博通获OpenAI“百亿大单”，AI芯片业务收入大增

电子发烧友网报道（文/李弯弯）2025年9月5日，据知情人士透露，OpenAI与美国半导体巨头博通达成战略合作，共同设计自主人工智能芯片，并计划于明年正式投入量产。

博通首席执行官陈福阳在近日的在财报电话会议上表示，公司已获得第四个定制AI芯片业务的主要客户，该客户承诺了价值100亿美元的订单。尽管博通未公开客户身份，但多方信源指向人工智能领域的领跑者OpenAI。

博通第三财季：业绩超预期，AI业务成核心引擎

博通公布的2025财年第三财季财报显示，公司营收达159.6亿美元，同比增长22%，创历史同期新高；净利润41.4亿美元，同比扭亏为盈；自由现金流激增47%至70亿美元。其中，AI芯片业务表现尤为亮眼：收入同比增长63%至52亿美元，占半导体解决方案业务收入的57%。公司预计，第四财季AI芯片收入将加速增长至62亿美元，环比增长19%，全年AI业务收入占比有望突破40%。

作为全球领先的有线和无线通信半导体公司，博通的业务版图横跨计算、网络、数字娱乐及移动设备领域。其核心竞争力在于定制化ASIC芯片设计能力——通过与谷歌、Meta等超大规模数据中心深度合作，博通已占据全球ASIC市场80%的份额。

此次业绩超预期的背后，是博通“定制芯片+生态绑定”战略的成功。陈福阳在财报会上直言：“新客户的加入带来了即时且可观的需求，2026财年AI收入前景将较上季度预测大幅改善。”汇丰银行分析师进一步预测，到2026年，博通定制芯片业务增速将远超英伟达GPU业务，成为公司增长的核心引擎。

OpenAI算力需求庞大，寻求与博通合作

OpenAI对算力的需求极为庞大。随着人工智能技术迅猛发展，其模型规模和复杂度呈指数级攀升。以GPT系列为例，从GPT - 3到GPT - 4，再到计划中的GPT - 5，参数量从1750亿激增至数万亿级别。训练这些庞大模型，需要海量数据计算处理，算力需求也随之大幅增长。

OpenAI CEO奥尔特曼曾称，为支持GPT - 5等模型训练，公司计划未来五个月将计算集群规模扩大一倍，这意味着需大量投入高性能芯片等硬件资源。但现有算力供应远无法满足需求，算力短缺已成为制约其发展的关键因素。

早期，OpenAI与英伟达合作紧密。英伟达作为全球领先GPU制造商，产品性能强大、应用广泛。OpenAI早期研究和模型训练大量使用英伟达GPU，如H100等，这些GPU为其模型训练提供了有力算力支持，推动了人工智能技术快速发展。

然而，合作逐渐暴露问题。其一，英伟达GPU短缺问题日益凸显。全球对人工智能计算需求激增，导致其GPU供不应求，OpenAI常无法及时获取足够芯片，严重影响模型训练进度和效率。其二，成本高昂。随着模型规模扩大和训练次数增加，OpenAI需投入大量资金购买GPU，给公司带来巨大财务压力。相关数据显示，GPU采购支出占其总成本相当大比例，高昂成本限制了公司资金分配和业务拓展。其三，架构不匹配。英伟达GPU架构并非完全针对OpenAI特定需求优化，在特定计算任务和数据类型上，可能无法达到最优效率。

在此情况下，OpenAI开始寻求与博通合作。技术层面，博通具备强大的定制化ASIC芯片设计能力。ASIC芯片针对特定应用场景设计，相比通用GPU，性能更高、功耗更低。与博通合作，OpenAI可定制芯片架构，解决算力瓶颈，提高训练效率和效果。产能保障上，博通能帮助OpenAI锁定台积电先进制程产能。台积电制程技术先进、生产能力强，但产能紧张，博通可为其争取稳定产能支持，确保定制芯片按时交付。成本方面，定制芯片前期研发成本高，但长期来看，量产规模扩大后单位芯片成本降低，且能避免性能浪费，进一步降低成本。

科技巨头“去英伟达化”：博通成为关键盟友

OpenAI的百亿订单并非孤例。近年来，谷歌、亚马逊、Meta等科技巨头纷纷加速自研AI芯片，试图打破对英伟达GPU的依赖，而博通正是这一浪潮中的核心受益者。

博通与谷歌的合作可追溯至2015年。双方联合开发的TPU（张量处理单元）专为谷歌TensorFlow框架优化，性能接近英伟达H100但成本更低。目前，TPU v6e已被应用于谷歌云AI训练任务，成为CSP（云服务提供商）中最先进的AI ASIC之一。

亚马逊通过采购博通ASIC技术，推出Trainium系列芯片，在推理任务中比英伟达的H100 GPU便宜约30%至40%。同时，博通的以太网交换芯片（如Tomahawk系列）支撑起亚马逊数据中心的高速互联网络，满足大规模AI集群的通信需求。

Meta与博通合作开发的RISC-V内核AI训练芯片，采用“脉动阵列”设计并搭载HBM3E内存，试图在每瓦性能上超越英伟达GPU。然而此前MTIA推理芯片未达预期，Meta仍需要大量采购英伟达GPU。不过今年3月消息，Meta基于RISC-V的AI训练芯片已经成功流片，并由台积电生产出首批工程样品，而且，Meta已经开始小规模部署该芯片以测试其性能。

总结

博通的百亿大单与业绩超预期，不仅是公司个体的成功，更是AI芯片行业生态重构的缩影。当OpenAI、谷歌等巨头将芯片设计权从英伟达手中转移，当ASIC专用芯片在推理场景占据40%份额，一场关于算力主权的争夺战已进入深水区。对于博通而言，其商业模式的核心优势在于“深度绑定+技术锁定”。通过与超大规模数据中心合作开发定制芯片，博通不仅获得持续收入流，更构建起难以替代的技术护城河。