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博通CEO Hock Tan和首席財務官克斯汀·斯皮爾斯在6月3日的財報電話會議上公布的數據足以讓任何人滿意。第二季度人工智能半導體收入達到108億美元，同比增長143%，超出博通自身的預期。全年人工智能業務預期為560億美元。2027財年1000億美元的營收目標也再次得到確認。無論從哪個角度來看，這都是一個遠超預期的季度。然而，博通股價在盤后交易中仍然下跌了12%，并在周五拖累納斯達克指數走低。

原因不在于數字，而在于問答環節。

當杰富瑞的布萊恩·柯蒂斯問出所有在場分析師都想知道答案卻又都不愿直接問出口的問題時，堤壩上出現了第一道裂縫。他注意到8-K文件中披露了與谷歌的長期合作協議，于是直截了當地問道：“我認為大家對谷歌客戶的市場份額非常擔憂。我很好奇，既然你們已經達成了這項協議，能否就你們的信心方面再多談談？”

Hock Tan稱之為“一項非常非常強有力的協議”，體現了“我們之間牢固的合作伙伴關系”。隨后，他坦率地說出了話里話外：“我們也承認，鑒于我們的合作伙伴谷歌在人工智能計算領域的消費和發展速度，我們完全預期他們的芯片來源會更加多元化。”市場聽到的并非夸大其詞，而是這種對沖。博通最大的客戶正在分散投資于多家芯片供應商，以保持談判優勢，掌控自身的技術路線圖，并避免長期依賴單一供應商而導致定價權的局面。電話會議上的每一位分析師都開始在心里默默地將1000億美元的目標值下調。

德意志銀行的羅斯·西摩(Ross Seymore)提出了一個日益擴大的問題，他緊追利潤率。毛利率正在下降，他想知道半導體業務具體為何出現這種情況。首席財務官克斯汀·斯皮爾斯(Kirsten Spears)解釋了產品組合的變化：ASIC和TPU的利潤率較低，而AI網絡業務則抵消了一部分壓力。隨后， Hock Tan補充道：“從結構上看，半導體業務的利潤率仍然非常穩定和穩健。真正導致毛利率下降的是產品組合的變化，特別是軟件和非AI產品與快速增長的AI半導體產品之間的比例變化。”

我們嘗試翻譯以下這句話的意思：博通的AI芯片業務增長越快，其專為超大規模數據中心客戶定制的ASIC芯片（例如谷歌的TPU、Anthropic和OpenAI的加速器、Meta的MTIA芯片）的利潤率就越低。這并非暫時性問題。斯皮爾斯此前已告知投資者，未來應將這兩個業務板塊分開建模，這實際上是首席財務官在暗示，隨著AI規模的擴大，合并后的財務數據將會惡化。

將這兩項披露放在一起，再加上第三季度人工智能業務160億美元的營收預期（低于分析師預期的172億美元），就引發了拋售潮。這三件事中的任何一件都尚可接受，但它們共同揭示了一個問題：增長速度可能正在放緩，最大的客戶正在進行套期保值，而增長最快的業務卻是盈利能力最差的。那些原本將博通視為純粹人工智能基礎設施領域贏家的投資者，不得不在周三下午同時重新評估這三項假設。

黃仁勛此次的利潤率披露之所以意義重大，是因為兩天前他在臺北電腦展上也表達了完全相同的觀點，只是措辭有所不同。他將人工智能工廠描述為人類歷史上規模最大的基礎設施建設，單個工廠的裝機容量將達到1吉瓦，資本成本為“每吉瓦500億至600億美元，很快將達到800億至1000億美元”。他明確指出了價值在這個世界里的積累方式：“如果你擁有1吉瓦的電力，那么每瓦的吞吐量就是收入，因為每個token都能盈利，每個token都能帶來收入。”

競爭的單位不再是芯片，而是整個系統，包括功耗、機架、網絡、散熱等等，所有這些都經過優化，旨在以最小的資本投入創造最大的收益。黃仁勛直言不諱地指出英偉達的轉型：“很久以前，英偉達是一家GPU公司，但多年來，我們已發展成為一家系統公司。英偉達如今又開始轉型”，成為一家人工智能基礎設施公司，幫助客戶構建完整的AI工廠，而不僅僅是銷售服務器。

Marvell比博通早四天發布財報，并讓市場有充分的理由將兩家公司區分開來。其光互連和網絡業務（連接各個引擎的管道）的非GAAP利潤率保持在58.9%的穩定水平，同時營收同比增長28%。首席執行官Matt Murphy在一次電話會議上三次上調互連業務營收增長預期：“年初是30%，然后是50%，現在是70%。” 他直言不諱地解釋了原因：“隨著每一代人工智能基礎設施的出現，網絡的重要性日益凸顯，我們的網絡產品（包括互連和交換產品）正在推動強勁的營收增長。目前，在生成式人工智能的早期階段，主要關注點是解決計算和內存瓶頸。隨著推理模型和專家混合模型等更復雜的架構開始部署，網絡的作用變得至關重要。”

市場對此毫不在意。博通股價下跌，Marvell也隨之下跌，當日跌幅達16.74%，成為半導體板塊跌幅第二大的股票。ARM下跌12.84%，美光下跌13.25%。這家今年迄今已上漲145%的股票，利潤率保持穩定，業績指引也上調，卻在與所有名稱中包含“半導體”和“人工智能”的股票一同遭到拋售。盛寶銀行首席投資策略師查魯·查納納告訴路透社，此次拋售反映出市場過度依賴單一論點：韓國是“人工智能內存超級周期最大的受益者之一”，這使得整個地區在投資者開始質疑人工智能需求預期是否過高時變得脆弱不堪。

同樣的邏輯也適用于圣克拉拉。這種不加區分的拋售是整個事件中最危險的信號，并非因為市場對博通的判斷有誤，而是因為它證明市場將整個行業視為一個類別，而非一條供應鏈。市場目前還無法區分引擎和管道、計算層和互連層，也無法區分利潤率正在壓縮的公司和利潤率未壓縮的公司。當第二波沖擊——即印度和以色列的設計服務業務——在財報電話會議上浮出水面時，同樣的分類邏輯依然適用。所有股票都會被拋售。真正重要的區別將最后才被定價。

Hock Tan的利潤率壓縮和Murphy的利潤率擴張，其實是同一故事的反面。

博通的計算芯片在規模擴張的同時，正在拉低綜合利潤率。而Marvell的互連層芯片則保持了利潤率，并且還在加速增長。傳輸數據的芯片比處理數據的芯片更有價值。這正是人工智能建設的經濟效益所在，兩位CEO在連續的財報電話會議上都同時證實了這一點。半導體行業過去兩年一直將人工智能的繁榮視為芯片的故事。臺北國際電腦展（Computex）則將其視為基礎設施的故事。

博通和Marvell在同一周的財報電話會議上公布的毛利率數據也印證了這一點。此次拋售潮是市場更新了之前認為芯片才是盈利核心的模型。兩位在帕洛阿爾托的CEO、一位在圣克拉拉的CEO，以及在臺北演講的黃仁勛都表示并非如此。周五，市場終于跟上了這一趨勢。

英偉達在這件事中的處境更為復雜。英偉達并不與博通在超大規模定制芯片項目上展開競爭。它向所有愿意購買的客戶出售商用芯片，例如H100、Blackwell和Rubin，將研發成本分攤到整個潛在市場，并保持70%以上的毛利率，因為同一款芯片可以同時交付給成千上萬的客戶。

博通之所以進行超大規模定制芯片的研發，是為了降低對英偉達的依賴。谷歌自2016年以來就一直在運行自己的TPU，原因也正是如此。黃仁勛在臺北電腦展上從GPU公司轉型為AI工廠公司，正是他應對這種市場取代風險的回應。

但方向的轉變揭示了英偉達真正的增長市場所在，而這才是更重要的。英偉達的AI工廠計劃并非針對谷歌或微軟，因為它們擁有自己的計算生態系統。黃仁勛的目標客戶是那些“野貓式”的AI計算用戶：主權財富基金構建國家級AI計算設施、區域性云服務提供商、在海灣地區建設數據中心的石油國家、CoreWeave、xAI，以及那些希望獲得超大規模AI能力但又不想依賴超大規模數據中心或自行組建工程團隊的企業買家。

這些客戶無法自行設計TPU。他們需要預集成的整個系統，并且愿意為此支付英偉達的利潤。問題在于，這些獨立數據中心最難抵御印度帶來的沖擊。沙特阿拉伯或古吉拉特邦的自主人工智能設施沒有谷歌那樣強大的工程團隊來運營。它完全依賴于印度的執行層：云運維、DevOps、系統集成和數據工程人才，正如Researcher and Research LLC創始人Jane Hsu所指出的，這是未被建模的依賴關系。英偉達增長最快的客戶群體，卻是這條無人關注的鏈條中最脆弱的節點。

這種狀況是否會蔓延到博通和Marvell之外，取決于6月3日財報電話會議上無人提及的一個問題。拋售潮是第一波，市場重新評估了“隨著人工智能規模的擴大，定制芯片利潤率將保持不變”這一假設。

第二波尚未到來。它存在于芯片公司之下的設計服務層：那些負責RTL設計、功能驗證和物理實現的印度和以色列工程公司，這些工作將超大規模數據中心運營商的人工智能愿景轉化為可制造的芯片。只有當某個項目出現問題或在財報電話會議上披露招聘凍結時，彭博終端才會顯示出他們的業務風險。

第三波沖擊波來自超大規模數據中心本身。如果定制芯片的交付周期因設計服務能力受限或中斷而延長，超大規模數據中心的人工智能基礎設施建設進度將會延誤，資本支出效率將會下降，而此前在周五拋售潮中幸存下來的、被納入估值的人工智能收入假設也將再次受到質疑。要遏制風險，超大規模數據中心需要加快內部化進程，例如亞馬遜的 Trainium、微軟的 Maia 和 Meta 的 MTIA，其速度必須快于宏觀風險的顯現速度。

問題在于，這些內部化項目都依賴于相同的印度和以色列設計服務公司。多元化戰略和集中風險都依賴于同一批人力資本。治療方案和病因指向同一個方向。

英特爾從正反兩方面都具體地論證了地域集中度的問題。其ASIC業務目前正與博通和Marvell競爭定制芯片制造，但迄今為止尚未獲得超大規模數據中心的顯著支持。然而，英特爾在美國以外最高效的芯片設計中心并非位于印度，而是在海法和佩塔提克瓦。設計酷睿微架構的團隊已在那里工作數十年。英特爾的以色列工程中心仍然是該公司最具戰略意義的資產之一，這種集中度在標準的供應鏈風險評估中根本不會出現，因為它從未需要被納入評估范圍。

以色列的穩定已經持續了足夠長的時間，以至于沒有人模擬過如果以色列局勢動蕩會發生什么。如今，這一假設正受到實時考驗。LPL Financial 宏觀策略主管克里斯蒂安·克爾指出，即便華盛頓和德黑蘭達成協議，投資者可能也低估了將霍爾木茲海峽的航運恢復到戰前水平的難度。任何初步的改善都將來自于清除現有的瓶頸，而不是持續重啟生產。同樣的道理也適用于工程能力。你不可能像清理滯留貨物那樣重啟半導體設計項目。

定制芯片設計鏈中的兩個節點——印度的實現層和以色列的架構層——同時受到同一地緣政治事件的影響，但超大規模數據中心運營商的風險申報文件中卻沒有提及這兩種風險。英特爾知道其工程師的去向，但其客戶顯然沒有想到要詢問。

在博通電話會議上，所有分析師——包括摩根大通、杰富瑞、德意志銀行、瑞銀集團、高盛、摩根士丹利、巴克萊銀行、伯恩斯坦、Melius、Cantor Fitzgerald、花旗集團和Charter Equity Research——這些公司管理的半導體資產總額達數萬億美元——卻都忽略了基礎設施之下的底層。沒有一個人問及人工智能建設所依賴的人力資本。

Researcher and Research LLC的創始人Jane Hsu指出了模型忽略的一點：人工智能建設涉及物理容量，例如GPU、數據中心、電力和網絡。而基礎設施則不等同于利用率。它依賴于工程人才、云運維、DevOps、數據工程和系統集成。印度既不是人工智能消費市場，也不是降低成本的理想之地。它是人工智能建設所依賴的執行層中的一個結構性節點。風險不在于數據中心無法建成，而在于實施、應用和企業利用的速度會比物理建設預期的要慢。

這條產業鏈遠比財報電話會議所揭示的要復雜得多。超大規模定制ASIC業務、谷歌TPU、Anthropic和OpenAI加速器、以及Hock Tan在電話會議上提到的Meta MTIA芯片，并非僅靠美國工程師就能完成。芯片架構與物理芯片之間的詳細實現工作，很大程度上依賴于印度的設計服務公司。塔塔咨詢服務公司（Tata Consultancy Services）、威普羅（Wipro）、HCL以及Sasken和L&T Technology Services等專業半導體設計公司，負責RTL設計、功能驗證、物理實現和時序收斂等工作，最終將超大規模企業的AI愿景轉化為可制造的芯片。

這是尖端制程節點上的先進半導體工程，而印度在這些領域已經積累了三十年的深厚實力。周五，當塔塔埃爾西（Tata Elxsi）和KPIT的股價因博通（Broadcom）的股價下跌而在印度國家證券交易所（NSE）下跌時，市場并非受情緒影響，而是開始意識到這種依賴性。印度的沖擊不僅會減緩企業IT部署，還可能拖累譚和墨菲所認為的主要增長引擎——定制芯片項目。剪彩儀式在美國舉行，但技術研發并非如此。

數據中心建成了，但它們所服務的實際需求卻遲遲未至，或者規模不足。基礎設施投資與實際利用率之間的差距，正是估值崩盤的根源。博通的財報電話會議對此進行了量化分析。霍克·坦稱之為毛利率壓縮。市場對此的反應是萬億美元的拋售。然而，人力資本層面——那些在班加羅爾、海得拉巴、浦那、海法和佩塔提克瓦的工程師們，他們負責將裝滿GPU的數據中心轉化為一個可運行的企業系統——才是所有投資者都未提及的部分，因為他們都沒有將其視為風險。

1997年7月也沒有人敲鐘。

（來源：編譯自semiwi ）

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