Нарратив рынка аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта (AI) долгое время был монологом, который диктовала Nvidia. Годами ситуация была проста: если вы хотели обучать или запускать продвинутые модели ИИ, вы покупали H100 или графические процессоры Blackwell, платили премию и ждали в очереди. Однако по мере того как мы вступаем в февраль 2026 года, сюжет изменился. Broadcom, традиционно рассматриваемая как гигант сетевого оборудования, фактически утвердилась как «тихий король-мачо» индустрии ИИ, организовав мятеж, который угрожает абсолютному доминированию Nvidia.
Путём предоставления технологическим гигантам возможности строить свои собственные «мозги», а не покупать их с полки, Broadcom открыл новую эру «кастомного кремния (Custom Silicon)». С крупными победами, включающими Google, Meta, ByteDance и теперь подтверждённым масштабным партнёрством с OpenAI, Broadcom не просто конкурирует с Nvidia; она коренным образом меняет экономику искусственного интеллекта.
The Rise of the Anti-Nvidia Alliance
Движущей силой восхождения Broadcom стал поворот гиперскейлеров (hyperscaler pivot). Технологические гиганты, такие как Google, Microsoft и Meta, поняли, что полагаться полностью на универсальные GPU (general-purpose GPUs) экономически невыгодно в масштабах. Хотя чипы Nvidia невероятно универсальны — способны выполнять всё от моделирования погоды до обучения больших языковых моделей (LLM) — эта универсальность обходится в дополнительную мощность и стоимость.
На сцену выходят ASICs (Application-Specific Integrated Circuits). В отличие от универсального подхода Nvidia «один размер для всех», Broadcom совместно разрабатывает чипы, которые беспощадно оптимизированы под конкретные рабочие нагрузки своих клиентов. В 2026 году эта стратегия переросла из нишевого эксперимента в тренд, определяющий рынок. Сейчас Broadcom контролирует приблизительно 75% рынка кастомных AI ASIC, фактически выступая в роли партнёра-фабрики для самых мощных игроков индустрии.
Наиболее значимым подтверждением этой модели стало недавнее подтверждение партнёрства с OpenAI. Заключив многомиллиардную сделку на производство кастомных ускорителей OpenAI, Broadcom пробила сердце самой лояльной клиентской базы Nvidia. Этот шаг сигнализирует о том, что даже создатели ChatGPT стремятся диверсифицировать свою цепочку поставок и снизить зависимость от маржи аппаратного обеспечения Nvidia.
Inside the "XPU" Ecosystem
Стратегия Broadcom опирается на глубокую интеграцию с избранной группой клиентов с большим объёмом потребления, часто называемых клиентами XPU. Этот список похож на перечень «кто есть кто» в глобальном интернете:
- Google (Alphabet): Самое длительное партнёрство. Broadcom совместно разработала более семи поколений Tensor Processing Units (TPUs). Эти чипы являются основой AI-инфраструктуры Google, обеспечивая всё — от Поиска до моделей Gemini.
- Meta Platforms: Broadcom создаёт Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). По мере того как Meta масштабирует свои модели Llama и рекомендательные движки, эти кастомные чипы позволяют империи Марка Цукерберга снижать капитальные затраты и одновременно увеличивать пропускную способность.
- ByteDance: Материнская компания TikTok использует кремний, разработанный Broadcom, для обработки огромных рекомендательных алгоритмов, которые удерживают миллиарды пользователей в ленте, обходя ограничения на экспорт с помощью соответствующих нормативам кастомных решений.
Эти отношения носят «липкий» характер. В отличие от покупки GPU, которая является разовой транзакцией, проектирование ASIC — это многолетний инженерный союз. Как только гиперскейлер выстраивает стек программного обеспечения вокруг чипа, разработанного Broadcom, вытеснить эту инфраструктуру становится невероятно сложно.
The Economics of Custom Silicon vs. Commodity GPUs
Чтобы понять, почему индустрия меняется, необходимо посмотреть на полную стоимость владения (TCO). Для небольшой компании покупка GPU Nvidia по-прежнему остаётся наиболее логичным путём, так как она предлагает гибкость. Однако для гиперскейлера, который разворачивает гигаватты вычислительной мощности, математика кардинально меняется.
The following table breaks down the strategic differences between the two approaches dominating the 2026 market:
| Feature | Nvidia General Purpose GPUs | Broadcom Custom ASICs |
|---|---|---|
| Primary Focus | Versatility and broad software support (CUDA) | Efficiency and specific workload optimization |
| Power Efficiency | High power consumption (supports unused features) | Maximum efficiency (circuitry only for required tasks) |
| Cost Structure | High upfront margin, lower development effort | High NRE (development) cost, low unit cost at scale |
| Software Ecosystem | Proprietary CUDA lock-in | Open/Custom software stacks (e.g., PyTorch/JAX) |
| Supply Chain Control | Controlled by Nvidia | Controlled by the Hyperscaler (Client) |
The Networking Moat
В то время как кастомные чипы привлекают внимание, крепость Broadcom в области сетевого оборудования остаётся её недооценённой сверхсилой. Кластеры ИИ в 2026 году — это не просто куча чипов; это массивные распределённые суперкомпьютеры, которые требуют сверхбыстрой передачи данных между тысячами узлов.
Решения Broadcom в области коммутации Ethernet, в частности серии Tomahawk и Jericho, стали стандартом для соединения этих AI-кластеров. В то время как Nvidia продвигает свою проприетарную технологию InfiniBand, более широкая индустрия в основном стандартизировалась вокруг Ultra Ethernet, стандарта, за который выступает Broadcom.
Это создаёт двусторонний источник дохода. Даже если дата‑центр использует некоторые GPU Nvidia, скорее всего, он опирается на сетевое оборудование Broadcom для функционирования. Если же они переходят на кастомный кремний, Broadcom поставляет и вычисления, и связность. Эта диверсификация защищает Broadcom от волатильности, которая часто преследует компании, сосредоточенные исключительно на полупроводниках.
Outlook: A Bifurcated Market
По мере того как мы продвигаемся дальше в 2026 год, рынок аппаратного обеспечения для ИИ раскалывается на два сегмента. Nvidia остаётся бесспорным лидером для более широкого рынка, корпоративных клиентов и начального обучения передовых моделей, где важна гибкость. Однако Broadcom закрепила за собой рынок «вывода в масштабе» (inference at scale) — этапа, на котором модели ИИ реально используются потребителями.
Для читателей Creati.ai вывод ясен: война за AI‑чипы больше не является гонкой с одним конём. Пока Nvidia строит «Ferrari» индустрии — высокопроизводительные, дорогие и желанные решения — Broadcom создает системы массового транспорта, которые действительно будут нести мировой трафик ИИ. С открытой информацией о сделке с OpenAI и с тем, что гиперскейлеры удваивают свои внутренние усилия по разработке кремния, бизнес Broadcom по кастомным чипам готов поспорить по масштабам с империей GPU Nvidia, доказывая, что порой самый опасный конкурент — это тот, кто строит оружие для ваших соперников.
