電子發燒友網報道（文/莫婷婷）在人工智能大模型訓練與推理成本高企、算力需求呈指數級增長的背景下，OpenAI與Broadcom（博通）于10月正式宣布達成一項史無前例的戰略合作：共同部署總規模達10吉瓦（GW）的定制AI芯片與網絡系統機架。這一合作成為博通在AI時代端到端的技術實力，標志著其技術能力已實現從底層研發到大規模工程落地的完整閉環。

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博通技術底座賦能，成OpenAI定制AI集群的隱形引擎
根據官方公告，此次合作的核心內容是：由OpenAI負責AI加速器及整機系統架構的設計，博通負責部署人工智能加速器和網絡系統機架，并提供全套以太網網絡解決方案。

合作方向聚焦于構建面向下一代AI大模型的高性能、高能效計算集群。整套系統將完全基于博通的以太網技術棧構建，這些機架包括高帶寬交換芯片、PCIe互連、光學連接及共封裝光學（CPO）等端到端互聯方案。此舉旨在將OpenAI在訓練GPT系列、o1、Sora等前沿模型過程中積累的軟硬件協同優化經驗，直接固化到定制硬件中，從而提升推理效率、降低單位算力成本。

在進展方面，雙方已簽署合作意向書，并計劃從2026年下半年開始分階段部署AI加速器機架，預計到2029年底前完成10吉瓦算力的建設。這些系統將部署于OpenAI自有設施及合作數據中心，以支撐其日益增長的全球用戶需求。OpenAI在官方通告中指出，OpenAI周活躍用戶已超8億。

此次合作不僅強化了OpenAI在算力基礎設施上的自主可控能力，也將充分用上博通在網絡芯片領域的深厚技術積累。作為網絡芯片龍頭，博通也借此合作完成從傳統網絡芯片供應商向AI全棧基礎設施核心伙伴的戰略升級，在超大規模AI集群中打下關鍵地位。

根據2025財年第三季度財報，博通單季營收達159.5億美元，同比增長22%；其中AI芯片收入高達52億美元，同比激增63%，占總營收的三分之一。這一增長的核心驅動力，正是其面向超大規模數據中心客戶提供定制化AI加速器（XPU/ASIC）業務。

博通的技術優勢首先體現在其領先的以太網互連架構上。在AI集群規模不斷擴大的趨勢下，網絡已成為性能瓶頸。博通持續迭代交換芯片，就在近期公司推出了業界領先的Tomahawk 6交換芯片，提供高達102.4Tbps的帶寬，并支持512個200Gbps SerDes通道。作為新一代CPO 以太網交換芯片，Tomahawk 6帶寬容量達到102.4Tbps，是業內同類芯片的2倍，功耗降低約 70%，每 1.6Tbps 端口功耗從 30W 降至 9W，滿足AI訓練與推理對高帶寬、低延遲的嚴苛要求。

此外，在今年8月，博通還推出專為跨數據中心的scale-across場景設計的Jericho-4路由器芯片（51.2Tbps），能夠安全連接地理上分散的數據中心內超過100萬個各類處理器（XPUs），進一步強化了博通在大規模AI網絡中的技術壁壘。

此外，博通還在推進新型互聯技術。此前，博通提出新型互連框架SUE(Scale Up Ethernet)，旨在將以太網的優勢引入AI系統內部的Scale Up，實現XPU集群高速、可靠、開放，再一次守住AI 時代的交換器市場主導權。

與此同時，博通在軟件層面的整合也初見成效。自收購VMware后，公司成功將其轉型為AI優化的私有云平臺——VMware Cloud Foundation（VCF）9.0。本季度90%的頭部企業客戶已采購許可。這一軟件能力與博通的硬件形成協同效應，使其不僅能提供芯片，還能交付完整的AI基礎設施解決方案。

由此可以看出，博通與OpenAI的合作并非倉促入局，而是建立在長期技術積累與戰略前瞻布局的基礎之上。業內消息指出，OpenAI與博通的合作早在2024年之前就開始，已有18個月，雙方共同設計了一條針對推理優化的定制芯片產線。


自研ASIC成降本增效關鍵
為了推進AI基礎建設，OpenAI不僅與博通展開合作，也與英偉達、甲骨文、AMD簽下合作協議，根據公開的資料，OpenAI與上述三家企業的合作大約達到33 吉瓦算力。

OpenAI創始人山姆?奧特曼（Sam Altman）表示，10 吉瓦只是一個開始。盡管它比今天的世界要多得多，但我們期望以非常低的價格快速交付非常高質量的情報——世界將以超快的速度吸收它，并找到令人難以置信的新事物來使用它。

業內曾有聲音指出，博通的入局將替代或者瓜分英偉達在OpenAI的大部分訂單，形成競爭關系。事實上，在此次多方合作中，英偉達將仍然負責前沿研究和高峰算力需求，而Broadcom的定制芯片負責大規模推理場景等，例如為OpenAI專門設計的推理優化ASIC等。

從OpenAI近期的動作來看，在這方面，Altman采取了“多供應商并行”的策略。

一方面可以分散對單一技術路線或廠商的依賴，提升供應鏈安全；

另一方面，OpenAI也通過引入定制化芯片，OpenAI能夠針對訓練、推理等不同應用場景實現更高效的算力分配與能效比優化。尤其在推理成本日益增長的背景下，專用芯片在延遲、功耗和單位成本上具備不可否認的優勢。博通半導體解決方案事業部總裁Charlie Kawwas博士表示，定制加速器與基于標準的以太網縱向擴展和橫向擴展網絡解決方案完美結合，可提供成本和性能優化的下一代人工智能基礎設施。

業內人士認為，OpenAI與博通的合作將帶動定制ASIC在AI芯片市場的加速普及與技術演進，推動通用GPU轉向針對特定工作負載優化的專用芯片路徑，重塑AI硬件生態格局。

成本是其推動力之一。相比通用GPU，定制推理芯片可帶來高達3倍的成本優勢。OpenAI高管提到，1吉瓦數據中心的成本約為500億美元，芯片成本約占350億美元（基于英偉達定價估計），而自研ASIC能夠優化巨額基礎設施投入，也能做到Sam Altman所強調的“巨大效率提升”，即更強性能、更快迭代與更低模型成本。

不可否認，OpenAI這一超級算力擴張計劃不僅重塑數據中心的規模與架構，也為整個AI產業鏈帶來巨大機遇。我們關注到，在數據中心網絡與AI訓練集群領域，多家芯片企業正加速布局。例如Marvell憑借其在高速互連、定制ASIC和數據中心PHY技術方面的技術積累，或將在本輪AI芯片浪潮中迎來增長。