英伟达35亿美元重金投资联发科:以互联标准卡位AI基础设施

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英伟达斥资35亿美元认购联发科可转债,为其在美国以外最大一笔直接投资。本文分析其战略逻辑:以NVLink Fusion与NVHBM开放互联生态,将云厂商自研XPU纳入AI工厂体系,用资本绑定定制芯片伙伴,在ASIC浪潮中守住系统层话语权,并助力联发科升级为平台级盟友。

一、35亿美元可转债:迄今在美国以外的最大单笔投资

8月31日,英伟达与联发科联合宣布,英伟达斥资35亿美元(约合人民币235亿元)认购联发科发行的可转换债券,这是英伟达迄今在美国以外地区最大的一笔直接投资。联发科本轮可转债发行总额为39亿美元,为其史上最大规模的海外融资,Alphabet亦参与认购,据此计算,英伟达约持有该批债券89.7%的份额。黄仁勋表示,此项投资确立了双方共建AI工厂的合作伙伴关系。

合作覆盖三大领域:AI基础设施方面,联发科将采用NVLink Fusion平台,帮助超大规模企业、云服务商及前沿模型开发商开发可接入英伟达机架级AI工厂的定制XPU;本地AI计算方面,双方将持续合作开发多代RTX Spark与DGX Spark电脑芯片;汽车领域则面向物理AI时代开发软件定义车辆平台。此前,联发科已参与GB10 Grace Blackwell超级芯片的开发。联发科预计今年AI芯片收入约20亿美元,并力争在明年约800亿美元的数据中心细分市场中占据15%的份额。

二、竞争背景:云厂商自研ASIC进入放量期

英伟达此时出手,背景是定制芯片正在分走AI算力的增量。TrendForce预估,2026年云厂商自研ASIC服务器的出货增速将达44.6%,远超GPU服务器的16.1%,ASIC在AI服务器中的份额有望从20.9%升至27.8%。Counterpoint Research预计,2027年全球AI服务器ASIC出货量将比2024年增长三倍,谷歌届时继续保持领先;AI ASIC市场规模也将从2024年的120亿美元增至2027年的300亿美元,年复合增长率34%。

【图表:2026年AI服务器出货增速对比:ASIC与GPU】

【图表:2024-2027年全球AI ASIC市场规模】

头部厂商加速迭代:谷歌2025年4月发布第七代TPU Ironwood,单颗配置192GB HBM3E、带宽7.4TB/s,最大Pod可容纳9216颗芯片;微软Maia200芯片于2026年2月发布,FP4算力达10.15 PFLOPS;亚马逊AWS Trainium3预计2026年出货约160万片。瑞穗证券预计,谷歌TPU出货量将从2025年的240万片增至2026年的430万片,2028年突破3500万片。

设计服务环节同样受益:Marvell 2025年定制ASIC营收已超20亿美元,2027年有望突破40亿美元。谷歌还改变了此前仅与博通合作的单一模式,将联发科纳入TPU供应链,形成双供应源布局。联发科由此成为定制芯片浪潮中的关键设计力量,这也为英伟达的注资提供了注脚。

三、应对之道:开放NVLink Fusion,守住系统层

面对自研浪潮,英伟达的回应不是封锁,而是有条件开放。英伟达高性能计算与AI基础设施高级总监迪昂·哈里斯在媒体简报会上表示,英伟达是一家AI基础设施服务商,而不只是芯片制造商,要努力适配客户现有的软硬件环境;公司同时强调,不同的工作负载需要不同的计算架构,并未将ASIC视为GPU的简单替代品。

NVLink Fusion是这一策略的核心。客户可以专注于设计定制XPU的核心计算单元,再借助NVLink-C2C、NVHBM、纵向扩展互连、网络与机架级系统架构接入AI工厂。该平台2025年推出时,首批合作伙伴即包括联发科、Marvell、世芯电子、Astera Labs、富士通、高通、Cadence与Synopsys。新发布的NVHBM定制HBM基片,较标准HBM4e带宽最高提升30%、功耗降低15%,并可为XPU计算芯片释放最高25%的面积,缩短定制芯片的落地周期。亚马逊Annapurna Labs已率先投入NVHBM研发,并将从Trainium4开始支持NVLink Fusion,使自研芯片与英伟达GPU在同一机架级架构下协同工作。根据协议,联发科还将代工生产NVLink Fusion小芯片、交换芯片及定制内存,帮助数据中心运营商开发自有组件,直面博通与Marvell所在市场的竞争。

这套打法与英特尔在PC时代推行“Intel Inside”的逻辑如出一辙,只是战场从消费端换到了数据中心。

四、资本为纽带:从技术合作到平台级绑定

英伟达近期的扩张遵循“技术授权+资本入股”的组合拳:30天内先后向Lumentum、Coherent与Marvell各投资20亿美元,完成光互联环节60亿美元的战略合围。此次35亿美元可转债延续同一逻辑,可转换结构既形成深度绑定的资本纽带,又保留未来转换为股权的灵活性,无须直接收购即可强化协同。

更深层的考量在于:与其阻拦客户自研芯片,不如确保这些芯片运行在自己的互连、网络与系统架构之上。一旦定制ASIC与XPU越来越多地跑在英伟达平台上,公司便无须赢得每一份AI芯片订单,也能在数据中心领域保持影响力。

五、对联发科与产业格局的意义

对联发科而言,此次合作标志着其从智能手机芯片向AI数据中心加速转型。AI ASIC、先进封装与数据中心业务需要持续投入,英伟达的资金与技术支持将增强其投资实力;谷歌此前已将其纳入TPU供应链,并采用其为Pixel手机提供的调制解调器芯片,联发科在定制芯片设计服务领域的地位正快速上升。在可转债结构下,联发科仍将作为独立的芯片设计公司服务多元客户,英伟达则通过技术合作与融资,将其更深地融入NVLink Fusion与AI工厂生态。

对产业而言,这笔投资进一步确认:未来的AI数据中心不会完全围绕通用GPU构建,定制ASIC与XPU的份额将持续提升,竞争焦点正从单颗芯片性能转向互联标准与系统架构。英伟达并未试图阻止ASIC浪潮,而是以互联标准为核心、以资本为纽带,把潜在对手变成生态成员:这既是防守,更是进攻。台积电、鸿海等台商供应链在芯片架构、异构集成与联合系统设计中的角色,也将随这一趋势继续扩展。

责编: 李梅
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