先说一个核心判断：云厂商和IDC供应商正以前所未有的速度搭建AI系统。消费级AI应用的火爆，让AI翻跟斗成了新时代最重要的硬件基础设施之一。但有意思的是，在构建这些系统时，各家对于技术路线的选择，其实各有各的算盘。

英伟达的专有AI生态

作为目前不折不扣的AI芯片王者，英伟达提供了一套完整的“全家桶”方案：GPU打底算力，辅以Arm CPU，再搭配专有的CUDA软件生态、InfiniBand网络和NVLink互联方案。客户基本可以闭眼选这套打包方案，拿来就能直接上手搭建高性能AI应用。

从计算层面来看，GPU依然是目前最通用的AI算力硬件。英伟达在架构上的创新让新一代Blackwell GPU的算力大幅提升，尤其在生成式AI应用上。配合大容量HBM，无论是计算能力还是内存带宽，都稳稳站在了AI硬件的顶峰。云厂商和不少构建大型AI应用的公司，依然在大批量采购英伟达GPU，或者基于这套硬件生态的服务器。

同样不可忽视的，是CUDA这座护城河。即便它是一个封闭的专有软件栈，但依靠庞大的开发者社区和丰富的应用生态，偏偏站到了行业顶端。很多时候，比起芯片设计本身的技术优势，这套生态才是后来者最难翻越的高墙。

博通的开放之路

不过，也有厂商走了另一条路，而且走得相当不错——比如博通力推的“开放”标准。在多数人眼中，博通是一家网络与通信巨头，提供开放的以太网连接方案、PCIe互联方案以及共封装光学方案等。但事实上，博通的定制芯片设计业务营收同样可观。通过帮云厂商做芯片设计服务，这些客户得以推出基于自研架构的AI加速芯片，迭代速度还特别快。

博通XPU芯片 / 博通

在不久前的AI投资者大会上，博通展示了他们参与设计的新款XPU芯片。从芯片布局来看，除了中间两个大大的计算单元，左右两边整整堆了12块HBM内存。这已经是台积电CoWoS-S封装的极限了，内存容量可能超过英伟达的Blackwell。用上这颗芯片的厂商，显然对AI性能有极致的追求——很可能是微软、Meta之类的大型云厂商。

根据预测，2024年博通半导体业务中，来自AI的营收将达到35%。这当中不仅有两大客户的定制ASIC方案量产，还包括第三个新客户相关产品的量产。在需求驱动下，博通AI芯片的营收目标已经瞄向了100亿美元。

不难猜到，其中一个大客户就是谷歌。谷歌与博通联合打造的XPU，其实已经发展到了第五代的TPU芯片。至于新加入的客户，据透露来自另一家大型消费级AI公司。这些客户之所以选择与博通合作设计XPU，除了博通丰富的AI IP和封装技术外，最关键的一点是开发周期极短——从设计到量产，最短只要10个月。

写在最后

无论是英伟达的GPU路线，还是博通的XPU路线，都给市场提供了更多元的选择。而且对于大型云厂商来说，他们大概率会两条路都走：对外给客户提供不同规格的服务器实例，对内——除了云服务之外的其他业务——则会越来越依赖自研的XPU路线。