全球最贵芯片打工人，年薪最高可达44亿

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来源 ： 内容编译自彭博社 。  

博通公司首席执行官陈福阳（Hock Tan）的续约合同中包含一项条款，如果公司到2030年人工智能产品销售额达到1200亿美元，他将获得数亿美元的股票薪酬。

根据周二提交的监管文件，如果到2030财年人工智能收入达到900亿美元，陈福阳将获得610,521股博通股票。按目前的股价计算，这些股票价值约为2.055亿美元。如果销售额达到1200亿美元，陈福阳将获得300%的薪酬，按当前水平计算约为6.166亿美元（约43.91亿人民币）。

这笔薪酬方案凸显了博通致力于成为人工智能计算领域主要参与者的使命。该公司一直在提供定制芯片，以替代在人工智能半导体行业占据主导地位的英伟达公司的处理器。

陈福阳上周表示，博通已在该领域获得一个重要的新客户——后来知情人士透露是 OpenAI——并表示 2026 年定制 AI 芯片的销量将远高于之前的预测。

陈福阳周二在高盛集团的一次会议上表示，他拒绝透露明年或2027年该业务的销售额预期。彭博社调查的分析师平均预计，2025年的AI芯片销售额将接近200亿美元。

陈福阳上周表示，他和董事会已达成一致，他将“至少”留任博通首席执行官至2030年。

博通加大力度挑战英伟达

虽然英伟达凭借其 Blackwell 和 Hopper GPU 仍然占据着高端 AI 训练市场的主导地位，但其他一些芯片制造商也开始引起人们的关注，其中包括博通 (Broadcom)。博通最近签署了一项价值 100 亿美元的协议，将为 AI 工作负载提供基于 XPU 的定制系统。据报道，该客户是 OpenAI。

博通以开发网络和电信设备而闻名，但近年来，该公司加大了定制芯片设计业务的力度。尤其是，该公司已获得一些基于其定制加速器 (XPU) 的系统订单。XPU 是博通与客户共同设计的 ASIC，然后发送给台积电进行制造。除了共同设计 XPU 和与代工厂合作外，博通还通过其 Jericho 和 Tomahawk 系列高性能以太网交换机，帮助将整个系统与内存和网络连接在一起。

人工智能革命引发了对能够训练最大规模基础模型的计算基础设施的巨大需求。英伟达凭借其企业级GPU仍然占据着高端人工智能加速器市场的主导地位，但这家市值高达4万亿美元的全球市值最高公司却未能满足激增的需求。这促使科技巨头们开始在其他地方寻找人工智能基础设施，其中包括AMD和现在的博通。

虽然博通通常不会透露其定制芯片客户的名称，但众所周知，谷歌、Meta和字节跳动（TikTok 的所有者）都是其客户，他们在多年期战略交易中总共花费了数十亿美元。博通首席执行官陈福阳 (Hock Tan) 在 8 月份与记者的电话会议中宣布，该公司最近与第四家超大规模芯片供应商签署了芯片交易协议。

霍克在电话会议上表示：“上个季度，其中一个潜在客户向博通发布了生产订单，因此我们将其定性为 XPU 的合格客户，事实上，他们已经获得了基于我们 XPU 的超过 100 亿美元的 AI 机架订单。”

在电话会议的后期，当霍克吹嘘博通基于 XPU 的计算能力如何与 Nvidia 抗衡时，他出现了严重的口误。

“如今的 AI 机架使用专有的 NVLink 只能以每秒 28.8 TB 的带宽扩展 72 个 GPU。另一方面，今年早些时候，我们推出了搭载 OpenAI（抱歉，是开放以太网）的 Tomahawk 5，它可以为使用 XPU 的客户扩展 512 个计算节点，”这位首席执行官说道。

OpenAI（ 《金融时报》 已确认其为客户）将如何部署这些 XPU 尚不得而知。如果每个 XPU 的成本为 10,000 美元，则相当于 100 万个独立处理器。相比之下，今年早些时候，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 曾宣称，到 2025 年底，其 GPU 数量将“远超 100 万”。

无论如何，博通的 XPU 并非千篇一律，直接将它们与高端的 Blackwell 或 Hopper 廉价产品进行比较可能并不划算。每个 XPU 的设计都略有不同，并且是根据博通客户的特定需求开发的。博通的定制 XPU 设计业务始于 2014 年，当时它与谷歌合作开发了首款张量处理单元 (TPU)，这种合作关系一直延续至今。

就 OpenAI 而言，一些专家推测博通 XPU 将瞄准推理工作负载，而推理工作负载正成为新的 AI 基础设施热点。基础模型每几年就以 10 倍的速度增长，这需要更大的系统才能在训练期间将所有参数保存在内存中。然而，由于各种限制，包括 AI 就绪数据量有限，以及数据从存储到内存的速度有限，基础模型训练器达到了收益递减点，这些限制统称为“扩展墙”。

新一代小型推理模型也改变了硬件需求。企业不再构建庞大的单一模型，而是利用新的推理模型，利用“思路链”推理来寻找答案，从而获得更好的结果。这些推理模型正在构成推动智能体人工智能发展的支柱。量化，即在较小模型的范围内克隆较大基础模型功能的能力，以及专家混合方法，也改变了人工智能基础设施格局。

无论如何，当世界其他地区都在努力追赶时，超大规模企业仍在奋力前行。由于当前基础模型的参数数量徘徊在两位数万亿的低位，像 OpenAI 这样的供应商正在寻求将其产品商业化，从而实现盈利。OpenAI 近期推出的 GPT-5 结合了较慢的思维链推理能力以及前代 GPT 系统的快速（但准确性较低）响应能力，反映了该公司向推理和货币化战略的转变。

随着各方都面临着 AI 投资回报压力，市场正在认真审视如何构建下一代基础设施。具体而言，企业需要确定是继续采用定制互连方式（例如通过 Nvidia 的 NVLink 和 Infiniband 互连），还是回归基于开放标准的方式（例如 PCI-E 和以太网）？

Nvidia 涉足两个阵营，而 AMD 也支持 InfiniBand 进行横向扩展通信。与此同时，博通则坚定地支持开放标准。如果下一代超级以太网的性能足够好，那么其较低的价格将有助于其 XPU 业务的增长。这对 Nvidia 来说可能无关紧要，因为它目前的业务量已经超出了其处理能力。但这可能会影响未来的设计。

无论如何，博通正乘着股东积极情绪的东风高歌猛进。该公司股票在纳斯达克上市，股票代码为 AVGO，自 4 月以来，其股价已上涨 132%，达到 339 美元的历史高点。这使得其市值达到 1.6 万亿美元，成为全球第七大市值公司，仅次于 Meta 和亚马逊，领先于沙特阿美和芯片合作伙伴台积电。

参考链接

https://www.hpcwire.com/2025/09/09/broadcom-steps-up-to-challenge-nvidia-in-ai-chip-arms-race/

*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。

END

今天是《半导体行业观察》为您分享的第4154期内容，欢迎关注。

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