AI 晶片戰局升溫：不只輝達獨走　博通躍居客製化 ASIC 霸主

發佈時間：2026/02/06

超大規模雲端業者轉向自研晶片　成本壓力成關鍵推手

全球 AI 晶片競賽早已不再是輝達（Nvidia, NVDA）一枝獨秀。隨著 Google、Meta、微軟（Microsoft）等超大規模雲端服務商（Hyperscalers）積極降低大型 AI 模型運算成本，另一條戰線——客製化 ASIC（特定應用積體電路）戰爭——正快速成形，而博通（Broadcom, AVGO）成為其中最重要的推手。

根據市調機構 Counterpoint Research 最新報告指出，博通預計在 2027 年仍將穩居 AI 伺服器運算 ASIC 設計龍頭，市占率高達 60％，鞏固其在客製化 AI 晶片市場的主導地位。

攜手台積電　博通掌握 AI 晶片製造命脈

博通的優勢，建立在與全球晶圓代工龍頭台積電（2330）的深度合作之上。報告指出，台積電在前十大 AI 伺服器運算與 ASIC 出貨中，掌握接近 99％晶圓代工市占率，幾乎成為高階 AI 晶片製造的唯一選擇。

這意味著，無論市場選擇輝達的通用型 GPU，或是博通協助設計的客製化 ASIC，最終都必須仰賴台積電的先進製程與封裝技術。隨著單顆晶片尺寸逼近物理極限，台積電的先進封裝技術（如晶片堆疊）更進一步提高每顆 AI 晶片的價值含量。

從通用 GPU 走向專用晶片　成本效率成轉折點

過去 AI 運算高度依賴輝達強大的 GPU 平台，但其高昂價格與運算成本，也迫使科技巨擘尋求替代方案。相較之下，ASIC 能依據企業自身工作負載量身打造，提升效能並顯著降低單位成本。

高盛分析師 James Schneider 指出，Google 與博通合作開發的 TPU（Tensor Processing Unit）正迅速縮小與輝達晶片之間的效能差距。隨著技術從 TPU v6 演進至 v7，每 Token 成本（cost-per-token）可望降低高達 70％。

在 AI 推論成本動輒衝擊企業財報的情況下，這樣的效率優勢形成強大吸引力。Google 甚至已宣布，Gemini 3 模型完全使用自家 TPU 完成訓練。

受惠於這波客製化晶片浪潮，博通股價過去一年累計上漲約 34％。

Marvell（邁威爾）面臨逆風　市占恐滑落

在客製化晶片領域，Marvell（MRVL）被視為博通主要競爭對手。不過，Counterpoint 指出，Marvell 近期面臨「設計案取得逆風」，預估其整體出貨量雖然仍在成長，但設計服務市占率到 2027 年可能下滑至 8％。

高盛目前對 Marvell 維持「中立」評級，目標價 90 美元，並指出該公司高度依賴亞馬遜（Amazon）的 Trainium 專案，而該計畫在效能表現上仍被市場視為落後於輝達。

儘管部分華爾街分析師仍看好 Marvell 長期市占提升潛力，但短期數據顯示，博通在高出貨量合約上的掌握度更為穩固。

時間仍是最大變數　CUDA 生態系築起護城河

儘管客製化晶片具備成本優勢，但高盛提醒，「上市時間」（time to market）仍是關鍵風險。輝達成熟的 CUDA 軟體生態系，對於希望立即部署 AI 應用的企業而言仍具高度吸引力。

Schneider 指出，對許多企業客戶來說，「現在就能用」往往比「兩年後更便宜」更具價值。

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參考資料

編輯整理：Celine

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