ASIC

ASIC 可以适应不同的业务场景和商业模式的需求，可以满足大型CSP客户的诸多需求：1）内部工作负载的架构优化；2）更低的功耗，更低的成本；3）为AI工作负载定制的内存和I/O架构。随着AI应用的发展和生态逐步完善，AI算力集群特别是推理集群对加速计算芯片需求巨大，驱动ASIC快速成长。预计2028年数据中心ASIC 市场规模将提升至429亿美元，CAGR为45.4%。 ASIC针对特定算法和应用进行优化设计，在特定任务上的计算能力强大，通常具有较高的能效比。目前ASIC以推理场景应用为主，并开始切入到部分训练环节。对照北美四大CSP的自研产品路线：Google的TPU出货目前以v5产品为主，2025年将量产TPU v6；亚马逊的ASIC产品包括Trainium和Inferentia，分别用于训练和推理环节；微软和Meta也推出了各自的ASIC产品Maia 100和MTIA。由于大型CSP的业务模型、应用场景等多通过自身云来承载，每个云承载了独特的应用和商业模型，包括内部应用（比如搜索引擎、社交媒体等）、SaaS服务（比如AI聊天机器人、Copilot等）、IaaS服务等，自研ASIC可适应自身不同的业务场景和商业模式的需求。

ASIC 针对特定场景设计，有配套的通信互联和软件生态，虽然目前单颗 ASIC 算力相比最先进的 GPU 仍有差距，但整个ASIC 集群的算力利用效率可能会优于可比的 GPU，同时还具备明显的价格、功耗优势，有望更广泛地应用于 AI 推理与训练。我们看好 ASIC 的大规模应用带来云厂商 ROI 提升，同时也建议关注定制芯片产业链相关标的。

通信半导体&软件巨头，AI 技术浪潮 博通是全球半导体巨头，在发展历程中通过收购，整合了来自惠普半导体部门、AT&T/Bell Labs、LSI、老博通等的技术遗产，2018 年以来，通过收购CA Technologies、VMware 等软件公司进一步拓展了业务范畴。随着生成式 AI 技术浪潮来临，大型计算集群中网络架构变革+云巨头投入 ASIC 研发为公司带来重要发展机遇，我们看好公司在本轮 AI 技术浪潮中的产品、技术卡位。我们预测 FY2024-2026 年归母净利润（non-gaap）为 226/291/329亿美元，2024 年可比公司平均估值 41.4xPE，给予 FY2024 年 41.4xPE，对应市值 9331 亿美元，目标价 200.47 美元/股，首次覆盖，给予“买入”。