Broadcom：客製化 AI 晶片 2027 年產值將突破 1,000 億美元，超大規模雲端業者力圖擺脫 Nvidia 的「通用運算稅」
RAISE Summit 2026，巴黎 — 半導體解決方案事業群總裁 Charlie Kawwas 暢談 Broadcom 客製化矽晶片藍圖
Broadcom 的客製化 AI 加速器業務正以連公司高層都以「最高級」形容的速度成長。Broadcom 半導體解決方案事業群總裁 Charlie Kawwas 在 RAISE Summit 2026 會議上表示，XPU 業務將在從零開始的五年內，營收突破 1,000 億美元；目前該公司已為全球五大 AI 實驗室中的四家提供晶片。「從零到 1,000 億美元僅需五年……記住，1,000 億還不夠，要超過 1,000 億。」Kawwas 當場修正了主持人的說法。
驅使超大規模雲端業者遠離通用晶片的經濟因素
Kawwas 提出的核心論點在於，Nvidia 的通用 GPU 平台雖然技術卓越，但卻對 AI 支出最高的企業課徵了他所謂的「雙重稅」：一是因為購買為所有工作負載而非特定任務設計的硬體，所產生的「效率稅」；二是因為 Nvidia 強大的定價能力所帶來的「利潤稅」。他指出，目前美國四大超大規模雲端業者（hyperscalers）每年的支出已達 1,500 億至 2,000 億美元，這意味著每家公司可能面臨 1,000 億至 1,500 億美元的稅額負擔，而這些資金本可用於提升運算產出，也就是他口中的「tokens」。正是這筆帳，而非對垂直整合的哲學偏好，推動了 OpenAI、Anthropic、Google、Meta 和 xAI 轉向客製化矽晶片。
Kawwas 明確表示，這並非否定 Nvidia 的技術。「我很想用 Nvidia 的晶片，但我必須負擔通用運算稅和利潤稅，」他轉述客戶的說法。客製化矽晶片的賣點很直接：每美元的運算能力是通用晶片的兩到三倍，這能顯著降低 token 的成本。
實體藍圖：從單一晶片到「巨獸」
最具體的揭露來自於現場展示。Kawwas 展示了 Broadcom 從 2025 年到 2027 年設計的各代 XPU，說明了物理層面的擴展速度。與前一年相比，記憶體容量和運算密度大約都成長了三倍；而從 2025 年到 2027 年的兩年間，記憶體容量增加了近 14 倍。Kawwas 將 2027 年的晶片暱稱為「巨獸」（the beast），它採用雙層配置，將運算晶粒面對面堆疊，密度達到 Broadcom 一年前出貨晶片的 16 倍，而該公司當時已部署了 100 萬顆晶片。據 Kawwas 稱，目前有四家超大規模雲端業者正在建構基於此平台的版本。
在 GW（十億瓦）的規模上，擴展速度同樣驚人。其中一家客戶今年部署了約 1.5 GW 的現行世代晶片，明年已簽約超過 5 GW，這意味著該單一客戶在兩年內將累積達到約 6.5 GW 的 XPU 容量。
為何 Broadcom 能做到，而其他通用晶片商不行？
Kawwas 將 Broadcom 能夠跟上 Nvidia（已將產品週期從兩到三年縮短至一年）的節奏，歸功於模組化且預先驗證的「小晶片」（chiplet）架構。記憶體模組、乙太網路 I/O 和運算小晶片在客戶接觸之前，就已與包括 Samsung 在內的晶圓代工和記憶體合作夥伴進行了獨立工程設計與生產驗證。「所以當客戶來找我時，這已經變成了一個整合練習，」他說。這種方法讓 Broadcom 與 OpenAI 在不到九個月的時間內完成了 Jalapeno 晶片，Kawwas 形容這是該公司執行過最快的晶片開發週期。
他延續了主持人開場時提到的法國高級訂製（couture）比喻，稱 Broadcom 的模式就像一家能消除「通用運算稅」的設計公司：「你來找我們，告訴我們你想要什麼樣的燕尾服或禮服。我們會為你客製化並製作。」撇開玩笑不談，重點在於 Broadcom 的模式不僅依賴晶片層級的共同設計，還包括整個機櫃層級的設計，涵蓋基於開放乙太網路標準的橫向擴展（scale-out）與縱向擴展（scale-up）網路。Kawwas 指出，隨著橫向擴展網路在業界全面開放（包括 Nvidia 在內），這將成為下一個「戰場」。
開源推論（Inference）的新興模式
當被問及客製化矽晶片對於開源模型開發者而非封閉式前沿實驗室是否有意義時，Kawwas 以 Broadcom 與 SambaNova 的多代合作夥伴關係作為實證。SambaNova 在其與 Broadcom 共同設計的 XPU 上運行頂尖的封閉式模型以處理高階需求，同時將低權重的工作負載導向 MiniMax 或 DeepSeek 等開源模型，且在同一晶片上幾乎無需額外的邊際 token 成本。Kawwas 預計這種混合開閉源的推論模式未來將擴散到更多 XPU 部署中，這顯示客製化矽晶片的經濟效益可能在不依賴前沿實驗室支出的情況下，促進開源模型的普及。
AGI 的構想與未來展望
Kawwas 將競爭關鍵直接與先進 AI 能力的競賽掛鉤，他主張，第一家能提供完全整合 GPU、XPU 和 CPU 平台的公司，「極有可能率先實現 AGI」，並預測隨著這些硬體在 2028 年到位，將會出現能力顯著增強的特定領域代理人（domain-specific agents）。這種說法究竟是精準預測還是業界慣用的行銷話術，投資人自有判斷，但這凸顯了 Broadcom 如何將其客製化矽晶片藍圖定位為不僅是成本考量，更是下一階段模型能力發展的關鍵基礎設施。在短期能見度方面，Kawwas 確認除了 Jalapeno 之外，還有更多客製化 XPU 設計正在開發中，來自頂尖實驗室及新創公司，同時他也形容市場對 GW 級規模的需求「永無止境」。