博通、AMD、英伟达:三种不同的AI芯片战略

市场对博通、AMD和英伟达的估值各不相同，因为市场认为它们在人工智能技术栈中扮演着不同的角色。

衡量这种差异的关键指标是每家公司对人工智能系统的掌控程度，而不仅仅是芯片本身，你可以将其理解为它们的“人工智能系统控制份额”。

在我看来，AI系统控制份额是指一家公司通过销售包含硬件、软件和参考架构的完整平台（而非仅仅销售单个AI组件）所获得的AI收入份额。简单来说，就是卖整张披萨的公司，而不仅仅是卖奶酪、香肠或面包。当云服务提供商或企业决定构建AI集群时，这个指标会提出一个简单的问题：谁的架构定义了这个系统？

一家拥有高AI系统控制权的公司能够主导设计，选择大部分组件，拥有软件层，并占据总预算的很大一部分。而一家系统控制权较低的公司则只能出售重要组件，最终只能融入他人的蓝图之中。

英伟达在这项指标上得分最高。其数据中心业务在2026财年上半年创造了超过800亿美元的收入，数据中心业务目前占总销售额的90%以上。这些收入并非仅来自裸芯片。英伟达还销售整套机架，例如GB200 NVL72、完整的DGX系统、网络设备以及运行在其上的CUDA软件平台。

当超大规模数据中心或大型企业规划新的AI集群时，通常会先采用英伟达的参考设计和工具链，然后围绕其构建系统的其余部分。这种地位赋予了英伟达极高的AI系统控制权。它影响着模型部署、开发人员的选择，甚至数据中心的布线方式。市场愿意为这种控制权支付溢价，因为它能带来强劲的定价、高利润率以及较长的硬件和软件升级周期。

我认为英伟达也是人工智能热潮中第一个真正意义上的耀眼新星。它是大多数人想到人工智能股票时首先会联想到的公司，这赋予了它极高的品牌知名度和投资者吸引力。

博通则处于另一个极端。它为超大规模数据中心设计定制化的人工智能加速器和高速交换机，并已成为人工智能专用集成电路（ASIC）领域的主要联合设计商。博通公布的2026财年第一季度人工智能半导体收入约为84亿美元，同比增长106%，并拥有近730亿美元的人工智能芯片订单储备，目标是在2027年实现1000亿美元的人工智能收入。

这些成就固然重要。然而，芯片本身却贴着其他品牌的标签。它们为Alphabet的 TPU、Meta Platforms的加速器以及OpenAI的集群提供动力，所有这些都以客户的名义进行。博通定义了框图和功耗范围，但客户控制着整个系统，并拥有软件和更高级别的架构。这为博通带来了稳定的、有合同保障的收入，但却降低了其在人工智能系统中的控制份额。

AMD 的定位介于这两者之间。其 Instinct MI350 系列和即将推出的 MI400 系列在数据中心 GPU 领域紧随 Nvidia 之后，拥有 288 GB HBM3e 显存和 8 TB/s 带宽等特性，能够满足内存密集型大型语言模型的需求。AMD 将这些加速器与 EPYC CPU 和 Pensando 网络相结合，打造出 Helios 机架式设计，为客户提供完整的系统蓝图。

与此同时，AMD通过ROCm推广开放软件栈，并与大型云服务提供商合作。这种组合提升了其在人工智能系统控制方面的份额。AMD不再仅仅提供独立GPU，而是提供一个能够定义特定部署方案的平台，尤其是在买家优先考虑单芯片成本、内存容量和功耗限制的情况下。

不过，在我看来，英伟达仍然控制着大部分生态系统，许多客户将 AMD 视为替代选择，而不是默认选择。

英伟达在人工智能系统控制方面占据了很高的份额，这意味着它能够攫取每次部署的大部分人工智能预算，这得益于软件锁定和长期的平台合作关系。其市场价格是基于高端平台制定的。博通的系统控制份额较低，但仍然能够保持强劲增长，然而它仍然依赖于少数超大规模数据中心客户，并且在定制项目方面面临更大的利润压力。AMD 则处于中间位置，如果它能够将具有竞争力的硬件和改进的软件转化为更多完整的系统订单，则有望实现增长。

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