博通AI警报：65%毛利率面临定制芯片挑战

博通 (AVGO) 发布的 2025 财年第四季度财报令市场观察人士感到惊讶。尽管报告收入为 180.2 亿美元（同比增长 28%），非 GAAP 每股收益为 1.95 美元（超出预期 0.31 美元），但结果好坏参半。该公司甚至预计 2026 年第一季度人工智能收入同比“翻倍”，达到 82 亿美元，延续了第三季度盈利的大幅增长。

华尔街有何反应？ 2025 年 12 月 12 日，博通股价暴跌 10.77%。

罪魁祸首？指引中隐藏着一行字：博通预计，由于“人工智能收入组合增加”，2026 财年第一季度的综合毛利率将下降约 100 个基点 (1%)。

等待。 “赢得”人工智能芯片竞赛如何让您“减少”利润？

边际压缩悖论

博通刚刚证实了一个令人不安的事实：从结构上来说，人工智能芯片的利润低于传统半导体和软件。

在 2025 财年第四季度，博通的非 GAAP 毛利率达到 78%，这个数字令人印象深刻，同比增长了 100 个基点。但首席执行官 Hock Tan 警告投资者，随着人工智能在收入组合中占据更大份额，这一利润率将会压缩。

为什么？因为博通的人工智能业务的毛利率低于其传统网络 ASIC 和企业软件产品组合。该公司的基础设施软件部门（占收入的 38.5%）的运营利润接近垄断，而针对 Google、Meta 和 OpenAI 等超大规模企业的定制 AI 加速器的定价非常低。

让我们来分解一下经济学。

了解毛利率与营业利润率

在深入了解具体细节之前，有必要澄清“经典人工智能”和“定制人工智能”之间的区别以及营业利润——这一区别对于理解博通的困境至关重要。

毛利率是减去直接销货成本 (COGS) 后剩余收入的百分比：

$$\text{Gross Margin} = \frac{\text{Revenue} - \text{COGS}}{\text{Revenue}} \times 100$$

对于半导体，COGS 包括晶圆成本、封装、测试和直接制造费用。它不包括研发、销售或一般管理费用。

营业利润率更进一步，减去所有营业费用（研发、销售、营销、一般行政费用）：

$$\\text{Operating Margin} = \\frac{\\text{Operating Income}}{\\text{Revenue}} \\times 100$$

这是一个悖论：博通的人工智能芯片可以具有“较低的毛利率”，但仍然可以通过所谓的“运营使用”来提高“运营利润”——将固定的研发和管理成本分摊到更高的收入上。

2025 年第四季度，博通的非 GAAP 营业利润率达到 66.2%，同比增长 350 个基点，尽管人工智能组合压缩了毛利率。该公司通过大规模销售“低利润”产品总体上赚了“更多”钱。

但这并不能阻止投资者在看到短期利润率压缩时感到恐慌。

CoWoS 瓶颈：为什么 AI 芯片成本更高

人工智能芯片利润率较低的技术原因可以归结为一个缩写词：CoWoS（基板上晶圆芯片）。

CoWoS 是台积电的 2.5D 先进封装技术，将逻辑小芯片与高带宽存储器 (HBM) 集成在硅或有机中介层上。它是 NVIDIA 的 H200 和 Blackwell GPU、AMD 的 MI300 系列以及 Broadcom 的超大规模定制 AI 加速器背后的支持技术。

问题是：**由于容量限制和 NVIDIA 需求激增，CoWoS 成本在过去一年中上涨了 20% 以上。台积电的利用率已接近满负荷，该公司正加紧在嘉义科学园区建造新的 CoPoS（基板上芯片芯片）设施，以解决这一瓶颈。预计到 2026 年，先进封装的需求将同比增长 40%，从 484,000 片晶圆增加到 678,000 片晶圆。

对于博通来说，这意味着：

• 每单位晶圆成本更高（台积电对 CoWoS 收取溢价）
• 交货时间更长（产能限制降低了谈判能力）
• 产量挑战（集成多个小芯片和 HBM 堆栈会降低产量，增加浪费）

与 Broadcom 的传统网络 ASIC 相比，后者使用成熟的封装技术，成本低得多。向人工智能芯片的转变使产品组合转向“成本更高”的制造工艺，从而压缩了毛利率。

定制硅陷阱

这个问题还有另一层：博通的人工智能芯片是“定制加速器”，而不是商用芯片。

Google (TPU)、Meta (MTIA) 和 Amazon (Trainium/Inferentia) 等公司正在构建自己的 AI 处理器，以避免支付 NVIDIA 的垄断加价。博通根据合同设计和制造这些芯片，但超大规模厂商在价格上积极谈判，因为他们的订单量很大。

定制芯片的经济效益是残酷的：

• 高研发成本：设计定制人工智能加速器需要多年的工程工作，成本分摊给单个客户。
• 没有定价权：与 NVIDIA 不同，由于其 CUDA 护城河，NVIDIA 可以对每个 H200 GPU 收取 30,000 美元以上的费用，Broadcom 的竞争目标是相对于 NVIDIA 的定价“节省成本”。
• 大规模利润微薄：博通通过销量而非单位利润赚钱。该公司价值 730 亿美元的人工智能积压订单集中在五个客户手中，这意味着一次重新谈判可能会进一步降低利润率。

这就是定制芯片陷阱：您可以通过提供比 NVIDIA 更低的成本来赢得业务，但在此过程中您会牺牲利润率。

为什么AI加速器与传统芯片不同

人工智能芯片处于资本支出和运营支出密集的堆栈，而传统半导体则不然。

在芯片层面，人工智能加速器可以具有强大的单位经济效益。高级节点 AI GPU 每块板的平均售价 (ASP) 可达数万美元，代工级毛利率在 50-60% 以上范围内。但这些利润被以下因素活活蚕食：

• 在架构、编译器、固件和运行时软件方面进行大规模研发
• 数据中心、网络、液体冷却和存储的巨大资本支出
• 持续的电力、运营和软件工程运营支出

对于构建定制芯片的超大规模企业来说，“利润”表现为避免的供应商利润 - 他们正在用内部定价的容量取代高利润的 NVIDIA GPU。但对于向超大规模厂商出售芯片的博通来说，如果利润压缩是结构性的——这意味着博通必须无限期地支付更多费用来封装这些芯片——那么整个人工智能硬件领域（包括英伟达和AMD）可能会面临估值重置。

这对投资者意味着什么

Broadcom 12 月 12 日的抛售反映了一个严酷的现实：AI 芯片收入增长和盈利能力正在脱钩。

该公司的人工智能收入同比翻了一番，但投资者现在正在定价这种增长是以牺牲利润率为代价的风险。在 12 月 12 日崩盘之前，该股今年迄今已上涨 75%，其中大部分涨幅是基于人工智能将与博通软件业务一样盈利的假设。

它不是。

对于股东来说，关键问题是经营用途能否抵消毛利率稀释。博通认为，人工智能的固定成本结构（高研发、低单位制造成本）意味着即使毛利率压缩，运营利润率仍将保持强劲。该公司第四季度营业利润率为 66.2%，支持了这一论点。由于 CoWoS 封装的物理成本昂贵，利润率正在压缩。分析师预计这一趋势将持续到 2026 年。但如果 AI 芯片价格继续下降——由于来自亚马逊定制芯片、开源 AI 模型的竞争，或者超大规模资本支出的更广泛放缓——博通可能面临双重打击：利润率下降*和收入增长放缓。

更广泛的行业信号

博通的保证金警告并非孤立事件。它是整个人工智能基础架构堆栈中更广泛模式的一部分：

• Oracle 于 12 月 10 日警告，其人工智能基础设施的资本支出将比预期增加 150 亿美元，这让投资者对投资回报时间表感到不安。
• 台积电 正在将 CoWoS 成本的增加转嫁给客户，迫使芯片制造商承担更高的投入成本。
• NVIDIA 是人工智能芯片堆栈中唯一一家拥有定价权的公司，甚至它也面临来自超大规模企业构建定制替代品的压力。

12 月 12 日科技股遭遇抛售，纳斯达克指数下跌 1.9%，反映出人们越来越认识到 人工智能淘金热存在盈利问题。需求是无限的，但利润却在萎缩。

对于博通来说，前进的道路很明确：通过比运营支出更快地扩大人工智能收入来维持运营使用。但对于投资者来说，利润压缩悖论是一个警告：并非所有人工智能收入都是平等的。

当一家报告人工智能增长 74% 的公司发现其股价在一天内暴跌 10% 时，是时候问问华尔街的人工智能估值是否建立在沙子上了。

资料来源 (5)

• broadcom.com Broadcom Q4 Fiscal Year 2025 Results
• prnewswire.com Broadcom Announces Fourth Quarter and Fiscal Year 2025 Financial Results
• nasdaq.com Broadcom Q4 Earnings Beat Estimates, Revenues Rise Y/Y, Shares Fall
• dqindia.com TSMC CoWoS Packaging Technology and Economics
• markets.financialcontent.com Beyond Moore's Law: Advanced Packaging Propels AI Computing