ブロードコムのAI急増：カスタムシリコンが新たなゴールドスタンダードである理由

世界中が Nvidia のあらゆる動きに注目する中、Broadcom (AVGO) は AI 時代に不可欠なバックボーンとしての地位を静かに固めています。半導体大手は最新の収益報告書で、AI チップの売上高は前年比で 2 倍になったという驚くべき指標を確認し、今四半期に向けても軌道は引き続き垂直であると述べています。

投資家とエンジニアの両方にとって、これは単なる収益の向上ではなく、AI インフラストラクチャの構築方法における根本的な変化の検証です。 「カスタムシリコン」時代が到来。

ニュース: 300 億ドルのランレート

ブロードコムの報告書は、ほぼ完全に同社のAI半導体部門によって推進されていた予想を打ち砕いた。同社は現在、AI の収益が 2026 年度に 300 億ドルに達すると予測しています。

これを大局的に見てみると、ほんの 2 年前、Broadcom は主に従来のネットワーキングおよびワイヤレス プレーヤーとして見られていました。現在、同社は、Nvidia に次ぐ、地球上で 2 番目に重要な AI シリコン プロバイダーです。

この成長は、次の 2 つの異なるエンジンによって促進されています。

1. AI ネットワーキング: 数千の GPU が相互に通信できるようにするスイッチと相互接続。
2. カスタム アクセラレータ (XPU): 特定のハイパースケーラー (Google や Meta など) 向けに設計された特注の AI チップ。

詳細: カスタム シリコン革命

Broadcom の AI ビジネスが倍増しているのはなぜですか?その答えは、汎用 GPU の限界にあります。

Nvidia の H100 GPU と Blackwell GPU は驚異的な技術ですが、汎用性の高いものです。これらは、LLM のトレーニングから物理シミュレーションの実行まで、「すべて」をうまく実行できるように設計されています。同じ特定のワークロード (レコメンダー システムや検索トランスフォーマーなど) を 24 時間年中無休で実行する Google や Meta のような企業にとって、汎用チップは非効率です。必要のない機能のために電力とシリコン領域を過剰に使用します。

ASIC (特定用途向け集積回路) に参入する

ここがブロードコムの強みです。既製の「Broadcom GPU」は販売していません。代わりに、同社はハイパースケーラーのハイエンド設計パートナーとして機能します。

• Google の TPU (Tensor Processing Unit): Broadcom は、Google 検索から Gemini まであらゆるものに電力を供給するチップである TPU に関して、何世代にもわたって Google のパートナーであり続けています。
• Meta の MTIA: Meta が Nvidia への依存を減らすために独自のシリコンへの取り組みを強化する中、Broadcom は相互接続と IP の統合に深く関与しています。
• OpenAI の噂の XPU: レポートによると、OpenAI は Broadcom と協力して独自の推論チップを構築し、GPT-5 のようなモデルを提供するコストを大幅に削減することを目指しています。

この「カスタムシリコン」のビジネスモデルは素晴らしい。 Broadcom は高速 SerDes (シリアライザー/デシリアライザー) IP (本質的にチップの神経系) とパッケージング テクノロジーを提供し、顧客はロジックを提供します。これにより、複数年にわたる深刻なロックインが生じます。 Google が TPU アーキテクチャを中心にデータセンターを構築すると、簡単に切り替えることはできません。

ネットワーク戦争: イーサネット vs. InfiniBand

カスタム シリコンが栄光を手にする一方で、Broadcom のネットワーキング部門はデータセンターにおける重要な戦争に勝利しつつあります。

Nvidia は、AI クラスター向けに InfiniBand (Mellanox 買収を通じて) を推進し、低遅延を提供すると主張しています。 Broadcom は イーサネット で対抗します。

歴史的には、InfiniBand の方が高速でした。しかし、Broadcom の Jericho3-AI と Tomahawk 5 スイッチ チップにより、イーサネットが追いつきました。たとえば、Jericho3-AI チップには次のような機能があります。

• 完璧な負荷分散: 利用可能なすべてのリンクにパケットを均等に分散させ、輻輳を防ぎます。
• ゼロインパクト フェイルオーバー: リンクが停止した場合、トレーニングの実行をクラッシュさせることなく、トラフィックは即座に再ルーティングされます。

市場は投票しました。 AMD、インテル、メタ、マイクロソフトが支援する「ウルトラ イーサネット コンソーシアム」は、イーサネットが将来の AI クラスターの標準であると事実上宣言しました。これは、世界中の高速イーサネット スイッチの大部分にシリコンを供給しているブロードコムにとって、巨大な堀です。

問題の物理学: 1.6T が重要な理由

私たちは物理的な壁にぶち当たっています。速度がポートあたり 800 ギガビットから 1.6 テラビット (1.6T) に移行するにつれて、サーバーを接続する銅線ケーブルが問題になりつつあります。

これらの周波数では、電気信号はわずか数インチの銅線で劣化します。これを解決するために、Broadcom は Co-Packaged Optics (CPO) の先駆けとなっています。

従来のセットアップでは、スイッチ チップはボードの中央にあり、銅配線は光ファイバー トランシーバーを接続する端まで伸びています。 1.6T では、そのトレースは長すぎます。信号が消えます。 CPO はレーザーとフォトニクスを チップ パッケージ上に直接移動します。

$Signal\_Integrity \propto \frac{1}{Distance^2}$

この距離をなくすことで、Broadcom は消費電力を 30 ～ 50% 削減します。これは、AI データセンターが電力網を限界点にまで押し上げているときに、重要な節約になります。

競争: マーベルとのデュオポリ

この分野への投資は、多くの場合、Broadcom か Marvell Technology (MRVL) の二者択一で決まります。

これら 2 社は、高速ネットワーキングとカスタム シリコンの分野で実質的に複占を形成しています。 Nvidia が GPU ラックを独占している一方で、それらのラック間の接続はほぼ Broadcom または Marvell の領域に限定されています。

• マーベルの強み: マーベルは、アマゾン ウェブ サービス (AWS) の主要なシリコン パートナーです。 Amazon が使用している Trainium および Inferentia チップは、主に Marvell のカスタム ASIC 部門の成果です。マーベルは光 DSP (デジタル シグナル プロセッサ) 市場にも積極的で、自社の「Teralynx」スイッチを備えた Broadcom の「Tomahawk」ラインと真っ向から競合することがよくあります。
• Broadcom のエッジ: スケールと IP の深さ。 Broadcom の「Jericho」アーキテクチャは、複雑なトラフィックをルーティングするためのゴールドスタンダードとして広く考えられており、AI クラスターだけでなく、インターネットのコア バックボーンに電力を供給しているのはこのためです。さらに、Broadcom の買収戦略により、Broadcom は PCIe スイッチング (PLX Technology 経由) とファイバー チャネル (Brocade 経由) の特許の要塞を手に入れたため、Broadcom に料金を支払わずに最新のデータセンターを構築することはほぼ不可能になりました。

AI投資家にとって、これは勝者総取りの市場ではないが、ブロードコムは「ビッグスリー」（グーグル、メタ、アップル）の中で確固たる地位を築いているため、おそらくマーベルのアマゾン中心のポートフォリオよりも多様化した顧客ベースを獲得しているだろう。

VMware ワイルドカード: 「プライベート AI」

Broadcom の収益向上には、見落とされがちなもう 1 つの原動力があります。VMware です。

Broadcom が VMware を 690 億ドルで買収したとき、懐疑論者はそれをレガシー ソフトウェア プレイと呼びました。しかし、CEO のホック・タン氏は別のビジョンを持っていました。 Broadcom は現在、VMware Cloud Foundation (VCF) を通じて「プライベート AI」を積極的に推進しています。

理論は単純です。ほとんどの企業 (銀行、医療機関、政府) は、規制とプライバシーの問題により、機密データをパブリック ChatGPT または Gemini インスタンスにアップロードできません。 AI モデルをオンプレミスの独自のプライベート データ センターで実行しなければなりません。

VMware の新しいスタックにより、これらの企業は GPU を仮想化し、標準サーバー上でプライベート RAG (Retrieval-Augmented Generation) クラスターを実行できるようになります。このソフトウェアのプッシュにより、フライホイール効果が作成されます。

1. 企業はプライベート AI を実行するために VCF を購入します。
2. プライベート AI は (標準の DB アプリとは異なり) 大量の帯域幅を必要とします。
3. 企業は、オンプレミス ネットワークを 400G および 800G イーサネットにアップグレードします。
4. Broadcom は、それを実現するためのネットワーク シリコンを販売しています。

ソフトウェア層 (VMware) を制御することで、Broadcom は Global 2000 のハードウェア リフレッシュ サイクルを効果的に指示できます。

今後の見通し: 1 兆ドルのインフラストラクチャ

ブロードコムの収益は先行トレンドの遅行指標となる。 Microsoft、Google、Amazon、Meta による設備投資は、2025 年だけで 2,000 億ドルを超えると予測されています。そのかなりの部分は、特にカスタム シリコンとネットワーク機器に割り当てられています。

Broadcom にとってのリスクは集中です。少数の大規模顧客 (Google、Meta、Apple) が収益の大きな部分を占めているため、デザイン上の勝利を 1 つ失うことは壊滅的です。ただし、チップの設計サイクルは長い (3 ～ 5 年)。 2026 年の収益を牽引するチップはすでに設計されています。

今のところブロードコムは、AI冷戦における「武器商人」としての地位を確立することに成功しており、弾薬だけでなく戦争を可能にする供給ラインも販売している。

出典 (4)

• investors.broadcom.com Broadcom Q3 Fiscal Year 2025 Results
• tomshardware.com OpenAI and Broadcom Co-Develop Custom AI Chips
• nextplatform.com Broadcom at the Crossroads Between Merchant and Custom Silicon
• broadcom.com Broadcom Custom Silicon Product Overview