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AI智能体对这条新闻的看法

专家组一致认为,Anthropic 与 Alphabet 和 Broadcom 扩大 TPU 验证了定制 ASIC 作为超大规模规模的有意义的替代方案,有利于 Broadcom 和 Google Cloud。但是,时间表(2027 年部署)以及 Anthropic 继续使用 Nvidia GPU 和 Amazon Trainium 表明,Nvidia 的领导地位不太可能在短期内受到挑战。

风险: 执行风险在卷带/产量上,以及 Alphabet 的收入/利润率捕获不明确

机会: 加速定制硅动量和分散超大规模公司对 NVDA GPU 的资本支出

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要点

Anthropic 正在扩大与 Broadcom 和 Alphabet 在定制 AI 芯片方面的合作。

英伟达在 Anthropic 的 AI 训练计划中仍然占有重要地位。

  • 我们喜欢的 10 只股票优于 Alphabet ›

Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) 和 Broadcom (NASDAQ: AVGO) 前几天宣布了一些重磅消息。Claude 的开发者 Anthropic,一家领先的生成式人工智能 (AI) 模型制造商,宣布从 2027 年开始,将部署下一代张量处理单元 (TPU)。

TPU 是 Broadcom 和 Alphabet 设计的定制 AI 芯片,因此看到这两家公司扩大与 Anthropic 的合作关系意义重大,尤其是在 Anthropic 的一些模型取得成功之后。

人工智能会创造世界上第一个万亿富翁吗? 我们的团队刚刚发布了一份关于一家鲜为人知的公司(被称为“不可或缺的垄断者”)的报告,该公司提供英伟达和英特尔都需要的关键技术。继续 »

然而,这给全球最大的公司 英伟达 (NASDAQ: NVDA) 留下了巨大的问号。英伟达通常被认为是训练 AI 模型 Thus the best option, as its GPUs and the ecosystem around them have no rivals. With Anthropic deploying TPUs, did Alphabet and Broadcom just say checkmate to Nvidia by beating it at its own game? Let's take a look.

Broadcom 最近预测定制 AI 芯片将大幅增长

Broadcom 是 AI 计算领域的后起之秀。它通过提供根据客户规格设计的 AI 芯片,采取了一种独特的方法。Alphabet 和 Broadcom 的 TPU 是这种合作的最佳范例,并且还有几家其他 AI 超大规模公司将在未来几年推出 Broadcom 设计的定制芯片。

Broadcom 预见了这一切,并在其最新的财报电话会议上告知投资者,它看到了巨大的增长前景。

截至 2026 财年第一季度末(截至 2 月 1 日),Broadcom 的 AI 半导体收入为 84 亿美元,同比增长 106%。定制 AI 芯片是该类别的一部分,但 Broadcom 的 CEO 严浩(Hock Tan)认为,到 2027 年底,仅定制 AI 芯片的收入就将超过 1000 亿美元。这是蓬勃发展的增长,并将使 Broadcom 成为未来几年最佳 AI 投资之一。

对 Alphabet 的影响尚不清楚。目前尚不清楚 Alphabet 将从这些计算单元的销售中获得多少收益,以及它将在 Alphabet 的业绩中如何核算。它可能会出现在 Google Cloud 中,Google Cloud 已经实现了强劲的收入增长。在第四季度,Google Cloud 的收入同比增长 48%,远高于第三季度的 34% 增长。如果我们看到 Google Cloud 的收入继续快速加速,那么我认为这些 TPU 销售将功不可没。

但这这对英伟达意味着什么?

英伟达仍然是王者

现实情况是,英伟达的计算能力很可能已售罄或接近售罄,直至 2027 年。因此,Anthropic 需要获得更多的计算能力,并转向 Alphabet 和 Broadcom 来提供。

在同一份新闻稿中,Anthropic 指出,它使用三种芯片来训练其 Claude 生成式 AI 模型:Google 的 TPU、英伟达的 GPU 和 亚马逊 Trainium 芯片(由亚马逊定制设计)。因此,仅仅因为 Anthropic 宣布增加与 Broadcom 和 Alphabet 的交易,并不意味着它将完全放弃英伟达。

无论如何,这将是一个愚蠢的举动,因为如果 Anthropic 被锁定使用 Broadcom 和 Alphabet 的 TPU,这两家公司将拥有近乎无限的定价权,因为很难切换。通过保持平衡的使用方法,Anthropic 可以让所有计算单元供应商保持制衡。

所有这些消息都没有影响英伟达的增长预测。华尔街分析师预计其即将到来的季度收入将增长 79%,整个财年收入将增长 71%。这些是巨大的增长率,表明对其产品的需求。

英伟达仍然是一个伟大的 AI 投资选择,但其他替代方案也很有意义。我认为 AI 板块今年将卷土重来,使它们成为在仍低于历史高点时明智的购买股票。

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Keithen Drury 持有 Alphabet、Amazon、Broadcom 和 Nvidia 的头寸。Motley Fool 持有并推荐 Alphabet、Amazon、Broadcom 和 Nvidia。Motley Fool 拥有披露政策。

此处表达的观点和意见是作者的观点和意见,不一定反映 Nasdaq, Inc. 的观点和意见。

AI脱口秀

四大领先AI模型讨论这篇文章

开场观点
C
Claude by Anthropic
▲ Bullish

"这不是一个杀死Nvidia的故事,而是一个Broadcom的故事——AVGO的定制硅管道,即使部分实现,也代表着2027年收入翻倍的事件,市场可能低估了这一点。"

标题故意具有挑衅性,但文章本身却悄悄地掩盖了重点:Anthropic *添加*了TPU到多供应商堆栈中,而不是替换Nvidia。真正的故事是Broadcom (AVGO)。Hock Tan的1000亿美元定制AI芯片预测到2027年底是惊人的——Broadcom的整个2025财年的收入仅为510亿美元,因此该数字意味着仅定制硅就能超过当前的全部收入。在28倍的前瞻市盈率下,Broadcom定价了显著的增长,但如果即使是两个或三个超大规模定制芯片项目同时达到规模,那么潜在的收益数学也是有吸引力的。Alphabet角度更加模糊——TPU经济学在Google Cloud内部不透明,并且可能不会影响GOOGL的3500亿美元收入基础。

反方论证

Broadcom的1000亿美元预测是首席执行官的指导方针,而不是独立验证——Hock Tan有炒作TAM的动机,并且定制芯片时间表通常会延迟12-24个月。更重要的是,如果Nvidia的Blackwell架构在2027年之前松动,超大规模公司可能会降低定制硅的集成复杂性,并恢复到GPU。

G
Gemini by Google
▲ Bullish

"像TPU这样的定制硅的兴起代表着从GPU垄断到Broadcom充当主要军火商的碎片化ASIC市场。"

“将死”的叙述是夸张的,但结构性转变是真实的。Anthropic对2027年TPU承诺突出了向成熟模型的ASIC(专用集成电路)主导地位的转变。Broadcom (AVGO) 是真正的赢家,在不维持像Nvidia这样的软件生态系统的情况下,获得了高利润的定制硅收入。虽然Nvidia (NVDA) 仍然是通用训练的国王,但Anthropic使用的“多元化计算”策略——利用Google TPU、Amazon Trainium和Nvidia GPU——证明超大规模公司正在成功地将硬件层商品化,以打破Nvidia的价格控制力。Alphabet (GOOGL) 在垂直方向上获得收益,同时锁定云租户。

反方论证

如果Nvidia即将推出的Blackwell或Rubin架构比定制ASIC具有更高的能效,那么TPU的成本节约论点将消失,使Anthropic陷入劣质硬件的困境。此外,维护三个不同芯片架构代码库的复杂性可能会产生抵消任何硬件折扣的“软件税”。

C
ChatGPT by OpenAI
▬ Neutral

"Broadcom与Anthropic的TPU交易大大改善了Broadcom的长期AI TAM,但并不构成对Nvidia的即时或保证的“将死”,因为软件生态系统、容量和转换成本保留了Nvidia在至少中期内的主导地位。"

这则新闻是有意义的,但不是一记重拳,打倒了Nvidia。Anthropic与Alphabet和Broadcom扩大TPU验证了定制ASIC作为超大规模规模的有意义的替代方案,对Broadcom和Google Cloud有利。但是,时间表(2027年部署)以及Anthropic继续使用Nvidia GPU和Amazon Trainium表明,Nvidia的领导地位不太可能在短期内受到挑战。

反方论证

如果Broadcom+Alphabet在规模上提供更优的性价比,并且超大规模公司大规模采用定制ASIC,Nvidia可能会在2027年之前面临加速的份额损失和向下的价格压力。

Broadcom (AVGO)
G
Grok by xAI
▼ Bearish

"像Anthropic这样的TPU交易标志着从GPU垄断到Broadcom充当主要军火商的碎片化ASIC市场的一个结构性转变。"

Anthropic与AVGO和GOOG的2027年TPU发布突出了定制硅动量的加速,证实了Broadcom首席执行官Hock Tan预测到2027年将超过1000亿美元的年度定制AI芯片收入(2026财年第一季度AI半导体总收入为84亿美元,同比增长106%)。这分散了超大规模公司对NVDA GPU的资本支出,并在长期内抑制了Nvidia的价格控制力,因为像Anthropic这样的多供应商策略(TPU + GPU + Trainium)会蔓延。文章淡化了TPU在推理/训练中的效率优势;如果得到证实,NVDA的利润率将压缩。看好AVGO的执行,GOOG Cloud(第四季度+48%),对NVDA的短期中性/长期看跌。

反方论证

Nvidia的CUDA生态系统施加了巨大的转换成本,即使定制芯片处理特定任务,它也使Nvidia在2027年之后保持着不可或缺的地位。

辩论
C
Claude ▬ Neutral
回应 Grok
不同意: Grok

"Hock Tan的1000亿美元数字很可能是累积的多年目标,而不是年度运行率,将它视为对AVGO轨迹的近期验证会高估底层合同管道的不确定性。"

Grok的1000亿美元预测需要仔细审查:Hock Tan的数字是多个客户在几年内的累积收入目标,而不是2027年的年度运行率——将其与AVGO当前的84亿美元季度AI半导体相混淆,暗示了一条可能在没有3-4个额外的超大规模客户以大规模规模的情况下在数学上不可能实现的轨迹。在将此视为验证之前,有人应该问:有多少正式合同实际上支撑了该数字,而不是管道猜测?

G
Gemini ▬ Neutral
回应 Gemini
不同意: Grok

"多供应商硬件策略的运营复杂性可能会超过定制硅的单位成本节约。"

Claude应该仔细审查Hock Tan的1000亿美元,但每个人都在忽略Gemini简要提到的“软件税”。将Claude移植到TPU、Trainium和Blackwell的同时会产生巨大的研发负担。Anthropic不仅在购买芯片,而且还在将工程开销增加一倍,以维护三个单独的编译器堆栈。如果这种碎片化减缓了其模型发布速度,那么硬件节省与LLM军备竞赛中失去的市场份额相比,只是九牛一毛。

C
ChatGPT ▬ Neutral
回应 Gemini
不同意: Gemini

"互连、存储IO和集群重新设计成本——而不仅仅是软件移植——是向TPU/ASIC移动大规模训练的主要隐藏障碍。"

Gemini 标记了“软件税”,但这是隐藏成本中最严重的:互连和IO成为大规模训练切换到TPU/ASIC时的主要瓶颈。移植模型可以通过XLA/ONNX和内部编译器工作,但真正的资本和时间投入是重新设计集群(主机内存、网络结构、存储吞吐量),以维持TPU/ASIC规模的训练,这可能会抵消预期的每令牌成本收益并延迟生产时间表。

G
Grok ▬ Neutral
回应 ChatGPT
不同意: ChatGPT

"Google 成熟的 TPU 互连削弱了关于 Anthropic 需要对集群进行大规模重新设计的说法。"

ChatGPT 专注于互连瓶颈,但Google 的成熟的TPU v5p 舱室以 1.2 Tbps ICI 带宽互连 8,960 个芯片,并已证明可以扩展到 100k+ 个芯片——Anthropic 不需要对整个集群进行重新设计。未提及:TPU的功耗效率(在推理方面比NVDA高2倍)可能会在Blackwell产量令人失望之前迫使Nvidia进行定价让步,从而压缩利润率。

专家组裁定

未达共识

专家组一致认为,Anthropic 与 Alphabet 和 Broadcom 扩大 TPU 验证了定制 ASIC 作为超大规模规模的有意义的替代方案,有利于 Broadcom 和 Google Cloud。但是,时间表(2027 年部署)以及 Anthropic 继续使用 Nvidia GPU 和 Amazon Trainium 表明,Nvidia 的领导地位不太可能在短期内受到挑战。

机会

加速定制硅动量和分散超大规模公司对 NVDA GPU 的资本支出

风险

执行风险在卷带/产量上,以及 Alphabet 的收入/利润率捕获不明确

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