英伟达（NVIDIA）贵为当今AI芯片市场龙头，但却正面临前所未有的挑战——OpenAI与博通（Broadcom）签订100亿美元的订单，双方将携手研发专为GPT模型训练而设计的客制化ASIC芯片。这不仅意味着OpenAI对英伟达GPU的依赖程度将随之而下降，也标志着全球AI芯片竞争格局正在发生变化。究竟博通ASIC芯片的崛起，将对NVIDIA GPU造成多大冲击？英伟达又能否守住其龙头宝座？

GPU供应不足拖慢OpenAI研发

   一直以来，OpenAI高度依赖NVIDIA生产的图形处理器（GPU），进行AI模型的训练和推论。可是，在生成式AI渐趋普及后，大型科技公司为抢进AI市场，争相抢购NVIDIA GPU，导致GPU供应紧张，采购成本亦不断攀升。

   OpenAI执行长萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）曾数度公开抱怨，NVIDIA GPU严重缺货，拖慢了研发进度。他在社交平台X上透露，GPT-4.5模型的运算需求极高，因GPU供应不足，被迫分阶段推出服务。于是OpenAI不得不寻求新的芯片替代方案。

   2025年9月4日，Broadcom在第三季财报会议上宣布，签下第四个ASIC芯片客户，订单金额更高达100亿美元（约780亿港元）。博通执行长陈福阳直言：“增加这位需求庞大的新客户，完全改变了我们对未来的想象。”虽然陈福阳未有披露新客户的名字，但多位分析师认为，这位神祕买家正是力求降低对NVIDIA依赖的OpenAI。

博通执行长陈福阳表示，已经签下第四个ASIC芯片客户，预计2026年开始交货，公司营收将因此而增加100亿美元，刺激博通股价大涨。（图片来源：翻摄FedScoop YouTube频道）

博通XPU提供一站式解决方案

   早在一年多前，市场已盛传OpenAI有意跟博通合作开发，专用于GPT模型训练的ASIC芯片。

   所谓“ASIC”（Application Specific Integrated Circuit），是一种为特定应用场景客制化的AI芯片，相较于通用型芯片（如NVIDIA GPU），能精准对应客户模型的训练需求。博通将其ASIC芯片称为“XPU”，现有客户包括Google、Meta、以及字节跳动（ByteDance），再加上第四个客户OpenAI，让Broadcom有足够底气与NVIDIA分庭抗礼。

   博通XPU平台提供一站式解决方案，囊括AI设计流程、AI技术专利、SoC封装等技术，让客户可以把精力集中在设计其核心运算架构，其余底层环节则由博通协助完成，令整个开发过程变得更具可行性与效率。这正是博通能获得Google、Meta青睐的主因——可以将与资源投入到自身最具竞争力的部分，而非浪费于重复开发整体架构。同时，在架构设计阶段，博通已跟客户紧密合作，共同制定未来几代产品的发展路线图，从而建立起难以被取代的伙伴关系。

   除为客户量身定制的XPU外，Broadcom在数据中心网络技术上的优势，亦是其在AI芯片竞争中一项关键优势。博通提供多项建立大规模AI运算系统所需的连接技术，包括用于芯片间高速资料传输的序列器-解序列器（SerDes）、支援数千芯片连接的网络交换器、以及共同封装光学互连技术（Co-packaged Optical Interconnects），确保AI芯片之间的高效协同运算，进而提升整体系统性能。

博通2025年第三季的ASIC芯片收入年增63%，达到52亿美元（约405.6亿港元），预测第四季将攀升至62亿美元（约483.6亿港元）。（图片来源：Broadcom官网）

Apple、xAI芯片订单紧随其后

   有芯片界人士表示，在博通协助下，OpenAI自研芯片的开发过程没有出现太大的问题，很快便通过各项规格测试，预计量产时间可能落在2026下半年。继OpenAI之后，Broadcom可能还会取得3笔新订单，分别是字节跳动第二代ASIC、埃隆·马斯克（Elon Musk）AI初创xAI的客制化芯片、以及苹果（Apple）的自研芯片。预计字节跳动产品会在2026年量产，xAI与苹果芯片或许会在2027年投产；再加上Google、Meta的下一代芯片，也有机会在2027至2028年间投入生产，可见博通XPU在未来几年确是生意兴隆。

   市场认为，OpenAI与博通合作研发ASIC芯片，代表着AI业者不再单一依赖NVIDIA GPU，预期未来AI芯片供应将更趋多元化，更认为博通将会是整个市场上，最有可能动摇英伟达龙头地位的业者。那么，博通ASIC芯片是否真的威胁到NVIDIA的生意？

   英伟达执行副总裁暨财务长科莱特·克雷斯（Colette Kress）回应指，公司策略不像ASIC般纯粹追求低成本，而是将重点放在“每瓦效能”（Performance Per Watt）”与“性价比”（Performance Per Dollar）上。她指出，AI运算系统通常要运作4至6年以上，在这段时间内电力消耗的成本远高于硬件本身的折旧与购置成本，所以只有同时兼顾效能与耗能的设计，才能在长期运营中最划算。

NVIDIA下一代AI芯片Rubin GPU还没正式上市，已有不少大客户开始排队等候，可见英伟达AI霸主地位未受博通ASIC芯片影响。（图片来源：NVIDIA官网）

英伟达、博通在两个市场各据一方

   有半导体业者指出，英伟达与博通在两个市场各据一方，双方都没有跨入对方阵地的必要性。Broadcom一开始就避免在通用型AI芯片上与NVIDIA正面交锋，而是另辟蹊径，聚焦于客制化ASIC芯片，在AI芯片市场中找到独特的立足点。现时博通在ASIC市场的占有率超过一半，远胜主要对Marvell（约10%市占率）。

   NVIDIA GPU现已从单卡发售，转变为内含多颗GPU的机柜销售。英伟达透过NVLink与NVLink Switch技术，能够把多颗GPU连串成单一高速运算领域。以NVIDIA DGX B200为例，将８颗GPU结合成一个NVLink领域，提供高达72,000 TFLOPS的运算力。至于博通生产的ASIC芯片Google TPU v5p，运算力只有459 TFLOPS，两者相差超过150倍。论及AI运算效能，ASIC比起GPU始终是望尘莫及。

   在AI竞赛以运算力为先的大前提下，ASIC基本上难以成为GPU的替代品，顶多是厂商买不到GPU时购入的备胎。因此，OpenAI与博通合作开发ASIC，并不代表放弃使用和采购GPU，可能只是为了填补运算力的缺口，或者是增加与NVIDIA议价的本钱而已。

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