Broadcom celuje w 230 mld dolarów z AI. Wąskim gardłem ma być prąd, nie chipy

Broadcom przedstawia niezwykle ambitną wizję rozwoju biznesu AI, lecz prezes Hock Tan wskazuje, że o jej tempie może przesądzić nie dostępność chipów, ale ograniczenia fizycznej infrastruktury. Innymi słowy: nawet gdy popyt na akceleratory jest wysoki, sprzęt nie zacznie generować przychodów, dopóki nie będzie gdzie go uruchomić.

Spółka oczekuje około 58 mld dolarów przychodów z AI w roku fiskalnym 2026, około 115 mld dolarów w 2027 r. oraz około 230 mld dolarów w 2028 r.. 17 Taka ścieżka oznaczałaby niemal podwojenie skali przez dwa kolejne lata. Są to jednak prognozy zarządu, a nie zapewnione wyniki.

Największy problem: energia i gotowe centra danych

Według Tana perspektywa wzrostu jest ograniczana podażą, ale nie chodzi wyłącznie o produkcję półprzewodników. Kluczowe są dostęp do energii elektrycznej, odpowiednie lokalizacje pod centra danych oraz harmonogramy ich budowy. W relacjach z konferencji Goldman Sachs Communacopia + Technology wskazywano właśnie te czynniki jako główne ograniczenia. 318

To ważne rozróżnienie. Klient może chcieć kupić akcelerator, a Broadcom może być w stanie go dostarczyć, lecz księgowanie sprzedaży i wdrożenie mogą się przesunąć, jeśli centrum danych nie jest jeszcze gotowe do pracy. Przy rozbudowie AI na dużą skalę prąd, sieci, budynki i realizacja inwestycji stają się więc równie istotne jak same układy scalone.

Niestandardowe XPU w centrum strategii

Broadcom chce wykorzystać ten trend dzięki niestandardowym akceleratorom XPU, rozwijanym wspólnie z niewielką grupą firm tworzących czołowe modele AI. Tan powiedział, że Broadcom współpracuje z sześcioma takimi podmiotami, w tym z OpenAI, Google i Anthropic. 17

Ten model różni się od sprzedaży jednego, standardowego procesora szerokiemu rynkowi. Układ projektowany pod konkretne obciążenia, systemy i plany wdrożeniowe klienta może mocniej związać partnerów biznesowo. Równocześnie wzrost Broadcomu staje się bardziej zależny od skuteczności i skali inwestycji małej grupy bardzo dużych klientów.

Jalapeño: przykład współpracy z OpenAI

Jako przykład szybkości takiego modelu Tan wskazał projekt realizowany z OpenAI. Według relacji z konferencji firmy stworzyły niestandardowy XPU o nazwie Jalapeño w około rok, a próbkę układu dostarczono w ciągu dziewięciu miesięcy od początkowego porozumienia. 317

Tan przekazał też, że Broadcom i OpenAI pracują nad dwiema kolejnymi generacjami po Jalapeño. 19 We wcześniejszych wypowiedziach spółka zapowiadała plan wdrożenia przez OpenAI 1,3 gigawata Jalapeño w 2027 r. oraz możliwość uruchomienia ponad 5 gigawatów Jalapeño i następców tego XPU w 2028 r. 1

Takie plany dobrze pokazują główną tezę Tana: nie wystarczy sprzedać chip. Systemy działające w skali gigawatów potrzebują zasilania, sieci, powierzchni centrów danych i terminowo realizowanych inwestycji budowlanych.

Google pozostaje partnerem w projektowaniu własnych układów

Tan podkreślił także wieloletnią współpracę Broadcomu z Google przy programie TPU — własnych procesorach tej firmy do zadań związanych z AI. Z relacji konferencyjnej wynika, że umowa obejmująca TPU i produkty sieciowe obowiązuje do 2031 r. 19

W połączeniu z projektem dla OpenAI i współpracą z pozostałymi klientami pokazuje to zakład Broadcomu: najwięksi twórcy modeli AI będą nadal inwestować w dedykowane obliczenia i rozwiązania sieciowe, zamiast opierać się wyłącznie na uniwersalnych akceleratorach.

Gdzie, zdaniem Tana, trafi ekonomiczna wartość AI

Szef Broadcomu argumentował szerzej, że duża część przyszłej wartości w AI powinna przypaść firmom tworzącym czołowe modele oraz aplikacje budowane na tych modelach, a nie wyłącznie dostawcom infrastruktury. Relacje z jego wystąpienia opisują tę tezę jako przepływ wartości w stronę modeli najwyższej klasy i niestandardowych chipów. 19

Tan posłużył się hipotetycznym przykładem: 1 gigawat mocy obliczeniowej miałby potencjalnie generować 30 mld dolarów rocznych przychodów powtarzalnych przy 10 mld dolarów kosztów operacyjnych. To ilustracja jego sposobu myślenia o ekonomice platform modelowych, a nie niezależnie potwierdzona prognoza dla całego rynku.

Mówił też o dysproporcji między wydatkami na infrastrukturę generowania tokenów a przychodami związanymi z modelami, jak również o koncentracji przychodów w zamkniętych modelach czołowych. Dostępne materiały źródłowe nie potwierdzają niezależnie wszystkich liczb stojących za tymi uwagami, dlatego należy traktować je jako perspektywę zarządu Broadcomu, a nie jako ustalone miary rynkowe.

Co ten scenariusz oznacza dla Broadcomu

Prognozy na poziomie 58 mld, 115 mld i 230 mld dolarów pokazują skalę zakładu Broadcomu na niestandardowe układy obliczeniowe i sieci dla AI. Jeśli najwięksi twórcy modeli będą konsekwentnie zwiększać wdrożenia, segment ten może bardzo szybko urosnąć. 17

W tej samej tezie kryje się jednak zasadnicze ryzyko. Realizacja celów zależy od złożonej rozbudowy infrastruktury, nad którą Broadcom nie ma pełnej kontroli — zwłaszcza od dostępu do mocy w sieci, gotowości centrów danych i sprawności budowy. 318 Przekaz Tana jest zatem optymistyczny, ale warunkowy: popyt wydaje się istnieć, natomiast tempo wzrostu przychodów AI może wyznaczyć to, jak szybko świat zbuduje miejsca, w których te maszyny będą mogły pracować.