摘要：博通股价截止收盘时上涨24.43%，最终收盘市值达到了1.05万亿美金，继苹果，微软，英伟达，亚马逊，Meta，伯克希尔，特斯拉，台积电，alphabet（谷歌）9家公司之后，美股又多了一家万亿美金公司，也是全球第12个破万亿美金市值的公司。

上周最后一个美股交易日，美股又诞生了一家万亿美金市值的公司——博通（AVGO）。

博通股价截止收盘时上涨24.43%，最终收盘市值达到了1.05万亿美金，继苹果，微软，英伟达，亚马逊，Meta，伯克希尔，特斯拉，台积电，alphabet（谷歌）9家公司之后，美股又多了一家万亿美金公司，也是全球第12个破万亿美金市值的公司。

周六晚上和大佬们开电话会议的时候，有个哥们开始装凡尔赛了，他来了一句：美股除了能赚钱，其他什么都得不到。

这让在大A被折磨的死去活来的我瞬间破防，真不是人。

今天就来聊聊，博通凭借什么从小到大能到上万亿美金市值的事，以及背后热门话题：AI ASIC的深度逻辑。

01

并购狂人下的安华高

这个博通其实应该叫新博通，它是原来安华高收购老博通来的。

早在2015年，安华高宣布以370亿美金的现金加股票收购博通，但是收购完成好。安华高并没有继续用自己安华高的名字，反而是把安华高改成博通继续使用原来的名字。所以大家看到在美股上虽然用的是博通的名字但是代码还是用原来的AVGO。

老公娶了媳妇，然后跟了媳妇姓的既视感。

安华高前身是HP旗下的一个半导体部门，1991年独立出来更名Agilent。

2005年，KKR和银湖资本以26亿美金收购安捷伦科技，然后与Agilnet合并后变成现在安华高。随后从ICS挖来了当时还是CFO的陈福阳，来担任安华高的CEO，并于2009年上市。

陈福阳（Hock Tan）是马来西亚华人，他身材矮小，走路的姿势令人联想到斗牛犬，因此外号“斗牛犬”，他以疯狂的大手笔收并购和无情的裁员而著称。

他并不懂芯片技术，他不像NV老黄，AMD苏妈那种半导体行业专业出身，这两位大神在不仅仅懂经营管理，曾经都还是半导体技术大拿。

他曾在2015年华美半导体协会年度晚宴上这样评价自己，“我不是半导体人，但我懂得赚钱和经营”。

确实，陈福阳最擅长就是控制成本+提高利润。

陈福阳来到安华高后，2008年就从英飞凌手上以3000万美金的白菜价格买来BAW业务，BAW是5G滤波器，而在2008年，5G时代还远未到来，堪称一场豪赌。

但是随着5G到来，到现在安华高独霸高端BAW市场80%以上的份额，不得不说陈福阳的眼光确实够犀利。

到现在很多人都问我国内BAW有希望吗？什么时候能打破国外垄断？我想说的是，安华高在BAW的专利，技术，生态，产品线，基本就形成了一道牢不可破的“叹息之墙”。国内这些小打小闹的水平和投入，想要打破安华高在这个领域的垄断，可谓难上加难。

随后的2011-2015年几时间里，安华高又不断地收购磷化铟光学龙头Cyoptics，存储公司LSI，光纤领域的Emulex，PLX等公司。

到2015年的时候，陈福阳玩了一把大的，宣布以370亿美金收购博通。

当时安华高市值360多亿美金，博通只有280亿美金，但是博通的收入超过84亿美金，几乎是安华高同期收入的1倍，而且博通的名声远大于安华高，基本也能算“蛇吞象”式的操作。

从这点就能看出“斗牛犬”的陈福阳，极具冒险精神。大家都知道这种大型手笔的并购案的下场失败多于成功。

道理很简单，新加入这么大一块资产势必会因为人员太多，开销太大，核心业务被干扰，或者无法和原来的盈利的主业形成很好的协同效应等因素，导致收进来的优质资产过几年反而变成“负资产”。

一旦行业不景气走下坡路，就变成卖么卖不掉，砍掉又可惜，左右为难。要是公司市值再多跌一点，股东们不满情绪被激发，一旦董事会发难，公司高层就要动荡了，然后病急乱投医，走马灯似的不断换CEO。新来的CEO水平好也就算了，如果来个校长那种“微操大师”，再一顿瞎折腾，然后就没有然后了，公司就几乎陷入绝境。

这样的案例比比皆是，比如隔壁英特尔，鲍勃斯旺时代整的都是些啥玩意儿，整一个败家子。

赶走鲍勃斯旺，请来老将基辛格，虽然基辛格干了四年股价继续创新低，你可以说基辛格也不行，让他背锅，但是基辛格“体面退休”后，现在英特尔群龙无首，跟没头苍蝇似的，看不到一点希望，你说怎么办？

现在英特尔的董事会一会儿有意请台积电刘德音来，一会儿又说对Marvell的马特墨菲有兴趣，一会儿又找到原来的董事，曾经的Cadence CEO 陈立武来请他出山当新CEO，突出一个没有思路，瞎折腾，典型的反面案例。

当然陈福阳和其他瞎操作玩并购CEO的不同，收购之后为了防止公司部门太多，机构过于臃肿，陈福阳经常手起刀落砍掉边缘部门，聚焦主业，该砍砍，该裁裁，最后落得一个“无情的裁员手”的名号。

在收购博通之后的安华高，既扩充了安华高专利技术积累，同时进一步增强了他们在芯片领域，尤其是移动、数据中心及物联网等领域的通信芯片行业地位。

然后又在2017年新博通以59亿美金拿下博科，进一波巩固自己在存储区域网络（SAN）交换机的领导地位。

一直到现在在交换机，路由器核心芯片领域，博通都是无敌的存在，早期Marvell还能和博通争一争，现在基本在高端交换机芯片领域被按着打。

到2017年底的时候，更疯狂的一幕来了，陈福阳看上了另外一个芯片领域的绝对巨头——高通。

当时高通当时麻烦不断，陷入与苹果的诉讼纠纷以及来自欧洲的反垄断调查，股价比年初下滑超过20%。博通所看上的正是高通旗下大量的移动芯片专利技术以及对未来5G无线业务的想象力，如果博通能吃掉高通，那么在有线和无线整个网络领域将会诞生一家超级巨无霸芯片公司，再也没人能抗衡博通了。

博通报价1300亿美金，试图强行收购高通。

但这一行动最终遭到高通管理层的强烈反对，最后当时老美总统川建国介入并以安全原因阻止了这笔交易，当时中国在反垄断审查的时候也拖了好久，特别是国内相关产业企业联名上书反对这次收购。

在内外压力下，最后博通放弃这次收购行动。

差点半导体行业历史上最大的交易案就诞生了，幸好没有成功。大家要知道当时高通还试图收购欧洲NXP，这要是都成了，就变成高通吃NXP，博通吃高通，那全世界半导体格局又要大变天了，这要是高通和博通的收购都成了，那晋西北还不翻了天了？

这种绝对霸主级别的行业垄断格局形成，对中小企业则是致命的。

这次受挫后，博通意识到外国公司身份对于收购策略的阻碍，于是把总部从新加坡迁到美国。

收购高通失败后的陈福阳并不甘心，随后开始专注利润率更高的软件领域。

2018年以190亿美金收购美国软件企业CA Technologies。

2019年以107亿美金收购美国网络安全公司赛门铁克，不过半年后又卖给了埃森哲。

2023年，博通再次以610亿美金价格收购云计算巨头VMware。

自此博通不再是一个单纯的芯片公司，而是从芯片到网络，到云计算服务的多元化巨头。

02

整合能力初显威力，两大业务齐发力

通过多年的并购，到现在博通形成了两大业务，包括了半导体解决方案业务营收约为301亿美元，以及基础设施软件业务营收约为215亿美元，合计516亿美金。

其中半导体业务部门，涵盖了众多产品，如人工智能芯片，交换机芯片，存储服务器，网络通信等。

其中人工智能相关收入为 122 亿美元，同比暴涨 220%，这主要得益于其领先的 AI XPU 和以太网网络产品组合。

特别是这个人工智能相关，因为明年给了很高的预期，所以整个周末各大群都在讨论所谓的Ai ASIC是什么。

基础软件部门，主要是因为收购了云计算公司 VMware 等交易，博通极大地扩充了其在基础设施软件领域的业务。

在 2024 财年第四财季，该部门的收入同比增长 196% 至 58.2 亿美元，全年营收约 215 亿美元。其产品包括大型计算机、网络安全和数据中心优化产品等，给博通贡献了大量的利润。

从博通收购VMware的后续表现就能看出陈福阳的整合能力。

博通并购企业回来后的核心岗位还是让原本专业的人来负责，陈福阳并不会太多插手业务，所以并购回来的企业大部分核心团队并没有受到太大影响，利益也得到了保障，他只会砍掉或者出售非核心的，不盈利的部门，对于核心业务不会动刀。

比如VMware公司原本有8000个产品SKU，被博通精简为四种核心产品组合，加强了销售队伍和消除了渠道冲突。同时博通把所有并购回来的产品形成丰富的产品组合，主要集中在半导体定制化解决方案以及基建软件两大业务上，得到包括广大客户的认可，产品与产能都十分稳健。

另一方面，由于收购之后，新来的优质资产进一步提高公司的盈利能力，公司业务好，那么资本方就会排队送钱，公司就有大把的融资和筹资渠道，就能放开手脚继续干，所以只要是陈福阳想去并购，钱根本不是问题，进一步放大了公司平台的价值和操作空间。

比如在安华高并购博通当中的370亿美元，陈福阳只需要让安华高拿出10亿，而其它的资金都是通过借债或者股权换购等方式筹集而来，所以在资金上能不错的现金流，另一方面，无论是陈福阳还是过去博通，成本控制都是他们擅长的领域，在并购重组的过程中，并购回来的公司通过博通整体的势能与体量优势会大幅减少销售与营销成本、研发成本以及一系列的重组成本，让企业精细化经营。

一般来讲，公司价值的定义就是：该公司在其余下的寿命期内可以产生的现金的折现值。而驱动公司现金流最重要的两个因素：盈利能力和公司增长能力。

不得不说，陈福阳是一个财务与整合高手，他对企业前景，战略挑战，以及收购后的整合动作可谓滴水不漏，收购进来的资产都没有黄掉的，可以说在整合资源方面，他说第二，没有其他CEO敢说第一，其他没人能干到他这种程度。

不得不佩服，这点也值得国内忙于跨界收购整合的公司们，好好学习。

03

AI ASIC与通用处理器的博弈

这次博通万亿美金市值，除了业绩好，最最最重要就是陈福阳给了很高的预期，他说：

2027年AI收入600-900亿美金SAM（serviceable adressable market）。且专门说明了SAM这个口径更严谨，只计算现有3大客户可以拿到的收入机会。

这远高于市场预期，意味着从今年到2027年，AI收入（AISC+网络）几乎每年翻倍。

于是股价应声暴涨，一天之内暴涨24%，市值多了2000亿美金，折合人民币1.4万多亿元，比全大A所有半导体公司的市值加一起还多一倍不止。

博通的网络业务我不多说了，今天重点就是说这个AI ASIC相关意义和概念。

所谓的ASIC，行业称为专用集成电路，从狭义竞品上定义对应是FPGA，如果广义竞品上定义就是通用集成电路，比如CPU这种。

FPGA叫现场可编程门阵列，这种芯片有个最大的好处，客户可以通过quartus软件随意对芯片内部配置数据进行重新编程，重新定义芯片的各个功能区块，让它变成其他芯片，具备各种功能，可以处理不同领域的任务。

因此FPGA可以像橡皮泥一样被捏成任意形状一样，客户定义成什么样就是什么样的芯片。

所以FPGA可以是一个图像处理器，可以是一个音频控制器，可以是一个信号调制解调器，可以是一个内存控制器，可以是一个工业设备的核心芯片，可以是机器人的处理器，可以用于加速神经网络等等等。

因此，FPGA在工业，汽车，机器人，通信，消费，AI，甚至航天军工行业广泛应用。

目前FPGA的行业格局可以叫两大一小:

两大，赛灵思和阿尔特拉，当然现在一个属于AMD，一个属于英特尔，都被两大CPU巨头收购了。

一小，就是莱迪思。

其他国外的行业公司还有Actel，Achronix，微芯等。

国内比较知名就是复旦微，安路科技，高云，智多星，华微，紫光同创，京微齐力等。

不过高端FPGA国内外目前行业差距还是巨大的。

FPGA的基本商业逻辑是，客户用量不大，又需要灵活部署产品，自己研发芯片又成本太高，因此灵活多变可编程的FPGA成为一个不错的选择。

但是毕竟FPGA的种种功能是捏出来的，所以能提供有限的性能，一旦超出范围就无能为力。

举个典型案例，比如做一台ATE测试设备，早期研发阶段，量不大的时候，对于芯片没有太高的要求的时候用FPGA没问题，但是做到800MHz的时候就达到了FPGA的极限了。

如果你要做出一款性能卓越的，想超过1GHz的，去对标爱德万经典机型93K，很显然再用FPGA就不够看了，得上专用ASIC芯片，才能做出超过1GHz的性能，才能看齐爱德万的93K。

因此一旦上量了，或者提出更高性能需求了，同时客户又有钱烧研发了，就会逐渐放弃FPGA方案，转头研发高端ASIC专用芯片了。

研发一款专用ASIC芯片成本很高，只有在客户确实有需求，真的烧的起钱的时候才会考虑搞专用芯片。

这就是ASIC和FPGA之间的商业上的竞争逻辑关系。

再聊广义概念对应的竞品——通用处理器。

像GPU/GPGPU，CPU，这种都能叫通用处理器，它加上操作系统就可以部署在任意客户应用场景下。

而专用集成电路的ASIC就做不到这点，它往往是只针对特定客户的某种特定功能，特定任务开发出来，无法做到通用任何场景。

所以ASIC这个专用的概念，竞品芯片有狭义和广义两个定义，狭义竞品对手对应FPGA，广义竞品对手对应整个通用处理器领域。

所以针对广义上概念，所有专用芯片都可以叫ASIC芯片，它可以是一个专用蓝牙芯片，可以是一个Wifi芯片，可以是一个DSP，可以是一个编解码芯片，都可以算。

如果我们再回到博通这个实际情况上。

实际上博通是在帮谷歌这类互联网大厂开发了一款专用AI ASIC即谷歌的TPU。

其中的逻辑是这样的，谷歌自己因为要跑自己的Gemini模型，与ChatGPT对抗。

如果大家都用英伟达的GPU实际上是拉不开差距，到后面变成搞军备竞赛，变成谁拥有的英伟达算力卡多，谁厉害。

但是英伟达的卡巨贵，货还难拿，那谷歌想来想去直接来个釜底抽薪，它决定自己搞，谷歌自己搞芯片的前置逻辑条件变成：

第一、我不用CUDA，自然而然我可以不用英伟达的GPU，可以不给英伟达剥削我的机会；

第二、我自己开发一款专用芯片，这款芯片只用我自己开发的系统，只要能跑我自己的算法，能训练我自己的模型就够了；

第三、它得低成本肯定要比英伟达的GPU便宜很多，这样综合成本要比用英伟达的GPU跑模型的竞争对手就低成本多了，竞争中就有机会胜出；

这样一来，用自己的低成本TPU芯片训练Gemini模型的就能和其他家用高成本的英伟达GPU的方案做抗衡，因为算力成本上更便宜，在未来的算力军备竞赛上不会吃亏。

但是谷歌自己拉团队去做新芯片，实在太烧钱了，有没有折中低成本的方案呢？（当然谷歌自己也有芯片团队）于是谷歌就找到了博通，一起开发一款我谷歌自己专用的TPU。

这就是谷歌找博通合作开发AI ASIC的核心逻辑。

这个故事就变成了，谷歌自己来定义芯片，列出需求清单，博通利用自己经验丰富的IC设计团队以及资源庞大的IP来协助开发新款TPU，同时博通还负责流片，这种模式在国内芯原股份，翱捷，甚至澜起科技上也能看到，统称一站式设计服务。

除了博通，Marvell也干这种类似的业务，有消息称微软就找到Marvell谈合作，Marvell高管还透露称：微软给的机会比想象中要大。

包括博通，Marvell，这种协助客户做的芯片设计服务也分情况的，有些是做前端代码，有些是做后端布线，甚至有些客户案例是前后端设计+流片+封装全给干了。

比如盛科通信和Marvell的合作，就是盛科自己搞芯片前端设计，Marvell帮忙做后端布线设计，然后再利用Marvell的身份去台积电要先进工艺的产能来流片。

此外，世芯，创意，包括国内灿芯模式也类似，不过这几个主要是做后端布线设计+协调背后大哥FAB的产能为主，略微有点区别。

整体而言，其商业逻辑和软件外包服务模式有几分相似之处，只是研发芯片流程很长，过程比较复杂，分工更细一些。

除了谷歌，很多互联网大厂比如Meta，国内的字节，腾讯，都用过这种模式，甚至OpenAI也不排斥。

如果哪一天，OpenAI觉得英伟达GPU定价太过离谱，不想再被老黄剥削，同时可以不依赖CUDA，它一定会去这么干，有消息称它想自己干LPU，类似谷歌的TPU，不光是OpenAI，你说苹果会不会也想这么干呢？

所以整个Ai ASIC行业发展的逻辑就是：

互联网大厂，以及那些跑模型的公司，对算力极度渴求，但是又不想花大钱的，它们觉得英伟达GPU太贵不想被老黄剥削，同时我可以不依赖CUDA，我只跑自己的模型和算法，我只用我自己的系统，那么我就可以自研一款自己专用的ASIC芯片；

同时我觉得自己拉团队自研芯片太过烧钱，风险太大，时间成本也不可控，所以我只提需求，我只定义芯片需要什么样的功能，让博通，Marvell这样的芯片开发经验丰富的公司来协助我的团队来完成新的芯片研发工作，最终在风险，算力，性能，成本上达到完美的平衡点。

这才是Ai ASIC的完整逻辑。

这里插一句，当年英特尔找到谷歌，希望谷歌用自己的X86构架开发思路是一致的。

你谷歌不是要自己做芯片吗？我授权给你X86 CPU的IP，然后你根据自己的需求自己定义芯片，我英特尔协助你开发新芯片，然后我英特尔还有代工业务，我还可以帮你生产芯片，同时我英特尔还有先进封装的能力，活我给你全包了。

想的是很好，但是英特尔服务客户的意识太烂，但是X86构架CPU根本不匹配谷歌真实需求，所以谷歌转头就自己找博通开发新TPU去了。

看到这里我相信，大家都对AI ASIC的背后逻辑搞的清清楚楚了。

04

对抗英伟达和它的GPU帝国？

到这里，博通还有最后一张能抗衡英伟达帝国的底牌。也是大家积极拥抱博通的原因。

英伟达只所以现在这么牛，它的GPU在整个高端算力上占据97%的市场份额，一方面是它的GPU确实厉害，吊打同行英特尔和AMD，此外CUDA生态十年播下的种子，现在到了开花结果的时候，这东西实在太好用了。

最最厉害的杀招，还是以前长文里介绍过的，英伟达的NV Link，自从收购了迈洛思之后，软件芯片一结合，简直无敌。

NV LINK是英伟达早在2016年开发私用专用网络协议。

NV LINK是一种高速、低延迟的互联技术，其4.0版本目前的速度几乎三倍于传统网络总线构架PCI-E Gen 5标准的速度。

有了NV Link，在多GPU系统中，如深度学习模型训练等场景，需要大量的数据在 GPU 之间进行交互，NV Link 提供了比传统 PCIe 总线高得多的带宽，能够实现 GPU 之间的高速数据共享，从而大幅加速计算任务的执行，使得多个 GPU 可以更快速地协同工作，提高并行计算效率。

这就是笔者常说的英伟达帝国生态圈的三大王牌，GPU+CUDA+NV LINK。

此外，在优化GPU与CPU之间的数据交换，增强系统的灵活性与扩展性，提高系统的能效比上，NV LINK都具备强有力的竞争能力。

其他做AI ASIC的，做GPU的芯片设计公司，你可以在硬件上打败英伟达的GPU，但是你不可能干掉NV LINK。

只要NV LINK 不输，英伟达就不会输。

所以说总线标准是整个系统的灵魂，总线之争，也是生态之争。

NV LINK强悍的互联特性，让英伟达的GPU卡集群的生态圈得到进一步加强，已经到了难以撼动的程度了。

有意思的来了，英伟达的生态圈成功的三大条件，除了CUDA之外，很不好意思博通也具备。

你英伟达有GPU，我博通可以帮助客户开发它专用ASIC，它可以是TPU，可以是LPU，可以是任意的XPU，只要客户有需求，它自己能定义，我就能协助客户搞出来。

你英伟达有CUDA，客户说我只要一款高性能，低成本芯片，它不用是十项全能的通用处理器，它只能跑我自己的算法，系统和模型就足够了，至于CUDA兼不兼容无所谓！

你英伟达有NV LINK，你还有网卡芯片的迈洛思，好巧，我博通就是玩网络出身的哦。

专用协议？客户自己在自己封闭的圈子里跑自己的模型，系统和算法，自己开发一个即可，没有？我博通这里多的是，实在不行，隔壁这还不是有CXL，UCIe么！英特尔天天盼着大哥们快用CXL和UCIe的协议，快来加入我的联盟吧。

要网络软硬件全打通，我博通核心业务就擅长这个的好吧！老子Serdes天下无敌好吧，从交换机芯片，到网卡芯片，甚至DPU，我博通核心Serdes IP 在手，什么网络相关的芯片不能做？

各位要知道在超过50G/s的Serdes 市场中，博通可是占据76%的市场份额。

当然现在50G/s的速度也不够看，但是你要真硬来，博通不是说没有能力去做112G，甚至224G的产品。

所以到头来，英伟达看似高大的城墙上，硬生生被博通敲出一个洞来。

所以博通未来急速增长的核心变成：

AI ASIC这种定制化的，客户自己定义芯片，博通协助客户开发XPU的模式，产业规模产业空间确认至少600亿美金。

同步博通也有能力协助客户搞类似的NV LINK+迈洛思的方案，进一步放飞客户自研XPU+超高速互联集群服务器的决心。

所以再一次证实了，AI ASIC在产业方面存在较大的发展空间。

这一波，博通直接是秦始皇摸电门——赢麻了。

根据研究机构Rosenblatt预计，随着其他科技巨头的突破，客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。

整个高端算力时代，似乎走到了命运的十字路口。

这点和80年代末，毛瑞斯张创办台积电这种晶圆代工模式去挑战传统的IDM模式的情景十分相似。

客户好，我博通就好，只要客户定制化AI ASIC的模式能持续下去，我博通就一直有钱赚。

不光是博通，甚至具备同样能力的Marvell也能跟着一起喝汤，只要它也能抱住几个大腿。

难题现在抛到英伟达和老黄这边了，你英伟达要不要下场一起干这个事呢？

要是做AI ASIC的客户多了，岂不是买你GPU的客户就少了？GPU买不动了，降价不？如果客户定制AI ASIC的业务利润不如自己卖GPU，这AI ASIC定制化的活，你老黄接还是不接？

来源：新浪财经