博通（Broadcom）在2024年6月发布的2024财年第二季度财报，虽然AI芯片收入延续高速增长，但第三财季营收指引低于华尔街预期，且公司维持全年AI收入预测不变，拒绝上调。消息公布后，博通股价盘后急跌逾7%，并迅速拖累亚洲半导体板块走弱。三星（Samsung）和SK海力士（SK Hynix）作为高带宽存储器（HBM）的两大供应商，股价分别下跌约2.5%和4%，市场对AI基础设施供应链的需求持续性产生重新评估。
财报具体数据显示，博通第二财季AI半导体收入达31亿美元，同比增长超过两倍；AI业务占公司半导体收入的比重已超过40%。但非AI业务持续萎缩，宽带与存储连接芯片营收同比下滑超过10%。公司整体营收124.9亿美元，同比增长34%，但较分析师一致预期低约0.3%。对于当前第三财季，博通预计营收126亿美元，而市场预期为128.6亿美元。管理层维持全年AI芯片收入110亿美元的预测，并未如部分投资者所愿上调。分析师指出，博通的订单能见度边际走弱，部分客户可能正处于AI基础设施采购的间歇期。
市场反应迅速。博通股价在财报发布后盘后交易中下跌超过7%，创近一年最大单日跌幅。次日，亚太市场芯片股全面承压，其中三星电子股价跌幅超过2%，SK海力士跌幅接近4%。分析机构认为，博通作为全球第二大AI芯片设计公司（仅次于英伟达），其指引对AI产业链信心有显著的指标效应。
亚太存储供应链面临重估
三星和SK海力士在HBM领域占据绝对主导地位，两者合计市场份额超过95%。HBM（高带宽存储器）是AI训练和推理芯片不可或缺的配套内存，英伟达（NVIDIA）的Grace Hopper和Blackwell GPU、AMD的Instinct加速器均大量采用HBM3E或下一代HBM4。博通虽非HBM直接买家，但其定制AI芯片（ASIC）如谷歌TPU和Meta自研芯片同样需要HBM。博通指引偏弱，意味着部分下游AI计算集群的建设节奏可能放缓，从而影响HBM的采购力度。
从HBM供给侧看，当前产能依旧紧张。SK海力士在2024年一季报中表示，全年HBM产能已售罄，正在加速推进HBM3E量产。三星宣布将HBM产能较2023年提升至少2.5倍，且已批量出货HBM3E产品。不过，市场对三星HBM产品的认证进度仍存疑虑。博通事件后，投资者将更加关注这两家存储巨头在各自财报中对HBM订单能见度的表述。
与博通指引形成对比的是，台积电（TSMC）近期释放了截然不同的信号。台积电CEO魏哲家在6月股东大会上强调，AI芯片的供应短缺在未来数年内仍无法缓解，先进制程和封装产能扩张速度赶不上需求增长。这一表态表明，高端训练芯片及其配套HBM的紧缺态势中期内难以逆转。但博通的指引却暗示，特定客户定制推理芯片的需求可能进入平台期。两者并不矛盾，而是反映了AI芯片供应链在训练端与推理端正出现景气分化。
有市场观点认为，训练端对HBM的需求几乎锁定，而推理端可能因算法优化而对HBM的即时需求弹性更大。短期内，两者都会拉动HBM出货。博通指引主要影响定制推理芯片相关的订单，但训练芯片采购未见削减。亚太存储厂商仍处于双轨需求驱动的状况。
定制芯片商业模式的内在挑战
博通的谨慎并非孤例，而是定制AI芯片商业模式固有特征的体现。专用集成电路（ASIC）开发需要大量的前期工程投入（NRE），客户往往深度参与并绑定特定方案。博通AI定制芯片的大客户包括谷歌（Google）TPU四代和五代、Meta（原名Facebook）自研芯片，以及个别云计算厂商。一旦客户资本开支计划发生调整，博通的收入会出现较大波动。此外，ASIC的单晶粒毛利率通常低于英伟达的通用GPU，博通必须通过后端设计服务和系统集成来提升附加值。
与此同时，定制芯片赛道的竞争正在升温。Marvell（美满电子）同样以定制ASIC和网络连接方案争抢云端客户，英特尔（Intel）也通过代工服务（IFS）切入定制AI芯片市场。英伟达则在推出通用硬件路线图，试图以CUDA生态锁定客户，降低客户转向ASIC的动力。博通需要在高研发投入、客户多元化和稳定毛利率之间寻找平衡。此次维持全年AI芯片收入指引不变，或许是对短期订单能见度的一种务实反映。
综合上述分析，博通AI芯片指引事件凸显出当前AI供应链的结构性分化：训练端与先进HBM供应仍紧张，而定制推理芯片可能面临波动调整。亚太存储厂商作为HBM核心供应商，其需求逻辑在训练端支撑下依然成立，但需警惕个别客户需求节奏变化带来的短期扰动。未来几个季度，三星、SK海力士的HBM订单合同可见度以及博通大客户的资本开支计划，将是判断供应链走向的关键观察窗口。
名词解释：
高带宽存储器（HBM）： 一种基于3D堆叠工艺的DRAM内存技术，通过硅通孔（TSV）和微凸块实现多层芯片垂直互联，提供极高的内存带宽，专为AI训练和HPC等数据密集型应用设计。HBM目前是英伟达、AMD等AI加速器标准的搭配内存。
定制AI芯片（ASIC）： 专用集成电路，根据特定客户需求定制的AI加速芯片。与GPU相比，ASIC在特定算法下能效和成本更优，但研发投入高、应用灵活度低。博通的Tomahawk和Jericho系列交换机芯片，以及为谷歌等巨头开发的TPU和AI加速器均属此类。
本文参考来源：TechRepublic
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