輝達（NVIDIA）貴為當今AI晶片市場龍頭，但卻正面臨前所未有的挑戰——OpenAI與博通（Broadcom）簽訂100億美元的訂單，雙方將攜手研發專為GPT模型訓練而設計的客製化ASIC晶片。這不僅意味著OpenAI對輝達GPU的依賴程度將隨之而下降，也標誌著全球AI晶片競爭格局正在發生變化。究竟博通ASIC晶片的崛起，將對NVIDIA GPU造成多大衝擊？輝達又能否守住其龍頭寶座？

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OpenAI進軍半導體領域！攜手台積電、博通開發自研晶片預計2026年投產，能否改變全球AI供應鏈格局？

擺脫對NVIDIA GPU依賴！OpenAI擬跟博通合作研發自家AI晶片，能否打破輝達壟斷地位？

GPU供應不足拖慢OpenAI研發

　　一直以來，OpenAI高度依賴NVIDIA生產的圖形處理器（GPU），進行AI模型的訓練和推論。可是，在生成式AI漸趨普及後，大型科技公司為搶進AI市場，爭相搶購NVIDIA GPU，導致GPU供應緊張，採購成本亦不斷攀升。

　　OpenAI執行長山姆．奧特曼（Sam Altman）曾數度公開抱怨，NVIDIA GPU嚴重缺貨，拖慢了研發進度。他在社交平台X上透露，GPT-4.5模型的運算需求極高，因GPU供應不足，被迫分階段推出服務。於是OpenAI不得不尋求新的晶片替代方案。

　　2025年9月4日，Broadcom在第三季財報會議上宣布，簽下第四個ASIC晶片客戶，訂單金額更高達100億美元（約780億港元）。博通執行長陳福陽直言：「增加這位需求龐大的新客戶，完全改變了我們對未來的想像。」雖然陳福陽未有披露新客戶的名字，但多位分析師認為，這位神祕買家正是力求降低對NVIDIA依賴的OpenAI。

博通執行長陳福陽表示，已經簽下第四個ASIC晶片客戶，預計2026年開始交貨，公司營收將因此而增加100億美元，刺激博通股價大漲。（圖片來源：翻攝FedScoop YouTube頻道）

博通XPU提供一站式解決方案

　　早在一年多前，市場已盛傳OpenAI有意跟博通合作開發，專用於GPT模型訓練的ASIC晶片。

　　所謂「ASIC」（Application Specific Integrated Circuit），是一種為特定應用場景客製化的AI晶片，相較於通用型晶片（如NVIDIA GPU），能精準對應客戶模型的訓練需求。博通將其ASIC晶片稱為「XPU」，現有客戶包括Google、Meta、以及字節跳動（ByteDance），再加上第四個客戶OpenAI，讓Broadcom有足夠底氣與NVIDIA分庭抗禮。

　　博通XPU平台提供一站式解決方案，囊括AI設計流程、AI技術專利、SoC封裝等技術，讓客戶可以把精力集中在設計其核心運算架構，其餘底層環節則由博通協助完成，令整個開發過程變得更具可行性與效率。這正是博通能獲得Google、Meta青睞的主因——可以將與資源投入到自身最具競爭力的部分，而非浪費於重複開發整體架構。同時，在架構設計階段，博通已跟客戶緊密合作，共同製定未來幾代產品的發展路線圖，從而建立起難以被取代的夥伴關係。

　　除為客戶量身定製的XPU外，Broadcom在數據中心網絡技術上的優勢，亦是其在 AI 晶片競爭中一項關鍵優勢。博通提供多項建立大規模AI運算系統所需的連接技術，包括用於晶片間高速資料傳輸的序列器-解序列器（SerDes）、支援數千晶片連接的網絡交換器、以及共同封裝光學互連技術（Co-packaged Optical Interconnects），確保AI晶片之間的高效協同運算，進而提升整體系統性能。

博通2025年第三季的ASIC晶片收入年增63%，達到52億美元（約405.6億港元），預測第四季將攀升至62億美元（約483.6億港元）。（圖片來源：Broadcom官網）

Apple、xAI晶片訂單緊隨其後

　　有晶片界人士表示，在博通協助下，OpenAI自研晶片的開發過程沒有出現太大的問題，很快便通過各項規格測試，預計量產時間可能落在2026下半年。繼OpenAI之後，Broadcom可能還會取得3筆新訂單，分別是字節跳動第二代ASIC、伊隆．馬斯克（Elon Musk）AI初創xAI的客製化晶片、以及蘋果（Apple）的自研晶片。預計字節跳動產品會在2026年量產，xAI與蘋果晶片晶片或許會在2027年投產；再加上Google、Meta的下一代晶片，也有機會在2027至2028年間投入生產，可見博通XPU在未來幾年確是生意興隆。

　　市場認為，OpenAI與博通合作研發ASIC晶片，代表著AI業者不再單一依賴NVIDIA GPU，預期未來AI晶片供應將更趨多元化，更認為博通將會是整個市場上，最有可能動搖輝達龍頭地位的業者。那麼，博通ASIC晶片是否真的威脅到NVIDIA的生意？

　　輝達執行副總裁暨財務長科萊特．克雷斯（Colette Kress）回應指，公司策略不像ASIC般純粹追求低成本，而是將重點放在「每瓦效能」（Performance Per Watt）」與「性價比」（Performance Per Dollar）上。她指出，AI運算系統通常要運作4至6年以上，在這段時間內電力消耗的成本遠高於硬件本身的折舊與購置成本，所以只有同時兼顧效能與耗能的設計，才能在長期運營中最划算。

NVIDIA下一代AI晶片Rubin GPU還沒正式上市，已有不少大客戶開始排隊等候，可見輝達AI霸主地位未受博通ASIC晶片影響。（圖片來源：NVIDIA官網）

輝達、博通在兩個市場各據一方

　　有半導體業者指出，輝達與博通在兩個市場各據一方，雙方都沒有跨入對方陣地的必要性。Broadcom一開始就避免在通用型AI晶片上與NVIDIA正面交鋒，而是另闢蹊徑，聚焦於客製化ASIC晶片，在AI晶片市場中找到獨特的立足點。現時博通在ASIC市場的佔有率超過一半，遠勝主要對Marvell（約10%市佔率）。

　　NVIDIA GPU現已從單卡發售，轉變為內含多顆GPU的機櫃銷售。輝達透過NVLink與NVLink Switch技術，能夠把多顆GPU連串成單一高速運算領域。以NVIDIA DGX B200為例，將８顆GPU結合成一個NVLink領域，提供高達72,000 TFLOPS的運算力。至於博通生產的ASIC晶片Google TPU v5p，運算力只有459 TFLOPS，兩者相差超過150倍。論及AI運算效能，ASIC比起GPU始終是望塵莫及。

　　在AI競賽以運算力為先的大前提下，ASIC基本上難以成為GPU的替代品，頂多是廠商買不到GPU時購入的備胎。因此，OpenAI與博通合作開發ASIC，並不代表放棄使用和採購GPU，可能只是為了填補運算力的缺口，或者是增加與NVIDIA議價的本錢而已。