博通喊出 2,300 億美元 AI 營收目標：真正瓶頸不是晶片，而是電力

博通（Broadcom）執行長陳福陽（Hock Tan）在高盛 Communacopia + Technology Conference 傳達的訊息很明確：AI 的需求夠強，但能否把需求轉成實際部署與營收，關鍵可能不在晶片本身，而在現實世界能否及時提供電力與資料中心。

博通預估，AI 營收將在 2026 財年約達 580 億美元、2027 財年約 1,150 億美元，並對 2028 財年約 2,300 億美元抱持「具備能見度」的看法。17 這代表未來兩個財年營收規模接近連續翻倍；不過，這些是公司管理層的預測，並非已實現或保證達成的結果。

AI 擴張卡在「有電可用」的資料中心

陳福陽將前景形容為「供給受限」，但他所說的供給，並不只是半導體產能。真正影響客戶部署 AI 系統速度的，包括資料中心是否能取得足夠電力、是否有合適場址，以及建設工程能否按時完成。318

這個區別很重要：即使客戶想買加速器、博通也能供貨，只要承載設備的資料中心尚未完工或無法通電，晶片就不能投入運作，相關營收也可能延後認列。換句話說，電網容量、機房、網路與施工期程，正成為下一波 AI 基礎設施成長的關卡。

押注客製化 XPU，服務少數大型模型業者

博通的 AI 策略核心，是與前沿模型開發商深度合作開發客製化 XPU 加速器。陳福陽表示，公司正與六家這類開發商合作，其中包括 OpenAI、Google 與 Anthropic。17

相較於向廣大市場銷售標準化處理器，客製晶片可依模型業者的工作負載、系統架構與部署計畫量身設計。這種模式讓合作關係更深，但也意味著博通的成長，會更集中地取決於少數大型客戶的擴建節奏與執行能力。

OpenAI 的 Jalapeño：一年做出客製晶片

陳福陽以博通與 OpenAI 的合作說明共同開發速度。他表示，雙方約在一年內完成名為 Jalapeño 的客製 XPU；依會議報導，初步樣品在最初協議後九個月內便交付。317

他並指出，博通正與 OpenAI 開發 Jalapeño 後的兩代產品。19 博通先前曾表示，OpenAI 規劃在 2027 年部署 1.3 GW 的 Jalapeño，2028 年則對 Jalapeño 及後續 XPU 超過 5 GW 的部署量具備能見度。1

GW（gigawatt，吉瓦）是大型發電與資料中心常用的電力規模單位。當部署規模以 GW 計算時，AI 的擴張便不只是「多賣幾顆晶片」，而是需要電力、網路、建築與工程進度全數同步到位。

Google TPU 合作延續至 2031 年

陳福陽也提到博通與 Google 在 TPU 計畫上的長期合作。會議報導指出，雙方就 TPU 與網路產品的協議涵蓋至 2031 年。19

連同 OpenAI 與其他合作夥伴，這反映博通的判斷：大型 AI 模型開發商仍將持續投資專為其需求打造的運算與網路系統，而非完全依賴通用型加速器。

陳福陽認為：AI 的價值將流向模型與應用

陳福陽的另一項策略判斷是，AI 最終的大部分經濟價值，可能流向前沿模型開發商及其上層應用，而不會只停留在基礎設施供應商。相關報導將此概括為：價值將更多集中於前沿模型與客製晶片。19

他以假設情境說明其觀點：1 GW 的運算能力，可能產生 300 億美元的年度經常性收入，營運成本則為 100 億美元。這是他用來說明成功模型平台可能具備的營運槓桿的示例，並非經獨立驗證的產業預測。

他也談到生成 token 的基礎設施投入與模型收入間可能存在落差，以及封閉式前沿模型的營收集中現象。不過，現有資料無法獨立佐證這些說法背後的每一項數字，因此較適合視為管理層對 AI 商業模式的看法，而非已定論的市場統計。

2,300 億美元目標的機會與風險

從 580 億、1,150 億到 2,300 億美元，博通勾勒出的 AI 論述相當鮮明：若領先模型業者持續擴大部署，客製運算與網路業務可能成長為遠大於今日的市場。17

但這項論述同時也包含主要風險。目標能否實現，取決於博通難以直接掌控的實體基建工程，尤其是電網供應、資料中心就緒程度與施工執行。318 陳福陽的立場可說既樂觀也附帶條件：需求似乎已經存在，但 AI 營收的成長速度，終究要看全球能多快建好讓這些機器運轉的地方。