作者 | 汤安迪

编辑 | 周欢

半导体分析师 Jim Schneider 把博通 CEO Hock Tan 陈福阳请上台。

过去一年，博通的 AI 收入指引翻了一倍，股价跟着翻了一倍还多。但所有人心里都悬着同一个问题：这笔订单究竟是谁在买单，钱最后流向哪里？

Hock Tan 给出了答案。

AI 采用到底处于什么状态？

Jim Schneider 没有一上来就问订单。他先问了一个更大的问题：以你对企业的深度观察，现在普通企业客户的 AI 采用到底处于什么状态？

陈福阳先谈博通自己。

" 我们像今天大多数大公司一样，认真研究怎么用生成式 AI，不管是前沿模型，还是现在到处流传的开放权重模型。我们认真研究了一整年。"

他的底气来自一个特权：Mythos Preview 一发布，博通就拿到了全权限访问。他让公司里 3 万名工程师中的一半，1.5 万人，全部参与进来，硬件和软件两边一起看。

但结论并不性感。

" 最大的问题是找到真正有意义、可观的 ROI 用例。这不容易，我猜很多公司都面临同样的问题。"

芯片工程师这个例子，他讲得很具体。设计一颗芯片，如果出现 bug 需要重新流片，是六个月时间和 3000 万美元的成本，这是先进制程的代价。

"OpenAI、Anthropic 的工具，Gemini 的工具，可以帮助我们消除重新流片的需要。这里才有 ROI。"

至于那种泛泛的 " 提效 "？他直接泼了冷水。

" 如果只是单纯的生产力提升，ROI 是有争议的。真正的价值在质量、在加速部署、在创造先进技术。你不会回头去重做过去的东西。"

什么样的人用得好 AI？

什么样的人用得好 AI？陈福阳的标准很刻薄。

" 好的用户，定义是批判性思考者。说得更直白一点，是架构师。是那些真正理解上下文、理解环境、理解工作流程，并且能给模型下对指令的高级人才。"

一句话总结，他说：

" 它让聪明的人更聪明。所以反过来那句话，我不会说。"

第二名什么都得不到

真正锋利的部分，从 Jim Schneider 的下一个问题开始：模型效率越来越高，token 成本在暴跌，AI 技术栈里最大的价值到底归谁？

陈福阳先用自家生意打了个比方。

" 我们做半导体。当我们设计出一个交换机，是那一代里最好的，世界就会找上门来。最好的没有替代品。"

" 第二名什么都得不到。"

1 GW

年收入 300 亿美元

运行成本 100 亿美元

然后，他抛出了那套后来热传的账本。

" 拿一个非常优秀的前沿模型来说。1 GW 可以产生 300 亿美元的年化收入。运行 1 GW 的成本，你们都知道，大约一年 100 亿美元。所以 200 亿美元归模型公司和配套的应用，剩下 100 亿，由电力、云服务商、芯片和内存厂商去分。"

1 GW，300 亿收入，200 亿归模型公司，100 亿所有人抢。

做芯片的，其实挤在那 100 亿里和别人打架。

" 只要前沿模型还在持续，我几乎想说指数级改进，价值就会随着时间归到做最好前沿模型的人手里。价值来自创造最好的模型，以及通过它把应用变现。"

一年造出 Jalape ñ o

定制芯片这门生意，凭什么非博通不可？

陈福阳的回答很直接：我们的客户必须是前沿模型开发者，然后我们和他们贴身合谋。

" 他们把规格交给我们。我们从晶体管的物理层面开始，造出一颗能跑他们那种工作负载的芯片。这种 co-design、这种紧密协作，才是真正的区别。"

他用 OpenAI 举例。

" 我们和 OpenAI 团队紧密合作，一年之内，造出了一颗叫 Jalape ñ o 的 XPU。它的性能，不比市面上最好的通用加速器差，甚至可能更好。"

Jim Schneider 提醒他，这确实快，去年 10 月签的 100 亿瓦供应协议，今年 6 月就拿出了首批样品。怎么做到的？

" 关键就是和客户的紧密绑定。他们有懂模型的团队，把模型要什么翻译成硬件架构和规格；我们负责微架构和物理设计。这条流水线几乎无缝，造出这种级别的芯片就没那么难。"

而且合作没有停。

" 我们在做 Jalape ñ o 之后的两代产品。"

摩尔定律死了

是更好的机会

Jim Schneider 提到 Google，两小时前 Google Cloud CEO Thomas Kurian 刚在同一个舞台讲过他们的战略。4 月，博通和 Google 签了长期协议，供应 TPU 和网络产品一直到 2031 年。

陈福阳说，这个合作从第一代 TPU 就开始了，已经超过十年。

然后他开始讲为什么这个关系会越来越深，因为物理规律站在了博通这边。

" 十年前，你想让 CPU 性能更好，就换下一代工艺节点。每 18 个月左右换一次，晶体管数量翻倍，性能翻倍。这是摩尔定律。现在，摩尔定律终结了。往下走工艺节点，晶体管性能的提升几乎挤不出来 5%，你只能换来功耗优势。"

那怎么办？他的答案简单粗暴：不要一颗 die 了。

" 一颗半导体芯片受物理光学定律限制，最大 800 平方毫米。所以现在我们做两颗 die 封在一起，等效 1600 平方毫米，性能翻倍。现在这一代做的是四颗 die。你们可以想象，下一代可能到八颗。八颗 die 封成一颗芯片，等效 6000 多平方毫米，作为一颗芯片在跑。"

" 我们做的事情，就是拿别的东西替代摩尔定律。"

工艺节点这条跑了几十年上升通道被封死后，堆 die 和定制加速器成了唯一的路，而这两件事恰好都是博通最深的护城河。

他还顺手回应了 " 客户会不会自己造芯片 " 的质疑。

" 我们在半导体的 IP 储备，恐怕比大多数同行都多。高速 SerDes、每平方毫米更密的算力单元、多 die 互连、先进封装。这些深护城河，同行要追上来得自己造。过去 30 年我们就是这么赢的，无论对手是另一家半导体公司，还是客户自己。"

不是循环融资

6 月，博通宣布和 Apollo、Blackstone 合作，成立特殊目的载体：初始融资 350 亿美元，对应 200 多亿瓦算力，首批客户是 Anthropic，今年 1 GW，2027 年 5 GW。

市场立刻有声音说这是循环融资。陈福阳当场否认，措辞很硬。

" 这不是循环融资。客户看到了需求，他们也不一定非用我们不可，可以找别人。这不是循环。我们是用融资去创造需求，而需求本来就存在。"

他解释了这个结构：博通不直接出钱，而是拉来 Apollo 这样的金融伙伴承担 Anthropic 和 OpenAI 的融资风险，博通只对抵押的设备提供残值担保。

" 金融伙伴为什么愿意进来？很大程度上因为他们相信需求。二是利率，通过这种方式他们能拿到更好的评级，而 OpenAI 和 Anthropic 随着收入增长，有能力承担这种融资。"

至于为什么要做这件事？他说得很坦白：博通今天只有六个定制芯片客户，都是前沿模型公司。其中最强的两个，没人点名，但全场都知道是谁，现金流撑不起他们需要的算力。

" 我们给他们造芯片。我们站出来说，帮他们搞到训练和推理所需的算力。我们不直接融资，而是通过这个平台让他们获得融资能力。"

2000 亿的账单

1500 亿的收入

Jim Schneider：中国那边开源、开放权重模型风生水起，Moonshot、DeepSeek 这些公司，未来会不会成为博通的客户？

Hock Tan 差点没绷住。" 你这是要让我发火啊。"

他是闭源前沿模型的信徒，但承认开放权重模型可以共存。

然后他掏出第二套账本，这次是用 OpenRouter 和 Vercel 上的公开数据算的全球推理总账。

" 今天，全球生成 token 的总成本，包括生成这些 token 的基础设施，大约是每年 2000 亿美元。这是推理，训练不好监测，不算。那么模型公司从中间赚到的收入是多少？大约 1500 亿。"

注意，这意味着全行业现在是在亏钱烧规模。

" 这 2000 亿 token 成本里，大约一半是闭源前沿模型生成的。另一半，甚至更多是开放权重模型。再看收入：至少 75% 来自前沿模型，大概 1200 亿。他们花了大约 1000 亿。还不错，还在增长。"

" 开放权重模型呢？花掉另外 1000 亿，只产生 300 亿收入。你们觉得这是一个可持续的模式吗？"

" 这证明了一件事：价值流向智能持续改进的地方。"

现金太多了

只能分红和回购

压轴问题照例是资本配置。按博通的指引，未来两年自由现金流会非常夸张，2026 年结束时的现金就会创纪录，2027 年光 AI 收入指引就是 1150 亿美元，全年自由现金流率 mid-40s（约 45%）。

陈福阳的回答很松弛。

" 给我三个月。我们通常每年 12 月的董事会讨论资本配置。"

但他已经把选项划掉了一半。

" 债务大概 560 亿美元，是利率低的时候借的。我为什么要提前还掉低息债务？"

" 所以资本配置真的只剩两个选择：提高股息，以及回购。"

小结

陈福阳给出的两组数据：

1 GW 产生 300 亿美元收入，200 亿归模型公司，100 亿留给电力、云、芯片、内存去分。做芯片的人，分到的其实是最薄的那一层。

全球推理一年烧掉 2000 亿美元 token 成本，只产生 1500 亿收入。闭源模型花 1000 亿赚 1200 亿，开源模型花 1000 亿只赚 300 亿。

最好的拿走几乎全部，第二名什么都得不到。摩尔定律终结之后，能替代它的只有定制加速器；而能造出八颗 die 封成一颗芯片的，全世界没几家。

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