博通干嘛的？怎么冲击了英伟达股价，后者又是怎么挡住冲击的？
作者：周源/华尔街见闻
最近博通在12月12日发布的2024财年业绩报告中，展现的AI技术和产品的业绩实力，震撼全球。
由于博通ASIC（专用芯片）显示的市场接受度，导致通用算力芯片公司英伟达一度下跌近7%，盘中跌至自10月18日以来的股价新低。
博通究竟是干嘛的？
博通的业务主要涵盖半导体技术与基础设施软件两大领域，展现出实力强悍的多元化特征。
2024财年，博通的净收入高达516亿美元，毛利率达76.5%，盈利能力和运营效率令人瞩目。
其中，半导体业务营收为301亿美元，基础设施软件业务营收为215亿美元，同比增长196%。在AI领域，博通的表现尤为突出，其AI业务收入达122亿美元，同比增长220%，在半导体业务中占比显著提升，充分展现了其在 AI 时代的竞争实力。
博通的整体技术实力，包括网络芯片技术、AI定制芯片技术和互连技术。与英伟达一样，博通也有特殊的软件和生态布局。
在高性能计算和AI时代，网络芯片是博通的重要支柱业务。
博通作为全球最大的网络芯片制造商，其以太网产品线为AI集群提供了多种解决方案。例如，Endpoint Scheduled系统架构中的Tomahawk 5以太网交换芯片，自2010年以来实现了80倍带宽提升——从640Gbps增长到2022年的51.2Tbps，同时能耗降低超过90%，为小规模AI集群数据调度提供了高效支持。
在Switch Scheduled架构中，Ramon和Jericho3 - AI芯片可实现多路径互联，Jericho3 - AI能连接多达32000个GPU，每片AI加速卡提供800Gbps数据带宽，有效提升了网络性能。
此外，博通的Thor系列网卡也在不断创新：Thor 2是业界首款5nm工艺的400千兆以太网NIC设备，支持16条PCI Express 5.0通道，可直接驱动5米铜缆，还支持RoCE v2 RDMA技术，并且博通已着手研发更高速的网卡芯片，持续引领网络芯片技术发展。
在AI定制芯片技术领域，博通是全球最大的AI定制芯片服务商：在175亿美元的可服务市场中占据约70%的份额。
自2014年进军定制化AI加速器市场以来，博通与客户深度合作，研发多代XPU加速器。
博通计划于2025年下半年推出基于3nm工艺的下一代XPU，加速高性能计算发展。
在IP投资方面，博通极具前瞻性，累计投入约30亿美元用于XPU IP的差异化和创新，拥有广泛的IP组合，包括SerDes IP、AI优化的NICs IP、缓存IP、CPO IP软件API等，为XPU提供关键支持。
同时，博通在封装技术上也取得重大突破，其3.5D eXtreme Dimension系统级封装（XDSiP）平台技术集成了大量硅片和HBM堆栈，在互连密度和功率效率方面优势显著，有效提升了大规模AI计算的效率并降低了功耗。
互连技术及相关产品也是博通的技术优势领域。
比如PCIe + Retimer技术，博通在PCIe技术领域实力强劲。
什么是PCIe呢？
PCIe（Peripheral Component Interconnect Express），即高速外围组件互连标准，是一种高速串行计算机扩展总线标准，用于连接计算机的主板和各种外围设备。
自2003年推出第一代PCIe起，博通已累计出货超10亿个PCIe端口。2018年引入Retimer技术解决长距离信号传输问题，并在后续PCIe发展中成为标配。2024年3月，博通推出全球首款5nm PCIe Gen 5.0/CXL2.0 和 PCIe Gen 6.0/CXL3.1重定时器，为实现高速互连提供了重要保障。
在光互连领域，博通长期处于领先地位，尤其是VCSEL、EML等高线性连续波激光器等光互联技术方面成果丰硕。这些技术在AI和ML系统高速互连中发挥关键作用，速度已迭代至200Gbps。
目前，博通每年出货超5000万个高速光通信激光器。
博通推出了业界首款51.2Tbps CPO以太网交换机Bailly，与可插拔收发器相比，显著降低了光学互连的运行功耗并提高了硅面积效率，同时其5nm的Sian 2等产品还具备性能强悍的电气和光学接口能力。
此外，博通开发的5nm Peregrine和3nm Condor SerDes技术，不仅支持铜缆连接，还原生支持CPO，可广泛应用于多个产品平台。这种技术拥有的带宽能力突破了100GB，而国内最顶级的同类产品，带宽仅2GB。
博通在基础设施软件方面也成绩斐然，其收入在总营收中占比高达41.6%。
通过一系列战略性收购，如2023年收购软件巨头VMware，博通构建了较为完善的软件业务体系，进一步强化了其在半导体技术与基础设施软件市场的竞争力，为客户提供更全面的解决方案，形成高效协同的网络与软件生态。
但实事求是地说，博通的ASIC生态完整性和易用性不如英伟达的CUDA，软件环境相对单一，主要是为特定用途和算法设计，编程难度较大，开发工具和软件库也不够丰富，开发者需要花费更多时间去调试和开发，限制了其在更广泛应用场景中的推广。
相对来说，英伟达的GPU产品迭代速度快，能紧跟技术发展趋势和市场需求，每年都有新产品推出或性能提升。
相比之下，博通的ASIC芯片一旦设计完成并完成制造，就很难再做更改，设计和制造周期较长，不太适合快速变化的AI市场中频繁的技术迭代，可能会导致其在技术先进性方面落后于英伟达。
无法按需做出技术和制造环节的调整，这是定制芯片比通用芯片成本更高的主要原因。
此外，定制芯片还有个问题：客户面受限。
博通主要侧重为大型科技公司提供定制芯片服务，客户群体相对较窄；英伟达的GPU产品通用性强，能满足不同规模企业和各种应用场景的需求，从小型初创企业到大型企业都有广泛的客户基础。
一旦博通依赖的大客户有啥技术转向，或业务调整，那么博通的业绩就会连带受到显著的消极影响。
从这个角度看，英伟达在市场覆盖范围和客户多样性方面具有更大的优势，能更好地应对市场波动和不同客户的需求变化。
缺乏全栈解决方案也是博通的短板。
博通主要专注于芯片设计和封装，缺乏像英伟达那样的全栈式解决方案：客户在使用博通芯片时，需要自行解决网络设备、软件等配套设施的问题，增加了客户的使用成本和复杂性。
或许市场充分看到了博通在面对英伟达时的这些短板，故而在12月12日发布2024财年业绩报告之后昨日（12月23日）美股收盘，英伟达收复了股价“失地”，整体还微涨了1.70%；而博通股价从12月14日的高点回落了6.84%至12月23日的232.5美元，但总市值仍在1万亿美元之上，为1.09万亿美元。
就未来的展望而言，博通不仅是半导体行业的佼佼者，更是推动AI技术发展的关键力量。
从网络连接到AI算力，从半导体硬件到软件基础设施，博通的技术拼图完整且强大，为AI产业的发展提供坚实基石。
当然，博通也面临着诸多挑战，如市场竞争日益激烈，需不断投入研发以保持技术领先地位；同时，AI技术发展迅速，博通需要持续创新以适应不断变化的市场需求。
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