpenAI,在巨額基礎設施投資方面已與它們并駕齊驅,它們的所作所為——以及不作為——也正在塑造著人工智能領域的格局。

      為了對人工智能基礎設施進行這些投資,人工智能模型構建者自身也必須從投資者那里籌集巨額資金——有時甚至包括他們的人工智能計算引擎供應商,這確實有點像循環投資。英偉達、AMD、亞馬遜網絡服務、微軟Azure和谷歌都對OpenAI和Anthropic進行了投資,幫助它們啟動人工智能工作負載,這反過來又將在未來隨著更多人使用人工智能應用而促進更大規模的人工智能系統銷售。

      Anthropic 目前發展迅猛,這主要得益于其 Claude 模型的代碼助手版本。事實證明,代碼助手是 GenAI 的殺手級應用,這令全球數百萬程序員頗為不滿,但對于那些已經掌握了如何讓數百個 AI 編碼代理全天候不間斷地參與軟件項目的項目經理來說,卻并非如此。盡管 GenAI 模型生成的代碼質量飽受詬病,但或許 AI 模型帶來的收入才是人們對這一理念充滿熱情的最主要體現,即便自動化編程存在諸多不足。

      鑒于 Anthropic 在代碼助手領域的領先地位及其隨之而來的更迅猛的收入增長,其近期的收入曲線或許比 OpenAI 更能反映實際情況。杰富瑞 (Jeffries) 的股票分析師 Brent Thrill 和 Blayne Curtis 一直在追蹤這兩家 AI 模型構建公司的年化收入增長率。今年 2 月,Anthropic 約有 500 家客戶每年支付 100 萬美元或以上的費用購買 Claude 模型的授權,而本周該公司表示,這一數字已經翻了一番多。兩年前,Anthropic 的整體收入增長軌跡(包括通過 AWS Bedrock 和 Google Vertex 轉售 Claude 模型所得的毛收入以及 Anthropic 的任何直接銷售額)低于 OpenAI 公布的凈收入數據,且增長速度也更慢。OpenAI 的凈收入數據包括 OpenAI 從 Google、AWS 和 Microsoft 獲得的凈收入以及直接 API 收入。但今年年初,OpenAI 的收入略有下滑(從 250 億美元的 ARR 降至 240 億美元的 ARR),而 Anthropic 的收入則從今年 2 月的 140 億美元 ARR 加速增長至本周的 300 億美元 ARR。

      為了好玩,我們請 Claude 上網搜索,并制作了一張 OpenAI 和 Anthropic 的相對年度經常性收入 (ARR) 圖表。請看:


      這些數據與杰富瑞團隊一直在追蹤的數據相符,這也是我們讓克勞德制作這張圖表的唯一原因。這種情況在The Next Platform這里并不常見。請記住,一種統計的是客戶層面的收入,另一種統計的是公司實際收到的收入。IDC和Gartner在統計方式上也有類似的劃分。IDC一直統計的是“工廠收入”——供應商的直接銷售額加上分銷渠道的銷售額,而Gartner統計的是最終用戶的支出,其中包含了渠道成本。我們不清楚Anthropic的渠道成本是多少,因此很難將其與OpenAI進行完全匹配。顯而易見的是,Anthropic正在蓬勃發展,而OpenAI可能沒有,這對今年試圖上市的OpenAI來說并非好事,但對同樣計劃在今年上市的Anthropic來說卻是一件好事。

      對于薩姆·奧特曼及其團隊來說,或許更令人擔憂的是,根據目前的營收增長率來看,OpenAI 的估值相對于 Anthropic 而言過高。OpenAI 的累計融資額很難精確估算,但各種估計值介于 1680 億美元至 1990 億美元之間,其上一輪融資額為 1220 億美元——其中大部分來自英偉達、亞馬遜和軟銀——這使得 OpenAI 的估值達到了 8520 億美元。

      但是,Anthropic憑借Claude Code在代碼助手領域取得了OpenAI Codex未能企及的成功,雖然營收增長強勁,但其投資者數量遠不及OpenAI Codex,因此也無需承受創紀錄的IPO壓力。考慮到兩家公司的相對盈利能力——我指的是虧損與營收的比率,因為兩家公司在下一個十年開始之前都幾乎沒有盈利的希望,而且即便如此也未必能夠實現——Anthropic或許比OpenAI更值得擁有更好的IPO,盡管其總融資額僅為670億美元左右,估值卻高達3800億美元。

      每個人都在關注著一個關鍵問題——華爾街、普通民眾、你的出租車司機、你的媽媽——OpenAI 和 Anthropic 正在追逐的收益需要大量的代幣交易。Anthropic 的高層正在絞盡腦汁地思考如何籌集資金,以構建滿足未來代幣需求的基礎設施。

      因此,博通今天向美國證券交易委員會提交的 8-K 文件中宣布的博通與谷歌和 Anthropic 之間的擴大協議,將使谷歌和 Anthropic 獲得更多技術資源。Anthropic 與谷歌既是競爭對手,又是競爭對手,因為它與谷歌的 Gemini 模型競爭,但也使用谷歌的 TPU 基礎設施來訓練和推理 Claude 模型。

      目前有兩件事正在發生。首先,谷歌與博通簽署了一項長期協議,共同開發和制造未來的TPU,并簽署了一份供應保障協議,確保谷歌機架式系統所使用的網絡和其他組件的供應,該協議有效期至2031年底。據我們所知,聯發科也在幫助谷歌設計和制造未來的TPU,但這些似乎是主流計算引擎的衍生產品——傳聞中指的是TPU v7、TPU v8和TPU v9的衍生版本。谷歌希望為其人工智能計算引擎尋找第二個供應商以降低風險,這可以理解。

      同樣,Anthropic 也必須通過與 AWS 合作開發 Trainium,與 Google 合作開發 TPU,與 Nvidia 合作開發 GPU,或許不久的將來還會與 AMD 合作開發 GPU,來降低風險。因此,Anthropic 目前在 Google Cloud 上租用 TPU 容量,但計劃在 2027 年在其自有數據中心部署由 Broadcom 制造并經 Google 授權的 TPU 機架。如果 Nvidia 的 AI 系統及其數據中心——公認的 AI 訓練和推理領域的“凱迪拉克”——每吉瓦的成本約為 500 億美元(Nvidia 聯合創始人兼首席執行官黃仁勛曾多次提及這一數字),那么可以合理推斷,TPU 基礎設施的成本可能僅為每吉瓦 300 億至 350 億美元。

      因此,將容量提升至 3.5 吉瓦將為博通帶來更多收益,而根據谷歌向博通轉售其 TPU 給 Anthropic 的收費標準,這部分新增成本將降低谷歌自身的 TPU 支出。從某種意義上說,谷歌正在將博通轉變為 Anthropic 的 OEM 廠商,并在其云硬件部門獲得收入,從而抵消自身的 TPU 成本。如果谷歌收取 25% 的加價,那么如果它能找到足夠多的客戶購買其所需 TPU 數量的四倍,它就可以免費獲得自己的 TPU,并通過在云端出租自己的 TPU 來賺取豐厚的利潤。從長遠來看,人工智能模型構建者不會在云端租用大量的容量。他們會要求云服務商以低價向他們出售基礎設施,以便他們攤銷成本,從而降低代幣的成本。

      谷歌的另一個選擇是失去 Anthropic 這個客戶,讓它自行創建 AI XPU,或者與 AWS、微軟或 Meta Platforms 達成類似的協議。

      現在,Anthropic 必須在 2027 年籌集資金來購買這套設備,這也是為什么它選擇在 2026 年進行 IPO 而不是現在就部署這套 TPU 設備的原因。在此期間,Anthropic 將在 Google Cloud 上租用 TPU 容量,在 AWS 上租用 Trainium 容量,支付高昂的費用,勉強維持運營。

      對于博通而言,在英偉達頻繁出擊,甚至與Marvell結盟的當下,這個合作算是為他們扳回了一局。

      NVLink 授權重塑半導體聯盟格局

      2025年9月,英偉達首席執行官黃仁勛與英特爾首席執行官帕特·蓋辛格罕見地共同出席了一場直播活動,宣布對英特爾進行50億美元的股權投資。2026年3月,英偉達又向Marvell Technology投資了20億美元。黃仁勛為何如此積極地投資潛在競爭對手,至今仍是個謎。

      協議明確要求 Marvell 支持英偉達授權的 NVLink Fusion 接口。更具體地說,Marvell 將提供定制的 XPU 以及與 NVLink Fusion 兼容的可擴展互連網絡。然而,這并不一定意味著 Marvell 會支持英偉達的 NVSwitch。公告的措辭表明,Marvell 可能會通過 UALink 或 PCI-Express 6.0 交換機來支持 NVLink 協議。

      NVLink Fusion也是英偉達與英特爾合作的關鍵要素。黃仁勛將人工智能工廠列為未來五年的戰略重點。在這一產業轉型過程中,每個人工智能工廠的需求各不相同,最佳的人工智能基礎設施配置也會有所差異。自2025年起,英偉達已穩步擴展了NVLink Fusion的訪問權限,以服務于這一新興的人工智能工廠生態系統。

      NVLink 是英偉達專有的高速互連技術,它通過增強通信帶寬,使數據中心中的 GPU 能夠作為一個統一的系統運行。與 PCIe 5.0 (128 GB/s) 相比,NVLink 的帶寬最高可提升 14 倍,但以往僅支持英偉達自身的生態系統。

      現在,英偉達正在部分開放這項技術,允許客戶對其人工智能工廠進行半定制化配置。這包括將客戶偏好的CPU與英偉達GPU搭配使用,或將英偉達GPU與其他定制人工智能芯片集成。

      盡管像谷歌的TPU這樣的替代方案可能提供更低的總體擁有成本,但英偉達的競爭優勢在于其CUDA生態系統和不斷擴展的軟件棧。NVLink Fusion有效地向新進入者開放了英偉達的AI生態系統,尤其是那些旨在進軍ASIC市場的公司。然而,這一戰略也引發了人們對英偉達自身產品需求可能被稀釋的擔憂,這也解釋了人們對黃仁勛與英特爾和Marvell等競爭對手接觸的質疑。

      黃仁勛的首要任務并非僅僅是銷售更多芯片,而是將更廣泛的人工智能產業納入CUDA生態系統。理論上,NVLink Fusion能夠將谷歌TPU、AWS Trainium、微軟Maia以及Meta的MTIA等平臺無縫集成到人工智能工廠架構中。

      實際上,聯發科和Marvell等公司已經承諾使用NVLink Fusion技術構建定制AI芯片,而富士通和高通則計劃圍繞該技術開發定制CPU。在主要的半導體廠商中,英特爾已經加入這一生態系統,而AMD可能永遠不會參與其中。這就引出了一個問題:博通會不會成為下一個?

      在 2025 年臺北國際電腦展上,黃仁勛發布了一系列人工智能概念和產品,但從未來五到十年來看,NVLink Fusion 最終可能會成為最具影響力的成果。

      博通的市場地位獨樹一幟。它為谷歌設計TPU,為Anthropic生產TPU機架,并為Meta公司制造MTIA XPU。有報道稱,字節跳動和蘋果也是其XPU的重要客戶,而OpenAI則委托博通開發其Titan XPU。

      如果這些超大規模云服務提供商 (CSP) 希望采用 NVLink Fusion,那么問題就變成了英偉達和博通能否達成和解并達成協議。這樣的協議很可能涉及深入的技術合作,類似于英偉達與 Marvell 的合作模式。

      盡管博通在網絡擴展領域仍是英偉達的競爭對手,但它也是多個領域的重要供應商。鑒于其在以太網交換機ASIC領域的統治地位以及快速增長的定制XPU業務,博通或許是唯一能夠有效制衡英偉達不斷擴大的影響力的企業。

      (來源:編譯自nextplatform)

      *免責聲明:本文由作者原創。文章內容系作者個人觀點,半導體行業觀察轉載僅為了傳達一種不同的觀點,不代表半導體行業觀察對該觀點贊同或支持,如果有任何異議,歡迎聯系半導體行業觀察。

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