AVGO 客製化晶片：雲端大廠為什麼要自己做加速器

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兩條路線

大型雲端業者的 AI 算力有兩個來源：買 $NVDA 的通用加速器，或和 $AVGO 這類設計服務商合作開發客製化晶片。

客製化的理由

• 成本：推論工作量穩定且規模大時，專用晶片的單位成本較低。
• 掌控度：自己定義規格，不必跟著通用產品的世代節奏走。
• 議價：多一個選項，本身就是和通用 GPU 供應商談判的籌碼。

我的判斷框架

客製化晶片適合「已知、大量、穩定」的工作負載；訓練前沿模型仍偏好彈性高的通用 GPU。所以兩者在短期內更像分工，而不是零和替代。追蹤重點是 AVGO 每季公布的 AI 營收占比，以及新客戶數量是否增加。