小摩看好博通：TPU v9、OpenAI XPU與蘋果合作能見度

摩根大通於7日（週二）舉辦與博通（AVGO-US）管理層的投資者會議，博通執行長陳福陽親自出席。8日發布研究報告，維持博通「增持」評級，並將其定位為全球第二大AI半導體供應商、第一大客製化晶片（ASIC）供應商、第一大網路半導體供應商。

針對近期市場流傳「谷歌下一代TPU項目延期或取消」的傳聞，博通管理層明確回應：TPU v9路線圖「完全按計畫推進」。關鍵細節包括：400G SerDes矽晶已完成開發並投入運作；TPU v9採用2奈米製程，整合4顆運算晶片、16組HBM堆疊及400Gbps SerDes介面；預計2028年如期量產，無任何延誤或取消；博通於2026年3月與谷歌簽署為期五年的合作協議，涵蓋TPU從v8到v11的世代，鎖定未來四代產品；博通保留TPU收入的大部分份額——這是協議的關鍵條件之一，直接反駁市場對「份額遭侵蝕」的擔憂；博通相比谷歌內部晶片設計團隊，保持18個月以上的技術領先優勢。

博通與蘋果的合作關係已超過十年，涵蓋觸控控制器、無線充電等多項ASIC類別。此次會議披露最新進展：設計合作協議延展至2031年；新增設計項目（摩根大通認為可能包含AI／資料中心ASIC）；同時包含一項射頻供應協議；管理層將合作延長視為雙重意義——不僅改善收入能見度，更是技術背書，因蘋果是「要求最嚴苛的晶片客戶之一」；科羅拉多州Fort Collins晶圓廠擴建，被視為對長期需求信心的證明。

博通與OpenAI的第一代XPU（代號「Jalapeno」）從設計到流片僅耗時9個月，驗證博通在複雜多晶片設計、先進封裝、高速SerDes等領域的執行能力。下一代OpenAI晶片預計「很快」流片（tape-out「soon」）。管理層特別強調，前沿XPU正推動頻寬、SerDes、功耗與封裝技術的極限，這些複雜性常被市場低估。

博通的Tomahawk 6交換晶片已售罄，核心客戶為領先的大模型建構者。博通在分配Tomahawk與Jericho交換產品時，優先保障XPU客戶。管理層認為，博通的AI網路護城河比市場認知更深——Tomahawk 6的定價權來自技術領先地位與和客製化晶片客戶的深度合作關係。

針對市場普遍擔憂的「AI算力過剩」問題，博通管理層明確判斷：不認為2027年或2028年會出現AI算力供過於求。摩根大通在另一份策略報告中進一步闡釋：新增產能瓶頸將持續至2028年，真正有意義的新增供給可能要到2028年才會出現。

博通的三大結構性優勢：

（一）推論需求正重塑算力結構——XPU從「配角」走向「平起平坐」。管理層指出，推論工作負載快速成長正加速客製化XPU的採用。在最前沿的大模型建構者中，XPU與GPU的出貨比例明年可能接近50:50，意味客製化晶片正從「輔助角色」走向「與GPU平起平坐」。推論工作負載的演變——從單次推論→推論鏈→AI智慧體——使工作負載優化的客製晶片戰略價值大幅提升。每Token成本的競爭正成為AI算力競爭的新戰場。此趨勢對博通的意義在於：GPU主導訓練階段，但推論階段的算力需求在量級上遠超訓練。當AI從「訓練」走向「推論」，客製化XPU的市場空間將從「補充」變為「主體」。

（二）多晶片架構的護城河——為何超大規模廠商自己做不了？市場長期擔憂谷歌、亞馬遜、微軟等超大規模廠商是否會自行設計晶片，繞過博通？管理層直接回應：現代XPU已非簡單單片設計。多晶片架構、先進封裝與高速SerDes為內部團隊的大規模量產創造高壁壘。六晶片與八晶片配置已成標準——這正是博通的核心優勢。換句話說，設計一款XPU晶片是一回事，將其以數百萬片規模、嚴格時程、可接受良率量產是另一回事。博通的護城河不在「設計能力」，而在「大規模量產複雜多晶片系統的工程能力」。

（三）「計算＋網路」的飛輪效應。客製化XPU客戶（谷歌、蘋果、OpenAI等）需要博通的ASIC設計與大規模製造能力；這些客戶同時需要高效能網路交換晶片（Tomahawk系列）來連接數以萬計的XPU；博通在分配Tomahawk時優先保障XPU客戶，強化客戶黏性；客戶越依賴博通的XPU，就越傾向使用博通的網路晶片——反之亦然。此飛輪效應的核心是交叉銷售與鎖定效應。當客戶同時使用博通的XPU與Tomahawk，更換供應商的切換成本極高。Tomahawk 6的售罄與定價權，正是此飛輪加速運轉的直接證據。

此報告與摩根大通近期策略高度一致：6月22日明確看好客製化晶片（ASIC）；7月3日擔憂半導體持續跑贏雲服務商；7月6日將博通列為「Strong Buy」至2026年；7月7日認為半導體股回調應視為加倉機會；7月8日發布博通報告，確認ASIC需求爆滿。摩根大通策略連貫性清晰：從看好半導體整體→聚焦客製化晶片→將回調定性為機會。其核心判斷是「新增產能瓶頸將持續至2028年」，強化AI硬體供應鏈長期短缺敘事。同時，摩根大通對「AI cannibalization」領域保持謹慎——軟體、商業服務與媒體可能被AI壓低定價或利潤率。