業績會第一現場

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博通2026財年Q1業績直播

主要收穫（AI生成）

財務表現：
- 博通報告稱，2026年第一季度營收達到創紀錄的$193億，同比增長29%。
- 第一季度合併調整後的EBITDA達到創紀錄的$131億，佔收入的68%。
- 第一季度營業利潤爲$128億，較去年增長31%。
- 本季度毛利率爲77%，而營業利潤率上升至66.4%。

業務進展：
- 人工智能半導體強勁增長，特別是針對頂級客戶的定製AI XPUs。
- 已爲谷歌出貨第七代TPU，並開始爲Anthropic部署1千兆瓦的TPU計算能力。
- 確保了合作伙伴關係和多年供應協議，以支持長期的人工智能基礎設施需求。
- VMware的基礎架構軟件表現出增長勢頭，將CPU、GPU、存儲和網絡整合到高性能私有云環境中。

機會：
- 廣泛的市場擴張和深化戰略客戶合作，特別是在AI半導體領域，簽訂多年的安全協議。
- 客戶逐漸轉向特定的、定製化的XPUs以進行高級AI操作，顯示出強勁的未來需求。

下一季度指引:
- 預計2026年第二季度的合併收入約爲$220億，同比增長47%。
- 第二季度AI半導體收入預計爲$107億，同比增長140%。
- 第二季度基礎設施軟件收入預測爲$72億，同比增長9%。
- 第二季度調整後的EBITDA預計約佔收入的68%。

風險：
- 對AI計算資源的需求不斷增加，博通的大膽增長預測依賴於少數高風險客戶的持續大規模投資，如果這些客戶的戰略方向或經濟能力發生變化，則可能帶來風險。

完整記錄稿（AI生成）

接線員

歡迎參加博通公司2026財年第一季度財務業績電話會議。現在，我將電話轉交給博通公司的投資者關係主管Ji Yoo，請他進行開場發言和介紹。

Ji Yoo

謝謝接線員，大家下午好。今天與我一起參加會議的有Hock Tan，總裁兼首席執行官；Kirsten Spears，首席財務官；Charlie Kawwas，半導體解決方案集團總裁；以及Ram Velaga，基礎設施軟件集團總裁。博通在市場收盤後發佈了新聞稿和財務表格，詳細描述了我們2026財年第一季度的財務表現。如果您沒有收到副本，請訪問博通官網broadcom.com的投資者欄目獲取相關信息。

本次電話會議正在現場直播，音頻回放可通過博通官網的投資者欄目訪問，有效期爲一年。在準備好的發言中，Hock和Kirsten將詳細介紹我們2026財年第一季度的業績、2026財年第二季度的指引以及商業環境的相關評論。我們將在準備好的發言結束後回答提問。有關可能導致實際結果與本次電話會議中的前瞻性陳述產生重大差異的具體風險因素，請參閱今天的新聞稿及我們最近向美國證券交易委員會提交的文件。

除了按照美國通用會計準則（GAAP）報告外，博通還以非GAAP基準報告了一些財務指標。GAAP與非GAAP衡量標準之間的對賬包含在今天新聞稿附帶的表格中。今天電話會議的評論將主要圍繞我們的非GAAP財務結果展開。現在，我把電話轉交給Hock。

Hock Tan

謝謝Ji，也感謝大家今天加入我們。在我們2026財年第一季度，總收入達到了創紀錄的$193億，同比增長29%，超出預期主要是由於AI半導體的增長超出了預期。這一強勁的收入轉化爲卓越的盈利能力，第一季度綜合調整後的EBITDA達到了創紀錄的$131億，佔收入的68%。這些數據表明，我們的規模持續推動着顯著的運營槓桿效應。

展望下一季度，即2026財年第二季度，我們預計合併收入約爲$220億，同比增長47%。接下來，讓我爲大家詳細介紹我們的半導體業務。

在第一季度，收入達到創紀錄的$125億，同比增長加速至52%。這種強勁增長由AI半導體收入驅動，同比增長106%至$84億，遠高於我們的預測。在第二季度，這一勢頭將進一步加速，我們預計半導體收入將達到$148億，同比增長76%。推動這一增長的是AI收入的增長，其同比增長將急劇加速至140%，達到$107億。

我們的定製加速器業務在第一季度同比增長了140%。這一勢頭在第二季度繼續保持。我們在所有5個客戶中的定製AI加速器的部署進展非常順利。對於谷歌，我們在2026年繼續增長軌跡，第七代Ironwood TPU需求強勁。在2027年及以後，我們預計下一代TPU的需求將會更加強勁。

對於Anthropic，我們在2026年有一個非常好的開始，TPU計算量爲1千兆瓦。而在2027年，這一需求預計將激增至超過3千兆瓦的計算量。我想補充一句，我們的XPU產品系列不僅限於TPU。

與近期的一些分析師報告相反，Meta的定製加速器MTIA路線圖依然充滿活力。我們現在正在進行出貨。實際上，對於下一代XPU，我們將在2027年及以後擴展到多個千兆瓦的規模。最後，在第4和第5位客戶方面，我們今年看到了強勁的出貨量，並預計在2027年將翻倍以上。我們還迎來了第六位客戶——OpenAI，預計他們將在2027年大規模部署第一代XPU，計算能力超過1千兆瓦。

讓我花點時間強調一下，我們與這六家客戶在開發AI XPUs方面的合作是深入、戰略性且多年期的。我們在這些合作關係中提供了SerDes、芯片設計、工藝技術、先進封裝和網絡方面的無與倫比的技術，使每個客戶都能爲其差異化的LLM工作負載實現最佳性能。我們在加速上市時間的同時，以非常高的良率交付這些XPUs，並具備大批量生產能力。除了技術之外，隨着客戶擴大其計算基礎設施的部署，我們還提供多年期的供應協議。

在目前領先晶圓產能受限、高帶寬內存和基板供應緊張的情況下，我們有能力確保供應，這保證了我們合作關係的持久性。並且我們已經爲2026年至2028年完全確保了這些組件的產能。隨着對XPUs需求前景強勁，AI網絡需求正在加速增長。第一季度AI網絡收入同比增長60%，佔AI總收入的三分之一。在第二季度，我們預計AI網絡將大幅加速增長，達到AI總收入的40%。我們在網絡領域明顯正在獲得市場份額。

讓我來解釋一下。在橫向擴展方面，我們率先推出的Tomahawk 6交換機（每秒100太比特）以及我們的200G SerDes正在捕獲來自超大規模客戶的需求，無論他們今年使用XPUs還是GPUs。這一領先地位將在2027年通過下一代Tomahawk 7得到延續，其性能翻倍。與此同時，在縱向擴展方面，隨着我們客戶的集群規模不斷擴大，我們憑藉200G SerDes能夠使這些客戶繼續使用直接連接銅纜。到2028年，當我們升級到400G SerDes時，我們的XPU客戶可能將繼續保持直接連接銅纜，這是一個巨大的優勢，因爲轉向光通信的選擇更加昂貴且需要顯著更多的電力，反映了上述因素。

我們在2027年的可見度已大幅提升。事實上，今天我們可以明確看到僅從芯片（不包括其他產品）來看，2027年的AI收入將超過$1,000億。我們也已經確保了實現這一目標所需的供應鏈。現在來看看非AI半導體。第一季度收入爲$41億，同比持平，符合預期。企業網絡、寬帶、服務器存儲收入同比上升，抵消了無線業務的季節性下滑。在第二季度，我們預測非AI半導體收入約爲$41億，同比增長4%。

現在讓我談談我們的基礎設施軟件部分。第一季度基礎設施軟件收入爲$68億，符合我們的預期，同比增長1%。對於第二季度，我們預計基礎設施軟件收入約爲$72億，同比增長9%。VMware收入同比增長13%。訂單持續強勁，第一季度預訂的總合同價值超過$92億，維持了年度經常性收入(ARR)同比增長19%。

讓我再次強調，我們基礎設施軟件業務的增長反映了我們在基礎架構上的專注與投資。並且我們的基礎設施軟件不會受到AI的影響。事實上，VMware Cloud Foundation (VCF) 是數據中心中必不可少的軟件層，整合了CPU、GPU、存儲和網絡，構建了一個通用高性能私有云環境。作爲AI軟件與物理芯片、硅之間的永久抽象層，VCF無法被繞過或取代。它實際上使企業能夠通過硬件本身無法提供的敏捷性有效地擴展複雜的生成式AI工作負載。

我們相信，生成式AI和代理式AI的增長將會增加對VMware的需求，而不是減少。總而言之，讓我把所有內容總結一下：在2026年第二季度，我們預計合併收入同比增長將加速至47%，達到約$220億，並預計調整後的EBITDA約爲收入的68%。那麼，接下來我把電話交給Kirsten。

Kirsten Spears

謝謝，Hock。讓我來詳細說明一下我們第一季度的財務表現。本季度合併收入創紀錄地達到了$193億，同比增長29%。本季度毛利率佔收入的77%。合併運營費用爲$20億，其中$15億用於研發。第一季度運營利潤創紀錄地達到了$128億，同比增長31%。由於有利的運營槓桿，運營利潤率同比增長50個點子，達到66.4%。調整後EBITDA爲$131億，佔收入的68%，高於我們67%的預期。

現在讓我們詳細看看我們的兩個部門。首先看半導體部門。半導體解決方案部門的收入創紀錄地達到$125億，在AI推動下，同比增長加速至52%。半導體收入佔本季度總收入的65%。半導體解決方案部門的毛利率同比增長30個點子，達到約68%。運營費用爲$11億，反映了在前沿AI半導體研發上的增加投資，佔收入的8%。半導體運營利潤率同比提升260個點子，達到60%，反映出強勁的運營槓桿。

接下來討論基礎設施軟件。基礎設施軟件收入爲$68億，同比增長1%，佔總收入的35%。本季度基礎設施軟件的毛利率爲93%，運營費用爲$9.79億。第一季度軟件運營利潤率同比提升190個點子，達到78%。再來看現金流。本季度自由現金流爲$80億，佔收入的41%。我們在資本支出上花費了$2.5億。第一季度末庫存爲$30億，因爲我們繼續確保組件以支持強勁的AI需求。第一季度在手庫存天數爲68天，而第四季度爲58天，這是基於對AI半導體增長加速的預期。

轉向資本配置。在第一季度，我們向股東支付了$31億的現金股利，基於每股季度普通股現金股利爲$0.65。在本季度，我們回購了$78億或大約2,300萬股普通股。總計在第一季度，我們通過股利和股票回購向股東返還了$109億。在第二季度，我們預計非GAAP攤薄後股份總數約爲49.4億股，不包括潛在股票回購的影響。我們在第一季度末持有$142億的現金。今天，我們宣佈董事會已授權額外$100億用於我們的股票回購計劃，有效期至2026年日曆年結束。

接下來談談指導方針。我們對第二季度的預測是合併收入爲$220億，同比增長47%。我們預測半導體收入約爲$148億，同比增長76%。其中，我們預計第二季度AI半導體收入爲$107億，同比增長約140%。我們預計基礎設施軟件收入約爲$72億，同比增長9%。爲了您的模型參考，我們預計合併毛利率將環比持平爲77%。我們預計第二季度調整後的EBITDA約爲68%。由於全球最低稅和收入地理分佈的影響，我們預計第二季度和2026財年的非GAAP稅率約爲16.5%，相較於2025財年有所變化。這結束了我的準備發言。操作員，請開放提問環節。

接線員

[操作員說明] 我們第一個問題將來自Jefferies的Blayne Curtis。

布萊恩·柯蒂斯

只是澄清一下問題。只是澄清一下，Hock，關於超過$1,000億的部分。我想您說的是AI芯片。我只是想確認一下，您是否在澄清ASICs和網絡之間的區別，並且不知道機架收入是如何歸類的。然後問題是，我認爲目前這個組別最大的疑慮是，您本季度在AI領域的增長率大約翻了一番。我認爲這就是今年雲資本支出的增長情況。我只是好奇您的看法，考慮到您對2027年的展望，您應該會是一個市場份額的獲得者。我只是想知道您的看法，投資者普遍擔心超大規模計算公司需要在今年或明年，或者再下一年看到投資回報。我只是好奇您如何看待這一點，您如何將其納入您的展望？

Hock Tan

我們看到的情況是——我們過去幾個月看到的並繼續看到的是——其實並不是特別談論超大規模計算公司，我們的客戶，Blayne，僅限於那幾個玩家。他們中有些是超大規模計算公司，有些不是，但他們都有一個共同點，那就是創建LLMs（大型語言模型），將其產品化並生成平台，無論是企業消費的代碼輔助或是代理AI，還是我們所知的消費者訂閱服務，這些前景很多已經成爲了我們的客戶。無論這是生成式AI還是代理AI，他們在創造一個平台。這就是我們的客戶。對於每一位這樣的客戶，我們看到他們對訓練所需的計算能力的需求越來越強，這是他們始終需要的。

但讓我們感到非常、非常有趣和驚訝的是，爲了將LLMs產品化並實現其最新LLMs的商業化，推理正在驅動大量的計算能力，這對我們來說是非常有利的，因爲所有這些玩家，我們的五六個客戶都在致力於開發他們自己的定製加速器。除此之外，還有他們自己設計的網絡集群架構。因此，我認爲隨着我們在過去的六個月內聽到的公告，我們將看到需求持續增加。澄清一下您之前的問題，Blayne，當我們預測時，我們有明確的視野，即到2027年，我們的收入將大大超過$1,000億。我關注的是，這些基本上都是基於芯片的，無論是XPUs、交換芯片還是SerDes，我們討論的就是硅含量。

接線員

稍等片刻進行下一個問題，該問題將來自摩根大通的Harlan Sur。

Harlan Sur

祝賀團隊取得強勁的結果。Hock，圍繞CSP和超大規模計算公司着手內部XPU、TPU設計工作已經有大量噪音，對吧？我們稱之爲COT，即客戶自有工具。這在ASIC領域不是一個新動態，對吧？我認爲博通團隊在過去30年裏經歷過這種COT競爭局面，而你們一直是ASIC行業的領導者。很少有這些COT項目取得成功。現在在AI領域，一些COT項目開始進入市場，但看起來它們的性能至少比您當前代解決方案低兩倍，在芯片設計複雜性、封裝複雜性和IP方面也低兩倍。所以也許可以快速提兩個問題。Hock，一個是給您的，鑑於您對明年的可見性，您是否認爲這些COT科學項目會從博通手中奪走任何有意義的TPU、XPU市場份額？另一個快速問題是給您或Charlie的，鑑於博通的TPU、XPU項目在性能複雜性IP方面領先這些COT項目12到18個月，博通團隊如何進一步擴大這一差距？

Hock Tan

這是一個非常好的問題。它正好契合我在開場白中特意花時間說的內容，當任何我們的客戶——任何可能是超大規模計算公司或LLM開發者試圖完全自力更生，創建所謂的客戶自有工具或COT模型時，他們會面臨巨大的挑戰。一是技術，也就是與創建硅芯片相關的技術，尤其是他們需要用來計算的XPUs，這些XPUs需要優化並運行——訓練和推理它們從LLMs產生的工作負載。我們談到的技術，來自不同的維度。我們需要最好的硅設計團隊。你需要尖端的、真正前沿的SerDes，非常先進的封裝，而且同樣重要的是，你需要知道如何將它們聯網成集群。我們在這方面已經做了20多年，特別是在硅領域。而在當今的生成式AI空間，如果你是一個LLM玩家，試圖做自己的芯片，你不能負擔得起一個僅僅足夠好的芯片。你需要最好的芯片，因爲你不僅與其他LLM玩家競爭，最重要的是，你還與英偉達競爭，他們絲毫沒有放鬆警惕。他們每一代都在生產越來越好的芯片。因此，作爲一個試圖在全球建立平台的LLM玩家，你必須創造出不僅能夠與英偉達競爭，還要與其他所有平台玩家競爭的芯片。爲此，你真的需要相信合作伙伴在硅技術、IP和執行方面的最佳能力，我們親眼見證了這一點。非常謙虛地說，我們現在遙遙領先。我們將在許多年內看不到COT的競爭，雖然最終會出現，但我們還有很長的路要走，因爲競賽還在繼續。我還補充一點，對於我們來說特別獨特的是，當你創建硅芯片時，你真的需要很快地將其投入高產量生產，縮短上市時間。我們在這一點上非常有經驗。任何人都可以在實驗室設計出一個工作良好的芯片，但是你能快速生產出100,000個芯片並保持可承受的良率嗎？我們沒看到世界上有太多玩家能做到這點。Charlie？

Charlie Kawwas

我覺得你總結得非常好，Hock。

接線員

稍等片刻，下一個問題將來自德意志銀行的Ross Seymore。

羅斯·西摩爾

Hock，你在報告中比以往更強調了網絡差異化的優勢。所以我想問一個短期和一個長期的問題。短期問題是，是什麼推動了AI收入佔比上升到40%？而長期問題是，這個比例在$1,000億以上的領域是否正在發生變化？您預計在這個業務中會保持怎樣的領先地位，是橫向擴展還是縱向擴展？另外，您在網絡方面的領導地位是否也有助於您的XPU業務，使您能夠同時優化計算和網絡兩方面？

Hock Tan

好的，讓我們先解答這個相當複雜問題的第一部分，Ross。是的，在網絡方面，特別是隨着新一代GPU、XPUs的推出，我們在帶寬方面已經達到了200千兆位的SerDes。我們6個多月前推出的Tomahawk 6——事實上更接近9個月前——目前市場上只有我們能做到這一點。我們的客戶和超大規模用戶希望爲他們的集群配備最好的網絡和最高的帶寬。因此，我們對這款每秒僅100太比特的交換機需求非常旺盛。再結合我們在擴展光收發器上運行的帶寬達到1.6太比特的情況，我們再次成爲唯一一家能以1.6太比特進行DSP處理的廠商。這一組合推動了我們網絡組件的增長，甚至超過了XPUs的增長速度，這本身已經相當顯著。這就是您所看到的趨勢。但最終，我認爲這些情況會趨於穩定，不過我們並沒有放慢步伐，因爲正如我所說，到27年我們將推出下一代Tomahawk 7，性能提升2倍，並且可能仍然遙遙領先，繼續保持這種勢頭。最後回答您的問題：是的，我預計在任何季度內，AI網絡組件佔我們總AI收入的比例將在33%至40%之間波動。

接線員

稍等片刻，下一個問題將來自Cantor Fitzgerald的C.J. Muse。

克里斯托弗·繆斯

是的，我很好奇，您如何看待從GPU生態系統中分離預填充和解碼操作的趨勢，以及這對定製硅需求的影響？您是否看到GPU和定製硅之間的相對比例出現了潛在變化？

Hock Tan

我不確定我完全理解了您的問題，C.J，您能否澄清一下什麼叫『分離』？

克里斯托弗·繆斯

好的，是指將預填充工作負載推到CPX，通過圖結構進行解碼，從而形成一種分離的世界嗎？這種分離會對定製芯片的需求產生壓力，還是選擇全棧GPU？

Hock Tan

好的，我明白您的意思了，所謂『分離』可能會證明我是錯的。您實際上是在問，當工作負載開始演變時，AI加速器（無論是GPU還是XPU）的架構將如何發展。這是我們目前尤其看到的現象。通用型GPU的一刀切模式只能走這麼遠，儘管它仍然可以繼續發揮作用，比如混合專家模型。即使您希望通過稀疏矩陣來實現高效運算，您聽到過這樣的說法。但在GPU中，您設計的是密集矩陣乘法。雖然可以通過軟件核來完成，但這不如將其硬編碼進硅片並專門設計這些XPUs來處理混合專家模型那樣高效。推理環節也是如此。這意味着您會開始看到XPUs的設計更加針對特定大語言模型客戶的特定工作負載。其設計已經開始偏離傳統的標準GPU設計，這就是爲什麼如我們之前一直所說的，XPUs最終將成爲主要選擇，因爲它允許根據特定的工作負載靈活設計，無論是在訓練還是推理方面。就像您說的，也許有一種更適合預填充，另一種更適合後訓練或強化學習或者測試時間擴展。您可以根據某種特定的大語言模型調優您的TPU——抱歉，是XPU，因爲我沒睡好。而且我們確實看到了這一點，我們所有的5個客戶都在朝着這條路線圖前進。

接線員

稍等片刻，下一個問題將來自瑞銀的Timothy Arcuri。

Timothy Arcuri

我有一個關於毛利率的權衡問題，當您開始交付這些機架時。顯然，這會拉低綜合毛利率，但我想知道您是否可以給我們一些指導。看起來這些機架的毛利率可能在45%到50%之間。所以我想問的是，這些機架開始出貨後，是否會大致將毛利率拉低約500個點子？Hock，我的部分問題是，毛利率是否有底線，低於這個底線您就不願意再做更多的機架了？

Hock Tan

很遺憾地告訴您，您可能有點幻覺。我們的毛利率非常穩固在Kirsten報告的數字上。我們不會受到毛利率的影響，也不會因爲越來越多的AI產品出貨而受影響。我們已經達到了良率目標，成本也控制到了一個程度，這樣我們在AI領域的業務模型將與我們在其餘半導體業務中的模型保持一致。Kirsten？

Kirsten Spears

我同意這一點。我認爲即使與我上個季度發表的評論相比，在進一步研究後發現，相對於我們整體的產品組合，這種影響實際上根本不會很大。所以我不必擔心這個問題。

接線員

稍等一下，下一個問題來自伯恩斯坦的Stacy Rasgon

Stacy Rasgon

我不知道這是給Hock還是Kirsten的，但我想更深入地探討一下明年遠超$1,000億的問題。我在試着覈算吉瓦的總數。我算了一下，可能是8或9。你們從Anthropic拿了3個，從OpenAI拿了1個，那就是4個。您說Meta有多個，那麼至少是2個，加起來就是6個。我認爲Google應該比Meta大，所以應該是至少3個，這樣總共就有9個，此外還有一些其他的。我認爲每個吉瓦的內容大約在$200億範圍內。所以我想問的是，我對2027年規劃中要出貨的吉瓦數計算是否正確？以及如何考慮隨着它們出貨後的每吉瓦的內容？也許會「大幅」超過$1,000億。

Hock Tan

Stacy，您的觀點非常有趣，我很佩服您這一點。但您是對的，您可以關注吉瓦，而不是美元，因爲這也是我們銷售芯片的方式。要知道，根據不同的LLM客戶，我們現在是6個客戶——抱歉，不是5個，是6個——每個吉瓦芯片對應的金額差異可能會很大，有時甚至差距顯著。確實如此。但您說得對，它與您所說的金額相差不遠。如果您按照2027年的吉瓦來計算，我們會接近10吉瓦。

接線員

下一個提問將來自Melius Research的Ben Reitzes

本傑明·賴茨斯

Hock，很高興與您交談。我想問問您有關到2028年那四大組件供應可見性的評論。A，您是怎麼做到的？這可能是——您是第一個給出'28年時間框架的人。其次，在您AI業務於2027年驚人增長之後，基於您所看到的供應情況和類似評論，您是否有足夠的可見性以確保2028年仍然會有相當大的增長？

Hock Tan

最好的回答是，是的，您是對的。我們預計這種急劇加速的增長，雖然沒人能預料到增長率，但我們大概提前預見到大部分的增長，至少超過半年的時間。我們很早就鎖定了T-glass，也就是大家都知道的那個臭名昭著的T-glass。我們非常早行動，鎖定了基板，並且我們與優秀的合作伙伴合作處理了其他我們討論過的材料。所以，正如您所說，答案確實是有些預見性並且我們有很好的關鍵部件合作伙伴。還有什麼可補充的呢？Charlie，你想補充什麼嗎？

查理·卡瓦斯

好的，可能有幾個快速的問題。我想您已經很好地覆蓋了這一部分。另一點非常重要的是，如Hock所說，我們爲6個客戶定製硅片。我們與他們有着多年深度戰略合作關係。由於這種定製能力，他們會與我們分享他們未來2到3年，有時甚至是4年的預期需求。正因如此，我們才去確保所有Hock提到的要素。當我們進行這些保障時，需要與這些合作伙伴進行投資，有時不僅僅是提升產能，還要開發合適的技術和產能。所以我們必須多年鎖定這些資源。您說得對，我們可能是第一家確保資源直到2028年甚至更久的企業。

本傑明·賴茨斯

那麼您是否可以在2028年在供應方面有所增長？不好意思，突然問這個問題。

查理·卡瓦斯

是的。

接線員

下一個問題將來自美國銀行證券的Vivek Arya。

Vivek Arya

Hock，我想先澄清一下關於Anthropic的項目，今年大約$200億用於1千兆瓦這個項目，其中有多少是芯片？又有多少是機架相關的？我想了解當您提到$1,000億用於芯片時，是否有區分芯片和機架規模的項目，因爲據說該項目明年將增長三倍？我的問題是，您的AI業務正在從一個大客戶逐步轉變爲多個客戶，並且這些客戶使用多個供應商。那麼在這種碎片化的合作模式中，您如何獲得可見性和信心來判斷自己在這些不同客戶中的份額走勢？因爲他們分散在衆多雲服務提供商等之間。所以您正在採取什麼措施確保對這組使用多個供應商的碎片化客戶群有清晰的視野並佔據合適的市場份額？

Hock Tan

Vivek，您需要明白一件事——首先，正如Charlie非常清楚地指出的那樣，我們的客戶數量非常少，準確地說，在我們目前推動的業務量和收入背後只有6個客戶，之前甚至更少。其次，您還需要理解每個客戶花費的資金數額，以及他們所從事項目的性質的重要性。這就是爲什麼我提到Meta有自己的MTIA，即他們的定製加速器項目。對他們來說，包括我在這一領域的每一個客戶而言，這是一個戰略舉措，而不是可選方案。無論短期、中期還是長期，這都是極其戰略性的重要項目。他們在LLM開發軌跡中，以及如何爲產品化這些LLM模型進行推理開發方面，都明確知道自己想要定位在哪一環節。在這一點上，我們看得非常清楚。至於GPU、新雲服務業務或其他雲端相關的事情，這些都是交易性或備選性的。所以您提出的觀點非常正確，這看似複雜混亂，但請相信我，對我們和我們的客戶來說並非如此。他們的目標非常明確，也非常具有針對性，他們知道自己每年想構建多大的容量，唯一考慮的是能否再快一點完成。除此之外，所有規劃都非常明確且戰略性強。其他任何內容只是機會主義或者選擇性方案，因此非常清楚。

Vivek Arya

回到剛才的問題，Hock，關於Anthropic的機架與芯片？

Hock Tan

我不太想回答這個問題，但我們的情況還好。正如Kirsten所說，我們在利潤和收益方面表現不錯。

接線員

我們接下來的問題將來自巴克萊的湯姆·奧馬利。

Thomas O'Malley

我有一個問題給Hock，還有一個給Charlie。Hock，我知道您在序言部分非常具體提到的內容是有意爲之的。您特別強調了客戶仍然停留在通過400G SerDes直接連接銅纜這一技術點。請問您爲何特意提到這一點，尤其是在共封裝光學（CPO）方面的領先探索者呢？然後對於Charlie的問題，在您增加更多客戶的同時，我猜測那些與您共同設計ASIC的客戶可能會採用擴展型以太網。也許您可以談談擴展協議，以及您如何看待以太網在此領域的發展。

Hock Tan

好的。除非另有原因——我只是想強調這樣一個事實：在網絡方面，我們的技術讓我們能夠幫助客戶，不僅是我們自己的客戶，還包括那些使用通用GPU的客戶，而不僅僅是XPU。如果您希望運行——嘗試創建大型語言模型，並建立自己的AI數據中心並進行設計和架構規劃，您會真正希望擁有更大規模的域或集群，並儘可能將XPU直接連接到XPU。實現這一目標的最佳方式就是使用直連銅纜。這是最低延遲、最低功耗和最低成本的解決方案。因此，只要有條件，特別是在擴展過程中，您要儘量保持這種做法。在向外擴展時，我們已經越過了這個階段，轉而使用光通信。但這沒有問題。我說的是在一個機架或一個集群域內進行向上擴展時，只要有可能，您真的應該繼續使用直連銅纜。基於博通的技術優勢——尤其是XPU到XPU甚至GPU到GPU之間的連接，我們可以通過銅纜做到這一點，並且可以將速度從100G提升至200G乃至400G。我們現在已經有支持400G的SerDes驅動器，能夠在機架範圍內運行銅纜。總之，我的意思是，儘管我們在CPO技術上處於領先地位，但您並不一定非得去追逐像CPO這樣耀眼的新事物。CPO會在適當的時候到來，不是今年，也許也不是明年，但它終將到來。Charlie？

查理·卡瓦斯

很好，Hock說得很清楚。關於以太網的問題，自從雲計算問世以來，以太網在過去二十年裏一直是每個雲平台的事實標準。正如Hock所述，兩年前業內曾就後端網絡使用哪種協議才能滿足橫向擴展所需的延遲和規模展開過激烈爭論。當時整個行業並不明朗，但我們非常明確答案應該是什麼。同樣，由於我們與合作伙伴深入合作，他們向所有人以及整個行業表明，無論是GPU還是XPU，以太網都是橫向擴展的首選，打勾確認。今天，每個人都在談論用以太網進行橫向擴展。現在說到縱向擴展，就像三四年前討論橫向擴展一樣，正確的答案是什麼？我們一致聽到並看到的答案是以太網。正如大家所知，去年我們已宣佈與多家超大規模企業和半導體行業的許多同行合作，以太網縱向擴展是正確的選擇。這是我們所相信的趨勢，時間會證明一切。但目前我們正在進行的很多XPU設計確實被要求通過以太網實現縱向擴展，我們很高興能夠爲此提供支持。

接線員

接下來的問題將來自高盛的Jim Schneider。

詹姆斯·施奈德

Hock，聽到您討論TPU以外的其他全定製XPU項目進展很有幫助。展望明年，是否可以假設這些項目主要針對推理應用？另外，您能否定性地談一下相對於GPU在性能或成本上的優勢，這些優勢是如何讓客戶能夠大規模預測的？

Hock Tan

謝謝。大多數客戶從推理開始，主要是因爲這是最簡單的切入點，這並不是因爲別的，而是因爲在進行推理時，計算量相對較少。而且問題是，當可以用定製的推理硅芯片（XPU）更高效、更便宜、更低功耗地完成任務時，是否還需要通用的大規模密集矩陣乘法的GPU。我們發現這些客戶正是這樣開始的。不過他們現在也進入了訓練領域。我們的許多XPU既用於訓練也用於推理。順便說一句，它們是可互換的。就像GPU不僅可以用於訓練（儘管它們可能更適合訓練），也可以用於推理。我們看到的是，我們的XPU在這兩方面都被使用。此外，我們也看到，對於那些在XPU進程上更加成熟的客戶來說，他們會同時開發兩款芯片，一款用於訓練，一款用於推理，以實現專業化。爲什麼呢？因爲我們看到，對於這些LLM玩家來說，進行訓練是爲了讓你的LLM達到更高的智能水平。很好，你得到了一個最先進的LLM。接下來你需要將其產品化，也就是推理。這時你可以決定，如果要將模型產品化，至少需要一年的時間，在此期間，其他人可能會創建出比你更好的LLM。因此這是一種信念的飛躍：當你通過訓練創造出更高層次的超級智能LLM時，你也必須同時投資於推理，包括芯片和容量。隨着這6個客戶在其向更好LLM進程中逐漸成熟，我們的可見度也在不斷提高。所以是的，這就是我們看到的趨勢。雖然並非所有6個客戶都處於這個階段，但我們看到大多數客戶正朝着這個方向前進。

接線員

稍等片刻，下一個問題來自TD Cowen的Joshua Buchalter。

約書亞·布哈特爾

恭喜取得這樣的成績。非常感謝提供有關特定客戶部署預期的所有細節。我希望您能反思一下過去1到2個季度中可見度發生了怎樣的變化，讓您有信心提供更多細節。另外，您提到到2027年OpenAI的部署超過1千兆瓦，而該交易總計爲10千兆瓦直到2029年，這意味着2028年將會出現相當急劇的增長。這種理解正確嗎？這一直是計劃的一部分嗎？

Hock Tan

是的。正如大家所見，我們目前正處於生成式AI的競爭中，我不應該用「競爭」這個詞，讓我們稱之爲少數玩家之間的進步吧。這是一個競爭，每個公司都在努力創造比別人更好的LLM，並且更針對特定用途，無論是企業、消費者還是搜索領域，每個人都在不斷改進自己的模型。這不僅需要持續的訓練來提升LLM模型，還需要推理來進行LLM的產品化和貨幣化。由於我們已經與其中一些客戶合作了兩年多，我們對他們的信心也越來越強，因爲他們對我們正在合作開發的XPU越來越信任，認爲它達到了他們的目標。當他們感覺到我們正在合作的XPU與所需的軟件和算法相結合時，他們對該硅芯片的信心也不斷提升。隨着這些XPU變得越來越好，我們的可見度也在提高，正如Charlie所說，最終我們只有6個客戶可以合作。而這6個客戶如我所說，他們在戰略上看待XPU和AI，不僅僅着眼於一代產品，而是着眼於多代產品、多年規劃。儘管外面有很多關於短期可用性的噪音，但他們考慮的是如何長期部署與我們共同開發的XPU，如何利用這些XPUs實現越來越好的LLM，以及如何通過這些來實現盈利。所以我們是他們戰略路線圖的一部分，而不是僅僅作爲備選方案，比如『我是不是該用GPU，還是該把它放在雲端因爲我需要訓練6個月？』不，這遠不止於此。這些客戶所做的投資都是長期的，我們很榮幸成爲他們長期路線圖的一部分，而不是短期交易性的路線圖。正如我之前回答某位提問時所說的，市場上確實存在很多噪音，但這些噪音只是短期交易行爲，而我們的業務和產品是基於長期戰略佈局的。總結而言，我認爲我們在XPU領域的業務，對於現有的6個客戶來說，是一個戰略性、可持續發展的舉措。

接線員

這是我們今天問答環節的全部時間。我現在將電話交給Ji Yoo進行閉幕致辭。

Ji Yoo

謝謝，Sherry。博通計劃在2026年6月3日股市收盤後公佈其2026財年第二季度的收益。博通的業績電話會議將在太平洋時間下午2:00進行公開網絡直播。至此，今天的業績電話會議結束。感謝各位的參與。Sherry，您可以結束電話了。

接線員

今天的節目到此結束。感謝大家的參與。您現在可以斷開連接。

詳細信息請訪問博通投資者關係

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