记者丨lu Yiqi编辑丨Zhang Weixian被认为是Nvidia的“强大竞争对手”，已经取得了出色的成绩。 9月4日，当地时间Broadcom发布了2025财政年度的第三季度财务报告，显示该季节的营业收入为159.52亿美元，每年增长22％，略高于158亿美元的收入指南；形容词净利润为107.0亿美元，同比增长30.15％。其中，AI业务仍然取得了快速增长，在财政季度实现了52亿美元，增长了63％，略高于上一个财政季度提供的51亿美元收入指南。快速增长绩效支持Broadcom股价一旦9月5日在当地时间开放的14％以上。与NVIDIA在GPU芯片和解决方案方面的主要进步不同，Broadcom代表的制造商通过帮助Customizin的ASIC服务提供商引起了人们的关注G芯片。相比之下，NVIDIA基于启动一般目标加速计算芯片，而ASIC的定制是为了针对云服务提供商AI推理的特定要求。这很受欢迎，因为与云制造商的业务协同作用增加了。但是，许多行业内部人士已经教导了21世纪的《商业记者先驱报》记者，GPU和ASIC芯片定位是不同的，因此他们将长期发展，并继续跳入大型AI模型的浪潮。当然，Nvidia还关注ASIC芯片的Merkad机会，同行还讨论了AMD的AMD，同时在上一个绩效大会上开发了ASIC芯片业务。随着AI基础设施构建的全球持续发展，预计AI芯片市场的争议将继续。 Broadcom的业绩和股票价格继续共同“发展”的背后是推动AI推理的力量。Broadcom总裁兼首席执行官Hock Tan在一次表演沟通会议上表示，由于定制AI加速器，网络和VMware业务的持续强劲增长，第三季度的收入取得了很高的记录。 “受益于我们客户的持续投资，AI半导体的收入预计在第四季度将加快62亿美元，从而连续11个增长季度。”此外，预期在大约174亿美元的第四季度，Ofcompany收入将获得收入。陈·富扬（Chen Fuyang）在沟通第一季度的一次沟通会议上提到，当时，三个超级大规模客户计划到2027年底将群集规模提高到100万XPU，他们也相互竞争。预计这三个超级客户将在2027财年的可用潜在市场（SAM）带来600亿至900亿美元。这一趋势持续了该财政的季度。在第三季度，BroadcOM XPU业务占AI总收入的65％。对三个主要客户的AI加速器的需求不断增长。此外，前面提到的许多潜在客户也在本季度以一定的数量实施。 Chen Fuyang指出，Broadcomhas从新用户那里收到了价值100亿美元的XPU芯片的新订单，预计该公司将推动该公司在2026财年的AI绩效超出以前的预期。然后有一个新闻市场，这是大事的来源 - 这可能是Oang Penai，但是Broadcom并未正式确认。从ASIC芯片需求中受益的制造商不仅是Broadcom，而且Marvell与前者的各个业务接近，并且也从循环中受益于确定的芯片设计需求。马尔维尔（Marvell）在几天前发布的2026财年的第二季度报告显示，在此期间，它的营业收入达到了2006亿美元增加了58％，即数据中心的哪一部分，这也使自定义XPU芯片和其他产品以及光电互连产品的组合受益。目前，该行业的一般观点认为，ASIC芯片将主要针对AI所需的需求市场。尽管对AI应用的需求不断扩大，但其市场空间有望超过AI培训市场。 Trandforce高级研究的副授权总经理Guo Zuorong先前审查了21世纪的先驱报道者：“ AI培训参数很大，不是固定形式。市场需求的这一部分是GPU芯片中的主要需求，这是NVIDIA的优势，这是根据用户的最终推理而遇到的，他在用户方面遇到了更多的推广。设计是Na-Solid的，可以根据现有培训数据进行快速评估和认证，这将节省ELEC三位一体。 “ NVIDIA并未对AI推理芯片领域产生全面的障碍。北美的四个主要云服务制造商都有自己的专用ASIC芯片，以满足其需求细分，例如致力于吸引社区算法的Meta，Google已增强了GPU的搜索引擎搜索引擎的能力，” GPU的搜索引擎可以长期使用GPU。它使用CUDA软件生态系统 + NVLLINK连接生态系统来以相对封闭的态度严格控制GPU市场；另一方面，ASIC芯片的特殊定位仍将帮助云服务提供商提高其细分市场需求。尽管目前的ASIC芯片市场的规模有限，但随着对AI应用的需求的不断增加，市场正在扩大。从一侧，我们可以看到当前的云制造商选择。一方面，他们仍在购买NVIDIA的GPU芯片，另一方面，他们继续促进国际的变化l自我开发AI芯片。但是，由于其定位差异和相关芯片连接生态系统的成熟度等因素，它们的步骤各不相同。常见的例子包括Google，该Google继续促进自发开发的TPU芯片的复发。以前，市场上有消息称Openai也对Google的自我开发TPU芯片感兴趣，并且还担心Nvidia在“独家” GPU市场中的地位。当然，关于GPU与ASIC芯片之间的发展关系，该行业通常认为，两者将基于自己的利益，并开发出相似之处，以满足不同的AI基础设施的需求。 Nvidia确实非常关注ASIC芯片市场的机会。今年5月，它发布了NVIDIA NVLINK融合。据说NVLINK融合为云服务提供商提供了舒适，可以使用ASIC习惯。 NVIDIA机架级系统和NVIDIA端到端网络平台将AI工厂扩展到MILGPU的狮子。该平台支持高达800GB/s的吞吐量。第一批生态伙伴包括中级科，马尔维尔等。在国内市场，也存在GPU和ASIC芯片的团结和发展的情况。 GPU轨道上的典型参与者主要包括Haiguang Information，Muxi Co.，Ltd。，Tianshu智能核心，Biren Technology，Moore Thread等；将ASIC芯片市场定位的Magsarts包括华为Hisilicon，Cambrian，Baidu生态系统连锁公司Kunlun Core，Alibaba Ecosystem Company Pingtou Ge等。但是，很明显，ASIC芯片进一步受到青睐，该市场的整体能力预计将继续提高和GPU市场的范围。数字分析师Chen Chenfei教授了21世纪先驱商业记者，他希望在2023年至2028年之间，GPU为50％，AI ASIC将为52％。因此，预计到2028年，AI ASIC Trans的数量任务将超过GPU。 SFC丨21财务客户21st Century Business Herald Editor丨LiYutan 21 Jun建议阅读 特别声明：上面的内容（包括照片或视频（如果有））已由“ NetEase”自助媒体平台用户上传和发布。该平台仅提供信息存储服务。 注意：上面的内容（包括照片和视频（如果有））已由NetEase Hao用户上传和发布，该用户是社交媒体平台，仅提供信息存储服务。