云服务厂商以及数据中心供应商正在以一种前所未有的速度打造AI系统，对于他们来说消费级AI用例的增加，驱使AI加速器成了新时代下最重要的硬件基础设施资源之一。但在打造这些系统之时，他们也在斟酌不同方案的选取。

英伟达的专有AI生态

作为目前不折不扣的AI芯片王者，可以说英伟达提供了一套完整的AI基础设施方案，基础算力以GPU为核心，辅以Arm CPU，结合专有的CUDA软件生态，加上Infiniband网络和NVLink的互联方案。对于客户而言，他们完全可以直接选择英伟达的打包方案，就能直接开始构建高性能AI应用。

计算层面上，GPU依然是目前最万用的AI算力硬件，英伟达在架构上的创新显著提高了新一代Blackwell GPU的算力，尤其是在生成式AI应用上。结合大容量的HBM，无论是计算还是带宽，都是目前AI硬件的领头羊。云服务厂商和不少构建大型AI应用的公司，仍在大量购置英伟达GPU或基于该硬件生态的服务器。

同样不可忽视的还有CUDA这一护城河生态，即便作为封闭的专有软件栈生态，CUDA依然凭借庞大的开发者社区和应用站在了顶点。比起芯片设计的技术优势，这一生态才是绝大多数AI芯片厂商难以企及的优势。

博通的开放之路

但也有的厂商凭借别的路线实现了成功，比如博通提供的“开放”标准。在大多数人看来，博通是一家网络与通信巨头，为客户提供开放的以太网连接方案、PCIe互联方案以及共封装光学方案等。然而事实上，博通也有营收相当可观的定制芯片设计业务。通过给云服务厂商提供芯片设计服务，这些客户得以推出基于自研计算架构的AI加速计算芯片，同时具备较快的迭代速度。

博通在不久前举办的AI投资者大会上展示了他们参与设计的新款XPU芯片，从图中可以看出，除了中间两个大大的计算单元外，左右两边都是HBM内存，一共有12块，这已经到了目前台积电CoWoS-S封装的极限，容量可能超过英伟达的Blackwell，由此可以看出，使用该芯片的厂商追求极高的AI性能，很有可能是微软、Meta之类的大型云服务厂商。

据预测，2024博通半导体业务中，来自AI的营收将达到35%，其中不仅包含两大客户的定制ASIC方案量产，也包含新的第三大客户今年相关产品量产。需求推动之下，AI芯片的营收目标将达到100亿美元。

不难猜出，其中一大客户就是谷歌，他们与博通联合打造的XPU就是已经发展至第五代的TPU芯片。至于新加入的客户，据透露其第三个XPU设计来自另一家大型消费级AI公司。之所以这些客户会选择与博通合作设计XPU，除了博通拥有的丰富AI IP/封装技术外，也离不开极短的开发周期。从设计开发到量产，最短只要10个月的时间。

写在最后

无论是英伟达的GPU路线，还是博通的XPU路线，都为市场提供了更多的选择。而且对于大型云服务厂商而言，他们会同时走这两条路线，为客户提供不同的服务器实例，而自己除了云服务之外的业务上，未来会更加依赖自研的XPU路线。