名企挖掘機 | 靠AI賺麻了！博通，開啟未來黃金十年

來源：新財富

全球AI熱潮最大贏家之一博通於北京時間6月13日晨間公佈截至5月5日的2024財年第二季度財報。

博通是蘋果和其他大型科技公司的重要芯片供應商之一，同時也是全球大型AI數據中心以太網交換機芯片以及ASIC定製化芯片的核心供應力量。在與AI業務相關的芯片產品以及軟件產品無比強勁需求的推動之下，該公司最新財報數據和年度預測數據均遠超華爾街分析師預期，在美股盤后交易中上漲超14%。此外，最新收盤股價接近1500美元的該芯片巨頭還重磅官宣進行1拆10的股票分拆計劃。

博通最新公佈的財報數據顯示，不包括一些特殊項目，博通第二財季Non-GAAP每股利潤高達10.96美元，相比之下，分析師平均預期為10.80美元，上年同期則為10.32美元。博通第二財季總營收規模則大幅增長至125億美元，高於121億美元的分析師平均預期，相比於上年同期更是激增43%。

在截至5月5日的三個月中，博通半導體業務部門營收高達72億美元。相比之下分析師平均預期為71.2億美元，高於上年同期本已增長強勁的68億美元。博通第二財季基礎設施軟件業務營收則為52.9億美元，超過49.3億美元的分析師平均預期，遠高於上年同期的19億美元。

美國銀行（Bank of America）表示，博通（Broadcom）看起來很有可能成為美國股市萬億美元俱樂部的下一個成員。

美銀重申了對博通的「買入」評級，並稱該股和英偉達一樣都是人工智能（AI）領域的最佳選擇。

股價翻了一倍有余，2023年至今的博通，現階段的序幕僅僅只是上漲的開始，預測人工智能的市場預期對博通公司自2024年起的營收增長賦能，有望持續高增長。

當前佈局高帶寬交換芯片的企業主要為博通、美滿、思科、英偉達

博通是通信芯片行業的全球龍頭。博通主營業務主要包括半導體解決方案（FY2023佔營收比重80%）和基礎設施軟件（佔營收比重20%），在交換芯片、Wi-Fi芯片、FC SAN等多個賽道中佔據翹楚地位，其中以太網交換芯片領域，博通以7成左右的全球市佔率排第一。半導體解決方案產品主要為有線與無線通信芯片；基礎設施軟件主要包括大型機軟件、網絡安全、FC SAN 存儲等。博通產品廣泛應用於寬帶、數據中心和企業網絡、移動設備連接、服務器和存儲系統以及工業和汽車等下游領域。

博通在全球以太網交換芯片市場壟斷優勢的價值量接下來將會進一步被放大，預測其很快將在AI產業界算力發展的下一個階段，即算力互聯階段，以及之后可能市場快速推廣的AI下游應用端的推理業務階段中，博通的網絡業務將分別在這兩個階段上迎來量價齊升的需求增長。

回溯博通的發展史，其在2013財年后邁入高速增長階段，2013-2022財年營收CAGR達33.17%。與此同時，去年2023年是博通顯著受益AI相關業務賦能的第一年，博通表示2023年用於生成式AI業務的以太網設備銷售額從2億美元上升到超8億美元，同時2024年博通在AI領域的收入佔比將進一步提速，預計2024年半導體部門中AI整體收入將超過100億美元，佔比半導體部門收入將超過35%。營業利潤方面，博通2013財年營業利潤僅為5.7億美元，到2022財年，營業利潤達144.0億美元，營業利潤率為43.38%，9年CAGR達43.19%。博通對比表示，營業利潤率增長的重要因素之一是產品更新換代提升價值量。也基於此，我們認為過去十年此利潤率增長的核心邏輯，在博通現有的產品結構，以及在AI產業需求驅動技術快速迭代的市場背景下，同樣行之有效。

博通預計2024財年AI相關收入佔半導體業務35%，佔整體營收20%，超百億美元

AI 需求在2024年一季度貢獻了 23 億美元的收入，環比增速為 57%，佔比半導體業務31%，預期今年 AI 業務的年化收入將達到百億美元。此外，FY24Q1網絡業務收入為33億美元，同比增速為 46%，佔比半導體業務45%，略高於AI業務佔比半導體業務的31%，同時預期今年網絡業務的年化收入將達到150億美元。整體來看，網絡業務由於AI相關需求而呈現高速增長，其他無線、存儲連接、寬帶、工業等業務均有所疲軟。與此同時，得益於客户對定製人工智能加速器的強烈需求，博通預計今年AI業務帶來的收入可能70%來自人工智能加速器。

博通認為隨着訂單的增長，VMware 業務將在2024 財年的后續季度保持兩位數增長，VMware 業務將成為軟件業務收入的主要驅動力，預計2024財年軟件收入指引為200億美元。

人工智能加速器方面，博通將其稱之為XPU而非GPU，同時博通認為XPU未來將不得不過渡到定製芯片，以此針對特定的AI工作負載進行優化，從而帶來了更低的功耗和尺寸要求。博通現階段為兩個大客户提供定製XPU服務，分別是谷歌與微軟，接下來Meta或者字節跳動將可能是第三個大客户。定製芯片的技術門檻極高，同時設計這些領先的XPU是一項極其研發密集型的業務，成本高達數十億美元。英偉達曾花費了100億美元來開發整個Blackwell平臺。我們認為此項AI相關業務將會是博通接下來業務營收保持高增長的關鍵，同時也將很大程度上繼續賦能博通的核心業務即網絡業務的市場主導地位。

博通的強勁競爭者：英偉達基於InfiniBand網絡架構

我們認為隨着大模型複雜度的提升，AI發展的下一階段將會是集羣互聯，這也將會是重點的投資機會點。現階段市場在AI大規模集羣部署方案上是有分歧的，即關於基於Infiniband集羣互聯還是基於超以太網集羣互聯的兩者路徑爭論。從投資角度而言出發，爭論的背后本質是市場會更多地選擇英偉達還是選擇博通。

智算領域，博通的領先優勢現階段顯著受到英偉達基於InfiniBand協議網絡架構的挑戰。InfiniBand憑藉其高擴展性、天然的無損網絡、SDN網絡等特性，成為高性能計算、數據中心中能夠提供最優性能的解決方案。因此，基於以太網協議的硬件供應商在以太網交換芯片上融合多功能，以應對InfiniBand在高性能計算中持續提升的滲透率。

2023年7月，「超以太網聯盟」正式成立，英特爾、博通、AMD、思科、Arista等積極加入，聯盟隨后便立即推出了RoCEv2（RDMA over Converged Ethernet）方案，在軟件層吸收了InfiniBand協議的關鍵技術RDMA，劍指的方向非常明確，那就是力爭對標InfiniBand協議性能，聯盟以此抗衡英偉達在集羣互聯技術上的壟斷趨勢。也基於此，預測今年起全球龍頭企業，將會在新型交換機和網絡架構上展開正面的激烈交鋒。

RoCE性能接近InfiniBand，能夠滿足智算需求。RoCE（RDMA over Converged Ethernet）是指在以太網協議下，數據傳輸能夠繞開CPU，通過RDMA實現內存間數據直接傳輸，提升傳輸速度的同時，釋放CPU算力。RoCE大幅降低以太網數據傳輸的時延，對比EDR InfiniBand和100Gb以太網，從消息大小8Byte至1024Byte，RoCE方案與InfiniBand的時延差距均低於1μs。所以，RoCE方案的以太網協議性能接近InfiniBand，我們認為RoCE能夠廣泛應用於智能計算數據中心，滿足AI分佈式計算數據通信的同步性要求。

我們認為雖然現階段Microsoft與InfiniBand一起部署了領先的超大規模網絡，預測在這之后，採用這種方式的廠商將變得很少，以太網的生態壟斷優勢還是十分明顯的。預測美國超級雲廠商想要部署的是基於以太網的后端網絡，而不是依賴InfiniBand的后端網絡，特別是未來在大模型商業化落地部署的推理階段。

智能計算交換芯片產品：博通、英偉達、美滿、英特爾、思科

博通高帶寬交換芯片穩居全球市場龍頭。由於AI訓練中分佈式計算對通信網絡的傳輸速率要求高，在交換芯片領域，全球半導體廠商積極佈局智能計算相關產品。博通於2022年8月推出Tomahawk 5交換芯片，總帶寬達51.2Tb/s，能夠支持64個800G端口；於2023 OCF推出採用CPO封裝的Tomahawk 5-Bailly，功耗更低。

博通的競爭對手，英偉達、美滿、英特爾、思科於2023年相繼推出相同吞吐量的交換芯片，而英特爾在推出25.6Tb可編程交換芯片Tofino 3后，停止研發該系列產品。大帶寬、高性能的交換芯片設計存在多項壁壘，包括：1）數字芯片和模擬芯片的設計能力；2）對網絡協議與標準的理解；3）負載均衡、無丟包的網絡設計；4）各類應用場景對網絡的特定需求的經驗；5）先進製程的產業鏈配套能力等。我們認為，能突破高帶寬交換芯片技術的廠商寥寥無幾，實現量產商用的廠商更在少數。整體來看，博通全球市佔率一馬當先，最高性能產品進度領先大多數競爭對手，唯有英偉達基於InfiniBand網絡架構的解決方案將對博通帶來不小的挑戰。

博通產品矩陣：交換芯片佈局完善，網絡業務由於AI相關需求呈現高速增長

交換芯片是決定交換機性能的核心器件之一，博通在全球以太網交換芯片市場有絕對壟斷優勢，具體表現為性能優勢和完善佈局，現階段其競爭對手包括美滿、思科、英偉達。

博通交換芯片產品佈局完善，公司交換芯片產品有三個系列，分別是Tomahawk、Trident和Jericho。

Tomahawk系列：具有超高帶寬的特徵，適用於超大規模數據中心，目前Tomahawk 5帶寬已達51.2T，2022 年博通公司推出的 Tomahawk 5 產品成爲了 800G 以太網技術發展的一個重要里程碑。

Trident系列：具有多功能特點，帶寬相較Tomahawk稍低，多用於企業和雲。

Jericho系列：帶寬較低，但擴展性強，有高緩存，多用於服務提供商。2023年推出的Jericho3-AI憑藉其分層流量管理功能、高緩存和低延迟特性滿足AI計算需求。

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