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分开来看。谷歌要从目前的80亿美金收入贡献，到2027年的250亿美金TPU采购，是能想象的。尤其是昨天Gemini 2.0 Flash和Agent产品的发布，结合谷歌全球最大流量和庞大应用生态，推理起飞后的需求一定是井喷。之前大家去check到TPU cowos数字一般，很大原因是训练卡和推理卡的比例迁移，推理算力的占比在快速提升。
Meta的MTIA，按照之前的预期，会在2025年贡献博通20-30亿美金的收入，意味着在2025-2028后面三年，增长10倍。考虑到MTIA支持的就是Meta推荐引擎，而这个替换GPU也才刚刚开始，ASIC的部署和潜在的对GPU的替换，按道理也有巨大空间。这里还没有考虑GenAI算力需求，因为Meta同时在囤非常多的H卡（年底60w+）、构建10万卡集群训练Llama4、抢购GB200 Ariel。这部分训练需求后面都可以转推理。再之后是否用ASIC去支持GenAI推理，不知道是否在Hock Tan的假设之中。
最有趣的发现就是字节…因为上述预期意味着字节的ASIC采购需求，要从0，爬到200-300亿美金。我们倒算下，单卡ASP的假设随机性很大，取决于届时的HBM含量，如果要在2026年-2027上市，PK的是rubin甚至rubin-Next，HBM搭载量奔着500GB以上的。意味着单卡BOM成本就要超过1万美金，单卡售价应该在2万美金附近。这样算下来一年出货量百万卡，与博通屡次声称的“百万卡集群”契合。显然字节也在一边买N，一边买国产，一边还在储备远期的ASIC…每个部分的采购金额看起来都非常巨大。
最后，AI网络收入，意味着会从今年的30亿美金，到2027年的150亿美金（与英伟达今年的网络收入相当）
总之，概括下这个大卫星：3家大客户，每家在2027-2028都会达到1年百万片ASIC的采购规模。且第四和第五大客户也开始快速爬升。
另一边，微软下一代项目给了Marvell，且承诺给的相当大。按照Marvell最近的管理层小会上的表态：微软的机会比想象中“显著”大，会成为公司最大的收入贡献。而微软在ASIC上的投入，可能也与最近在AI上的策略变化有关。Satya昨天在GB2上的访谈，直接讲明了在AI发展上与sam altman秉持不同观点。Sam跟微软要巨大训练资源，但Satya认为应用层才是重点模型层在“通用商品化”。可见微软的重心已经放在推理，而推理场景的多样性，会给ASIC更多机会。
看到这，几乎所有的巨头都在做ASIC，不同阶段而已。
得到什么结论呢？博通给我们描述了一副3年后的硬件蓝图。眼前显然是NV GPU的天下，3年后博通“认为”或“希望实现” ASIC与GPU至少平分天下，甚至替代。这背后代表了CSP的意志，他们从一开始就寻求英伟达之外的替代供应方案，但NV太牛逼了，比如2025年的GB200，还得抢…但一旦有契机和变化，成本可控、供应链可控的ASIC就会冒头。尤其是最近，Trainium 2其实之前就规划的，且性能指标也就平平，为什么AWS最近上调了需求，就是因为GB200缺量+模型向推理的迁徙太快，给了ASIC一点机会。因此CSP一定给了博通/Marvell非常大的远期承诺，能否做到真的是看AI发展变化、对手NV迭代速度。但这种“意志”会持续存在。
以上涉及报告已经上传星球，以及 ASIC 逻辑下的投资机会有哪些、博通这次的投行分析。关于微软的ASIC，后面慢慢更新出来…
$博通(AVGO)$ $英伟达(NVDA)$ $#豆包#
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#博通讲了一个ASIC的超大叙事