美股投资网获悉，全球晶圆代工巨头台积电(TSM)董事长兼首席执行官魏哲家周四表示，受益于人工智能(AI)热潮推动下对算力和先进半导体的强劲需求，台积电对未来几年的增长前景充满信心。

魏哲家在台湾北部新竹市举行的年度股东大会上表示，尽管公司仍持续关注零部件成本上涨带来的影响，但客户对于AI的发展前景依然保持乐观态度。

魏哲家表示“我们持续看到AI模型在消费级应用、企业级应用以及主权AI领域的采用率不断提高。”“这一趋势正在推动市场对更强大算力的需求，而这又进一步支撑了对先进半导体芯片的旺盛需求。”他表示，台积电正全力以赴满足所有客户的需求，但若要依靠美国本土产能完全满足美国客户的需求，仍需要“非常长的时间”。不过，他并未进一步说明具体时间表。

魏哲家表示，过去一年台积电的表现十分亮眼。根据4月16日发布的最新财报，台积电第一季度营收达1.13万亿新台币(约359亿美元)，同比增长35.1%;净利润5725亿新台币，同比增长58.3%，创历史新高;毛利率升至66.2%，远超市场预期。该公司预计第二季度营收将达390亿至402亿美元，全年营收增速将超过30%。

魏哲家表示“员工分红在2023年至2024年期间增长了约30%，而从2024年至2025年又增长了约30%。”“我们有信心在2026年再实现约30%的增长。”他补充称“我们认为，这对员工而言是相当优厚的薪酬待遇。”同时表示，在员工分红方面，每年30%的增长并不存在所谓的上限，未来仍将持续增长。

谈及未来发展时，魏哲家表示，他认为自动驾驶汽车将成为长期增长动力之一，而公司也将积极努力，确保机器人产业能够取得成功。

本周，台湾再次成为全球科技产业关注焦点。由于一年一度的Computex电脑展正在举行，全球部分最具影响力的科技企业领导人齐聚台湾。包括英伟达(NVDA)和英特尔(INTC)在内的科技巨头高管纷纷赞扬该地区在全球供应链中的核心地位。

今年4月，作为英伟达重要供应商的台积电上调了全年营收预期，并表示将增加今年的资本支出，以满足市场对其产品持续不断的强劲需求。英伟达在Computex大会上明确表示，已经获得了充足的台积电产能，足以支撑其在2027年的强劲增长。公司已成功说服台积电及其他供应商相信需求将保持强劲。这释放了一个极其关键的预期——尽管供应链正在积极扩产，但到2027年，市场需求仍将大概率超过供应。

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6月3日，博通召开了2026财年第二季度财报电话会议。博通首次向市场详细披露了其与OpenAI、谷歌、Meta等硅谷巨头的深度绑定细节。

在极高的营收基数下，博通的盈利能力依然坚挺。Q2营业利润率达到创纪录的67%，调整后EBITDA达到创纪录的69%，152亿美元，双双超出指引。

Hock Tan在会上描述了当下的市场狂热

对XPU(定制AI加速器)和网络设备的需求简直是难以满足。

他透露，在第二季度中，虽然公司交付了108亿美元的AI半导体，但当季新增的AI半导体订单却超过了300亿美元。

对于2026财年全年，博通预计AI半导体营收将达到560亿美元，同比增长约180%。Hock Tan强调

我们预计这种势头将持续到2027财年，并重申我们的AI半导体营收指引将超过1000亿美元。

Hock Tan在面对分析师提问时进一步确认，“随着业务的发展，2027年将非常轻松地超过1000亿美元。”

“对需求简直是永无止境的”

在人工智能浪潮的推动下，博通的AI半导体业务正在经历爆炸性增长。

第二季度，其AI半导体收入达到创纪录的108亿美元，同比飙升143%，占总营收的比重已接近一半。

博通总裁兼首席执行官Hock Tan在电话会上用了极具冲击力的词汇来形容当前的客户热情“对XPU(定制AI加速器)和网络的需求简直是永无止境的(simply insatiable)。”

比当期收入更令市场震撼的是其庞大的未交付订单量。Hock Tan透露

在本季度，我们在AI半导体领域的订单超过了300亿美元，而我们实际交付的仅为108亿美元。

Hock Tan强调，客户们都在疯狂提前下注，他说

这些即将到来的订单并不是要求立即交付的……客户们都接受一个现实，即在交付之前，他们需要协调好许多其他事情(如电力供应等)。

基于此，博通预计第三季度AI半导体收入将加速至160亿美元，同比暴增超200%;2026财年全年AI半导体收入预期为560亿美元。

Hock Tan重申了对明年的乐观预期

我们预计这种势头将持续到2027财年，并重申我们的AI半导体收入指引将超过1000亿美元。

绑定巨头，超20吉瓦算力蓝图曝光

市场高度关注博通未来的想象空间，而Hock Tan在会上首次详细列出了与六家核心客户的具体合作规划，以此证明其增长的长期可持续性。

在巨头定制芯片(ASIC)领域，博通正在重塑市场格局

谷歌双方已签署长期协议，开发和供应多代TPU和AI网络设备。

Anthropic2026年提供超1吉瓦(GW)的计算能力，并达成协议从2027年开始提供另外5吉瓦的下一代TPU算力。

OpenAI博通已向其交付芯片，预计2026年底投产，并承诺在2027年部署1.3吉瓦算力(作为双方到2029年10吉瓦大单的一部分)。

Meta合作交付多代MTIA XPU，预计到2028年底部署3吉瓦，初始1吉瓦的订单已收到，将于2027年下半年开始交付。

为了解决头部AI实验室高昂的算力成本和电力问题，博通不仅提供技术，还拉来了华尔街资本。

Hock Tan宣布，博通正在与阿波罗(Apollo)、黑石(Blackstone)等顶级投资者合作创建“AI XPV平台”，计划到2028年部署超过20吉瓦的计算能力。Hock Tan说

该平台的第一笔资金高达350亿美元，目前正由阿波罗主导启动。

面对分析师关于竞争对手花大钱抢夺代工厂产能的疑问，Hock Tan自信回应

获得产能供应不仅仅是砸钱的问题，我们非常确信已经获得了2026和2027年所需的供应，现在正在着手解决2028和2029年的问题。

非AI业务复苏，网络业务Q2业绩飙升

除AI业务外，博通的传统业务也迎来了拐点。

非AI半导体Q2营收为42亿美元，同比增长6%，但同期订单超过60亿美元。Hock Tan明确指出

这清楚地表明我们正走在全面周期性复苏的道路上。

此外，基础设施软件Q2营收72亿美元，同比增长9%，符合预期。得益于强大的运营杠杆，Q3营业利润率预期保持在67%的平稳高位。

博通网络业务在第二季度表现爆炸，占了整个AI收入的将近40%。

但Hock Tan很冷静，他觉得这个好成绩是因为当时各大客户正好在集中大批量采购。这种‘运气爆棚’的爆单现象以后不会天天有。

他预测，未来网络业务在 AI 总收入里的正常比例，应该会降到 30% 左右。

利润率烦恼与“只做芯片”的执念

尽管订单接到手软，但市场的担忧并非空穴来风。

第二季度博通的整体毛利率降至77.1%，同比下降了230个基点。

首席财务官Kirsten Spears解释称，这并非半导体业务本身的结构性问题，而是产品组合变动所致。

利润率相对较低的定制ASIC(如TPU)和半导体业务在总营收中的比重快速增加。预计第三季度综合毛利率将进一步下滑至74%左右。

此外，当分析师问及博通是否会像竞争对手那样提供完整的机架级系统(rack-scale)时，Hock Tan连声否认

不，不，(没有机架)，全是芯片。

Kirsten Spears也补充强调

只有芯片业务(Chip business only)。

在市场期待全栈式AI系统方案的当下，博通这种坚守底层芯片组件(包括XPU和占据AI收入40%的网络芯片)的策略，虽然规避了系统集成的风险，但也让部分期待其吃下更多产业链价值的投资者感到失望。

加之此前博通并未上调全年综合AI收入预期，成为了引发盘后股价大幅回调的重要导火索。

博通电话会全文实录如下(由AI辅助翻译)

主持人 欢迎参加博通公司2026财年第二季度财务业绩电话会议。现在，我将把电话转交给博通公司投资者关系负责人Ji Yoo，请他致开场白并介绍与会人员。

Ji Yoo(投资者关系负责人) 谢谢主持人，各位下午好。今天与我一同出席的有总裁兼首席执行官Hock Tan;半导体解决方案集团总裁Charlie Kawwas;基础设施软件集团总裁Ram Velaga;以及首席财务官Kirsten Spears。

此外，我们还迎来了新任首席财务官Amie Thuener。正如此前公告所述，Kirsten将于6月12日正式退休。感谢Kirsten过去12年来的卓越领导。

博通已于收市后发布了新闻稿及财务报表，详细说明了2026财年第二季度的财务表现。如未收到相关材料，可访问博通官网broadcom.com的投资者专区获取。

本次电话会议进行网络直播，录音回放可在博通官网投资者专区访问，有效期为一年。

在准备好的发言中，Hock Tan和Kirsten将介绍2026财年第二季度业绩详情、第三季度业绩指引及业务环境评述。准备发言结束后，我们将开放提问环节。

请参阅今日新闻稿及我们向美国证监会(SEC)提交的近期文件，了解可能导致实际业绩与本次电话会议前瞻性陈述存在重大差异的风险因素。

除美国通用会计准则(GAAP)报告外，博通还会披露若干非GAAP财务指标。GAAP与非GAAP指标的调节表已附于今日新闻稿。本次电话会议的评述将主要参考非GAAP财务业绩。

下面，请Hock Tan发言。

Hock Tan(总裁兼首席执行官)

感谢Ji，也感谢各位今天的出席。

季度业绩总览

2026财年第二季度，公司总营收创历史新高，达222亿美元，同比增长48%，超出此前指引，主要受AI半导体业务强劲增长驱动。第二季度运营利润率创历史新高，达67%;调整后EBITDA占营收比例创历史新高，达69%，同样高于指引。即便在AI驱动营收大幅攀升的背景下，我们的运营利润率和EBITDA利润率依然保持稳健。

半导体业务

第二季度半导体营收创历史新高，达150亿美元，同比增长79%。其中，AI半导体营收创历史新高，达108亿美元，同比增长143%，高于此前预期，网络业务约占第二季度AI营收的40%。XPU和网络产品的需求可谓旺盛至极。本季度AI半导体订单超300亿美元，远超当季108亿美元的出货量。

2026年下半年，我们预计AI半导体营收将较今年上半年翻倍。第三季度，预计AI半导体营收将加速增长至160亿美元，同比增幅超过200%。2026全年，我们预计AI半导体营收将达到560亿美元，较2025财年增长约180%。

我们预计这一增长势头将延续至2027财年，并重申AI半导体营收将超过1000亿美元的指引。

2028年及以后的增长驱动力——六大核心客户

以下是我们与六大核心客户正在推进的战略部署

谷歌(Google) 我们于4月宣布签署一项长期协议，内容涵盖多代TPU及AI网络产品的开发与供应。与谷歌的合作关系极具战略意义，规模非常可观。相较于其他替代方案，我们持续提供更优越的技术和执行能力，这确保了我们与谷歌的业务合作将在可预见的未来持续增长。2026年，我们将为谷歌提供逾1吉瓦(GW)的基于博通TPU的算力。

Anthropic 4月，我们签署协议，将从2027年起为Anthropic提供5吉瓦的下一代TPU算力。

OpenAI 我们已完成芯片交付，预计于2026年底进入量产阶段，并承诺于2027年部署1.3吉瓦算力，这是我们去年公告的"2029年前部署10吉瓦"协议的组成部分。

Meta 4月，我们宣布建立合作关系，共同交付多代MTIA XPU产品，预计在2028年底前部署3吉瓦算力。首批1吉瓦订单(包含XPU和网络设备)已收到，将于2027年下半年开始交付。

另外两家客户 预计出货时间从2026年底开始并在2027年加速，目前已累计收到60亿美元采购订单。

网络技术领先地位

虽然我们在XPU领域具有显著的知识产权和执行力优势，但网络是构建可扩展XPU和GPU集群的关键所在，而在这一领域，我们至少领先业界一代。

在以太网规模扩展(Scale-Up)方面，我们基于业界领先的200G和400G SerDes实现铜缆直连，并通过以太网和PCIe交换机驱动核封装铜缆互连。

在以太网规模互联(Scale-Out)方面，我们已持续出货逾一年的业界唯一100太比特以太网交换机(Bailly 6)，并将于本季度流片下一代200太比特交换机。在CPO(共封装光学)领域，我们提供1.6太比特DSP、连续波(CW)和EML激光器，已成为业内事实标准。

在跨数据中心的AI互联方面，我们凭借Jericho 3和Jericho 4 Fabric解决方案继续保持行业领先，支持全球多家超大规模云厂商的最大规模部署。

AI XPV平台战略

我们的战略愿景是整合博通的领先技术与资产负债表实力雄厚的投资伙伴，以最低成本和功耗，为Anthropic、OpenAI等领先AI前沿实验室提供充足的规模化算力。

为实现这一愿景，我们正与Apollo、Blackstone及其他主要投资者共同创建AI XPV平台，计划在2028年前部署逾20吉瓦的算力。该平台首期规模350亿美元，目前正由Apollo牵头启动。

非AI半导体业务

第二季度非AI半导体营收为42亿美元，同比增长6%。同期订单超过60亿美元，清晰表明我们正走在完全周期性复苏的轨道上。宽带、服务存储和企业网络整体实现增长，部分被无线业务的季节性下滑所抵消。

第三季度，预计非AI半导体营收约为45亿美元，同比增长12%。综合来看，第三季度半导体总营收预计为205亿美元，同比增长124%。

基础设施软件业务

第二季度软件营收为72亿美元，同比增长9%，符合指引预期。订单持续强劲，ARR(年度经常性收入)同比增速保持17%。第三季度，软件营收预计约为89亿美元，同比增长31%。

我们刚刚发布了VMware Cloud Foundation(VCF)9.1版本，重点提升基础设施效率、安全性，并增强对企业AI推理工作负载的支持。在全球服务器需求强劲的背景下，VCF 9.1的本地私有云部署十分活跃，推动营收稳健增长。此次版本更新新增了对AMD、Intel和NVIDIA平台的异构算力支持，使企业云客户能够在统一的私有云环境中运行AI、Kubernetes及传统虚拟化工作负载。

第三季度指引总结

2026财年第三季度，预计合并营收增长至294亿美元，同比增长84%;运营利润率保持稳定，约为营收的67%;调整后EBITDA约为营收的68%。

下面，请Kirsten作进一步说明。

Kirsten Spears(首席财务官兼首席会计官)

感谢Hock Tan。下面，我来介绍第二季度财务表现的详细情况。

利润与收入

本季度合并营收创历史新高，达222亿美元，同比增长48%。毛利率为营收的77.1%，同比下降230个基点，原因是半导体在产品收入结构中占比进一步扩大。

合并运营费用为22亿美元，其中研发费用16亿美元。第二季度运营收入创历史新高，达149亿美元，同比增长52%。值得注意的是，尽管毛利率有所下降，但运营利润率仍同比提升200个基点至67.3%，这得益于运营费用保持相对稳定。调整后EBITDA为152亿美元，占营收的69%，高于68%的指引目标。

两大业务板块

半导体解决方案板块 营收创历史新高，达150亿美元，同比增速加快至79%，由AI业务驱动。半导体营收占总营收的68%，AI半导体营收占总营收的49%。半导体毛利率约为70%，运营费用为12亿美元，占营收的8%，反映了在前沿AI半导体研发方面加大了投入。半导体运营利润率为62%，同比提升460个基点，体现了强劲的运营杠杆效应。

基础设施软件板块 营收为72亿美元，同比增长9%，占总营收的32%。毛利率为93%，运营费用为10亿美元。第二季度软件运营利润率同比提升310个基点，至约79%。

现金流与资产负债表

本季度自由现金流创历史新高，达103亿美元，占营收的46%，资本支出为2.31亿美元。第二季度末现金余额为196亿美元，上季度末为142亿美元。

第二季度末库存为43亿美元，库存天数为86天，高于第一季度的68天，主要是为支持下半年AI半导体需求的加速增长而主动备货所致。

资本分配

第二季度，公司向股东支付现金股息31亿美元，每股普通股现金季度股息为0.65美元。

第三季度指引

合并营收294亿美元，同比增长84%;半导体营收约205亿美元，同比增长124%，其中AI半导体营收160亿美元，同比增幅超过200%;基础设施软件营收约89亿美元，同比增长31%。

利润率展望 随着AI营收在第三季度占比大幅提升，预计第三季度合并毛利率将降至约74%。此次毛利率下降并不代表半导体利润率结构性变化，而是反映了半导体与基础设施软件之间的产品组合效应。尽管毛利率有所下降，第三季度运营利润率预计为67%，与上季度持平，体现了我们强劲的运营杠杆能力。

我们强烈建议投资者对半导体和基础设施软件的利润率分开建模，以准确反映未来总营收结构变化带来的影响。

第三季度及2026财年非GAAP税率预计约为16%，原因是全球最低税和收入地域分布的影响，高于2025财年税率水平。第三季度非GAAP摊薄股数预计约为49.4亿股(不含潜在股票回购影响)。

以上是我的全部准备发言。主持人，请开放提问环节。

问答环节

主持人 谢谢。第一个问题来自摩根大通(JPMorgan)的Harlan Sur，请提问。

提问者 下午好，感谢提问机会。感谢Kirsten的支持，也欢迎Amie加入团队。首先是一个数据核对的问题本财年AI营收下半年相较上半年实现翻倍，那么AI营收应超过600亿美元，且第四财季AI营收将环比增长，但您给出的是560亿美元，这意味着下半年增幅只有约1.5倍，且第四财季AI营收实际上会环比下降。能否帮我们厘清这一差异?

另外是我的核心问题去年12月，您谈到未来18个月的AI积压订单为730亿美元。市场将这一数字线性分摊至六个季度，但我们都知道，积压订单在前四个季度往往更为集中，而您本财年将交付其中约80%甚至更多。考虑到贵公司各项目的强劲势头、客户群的扩大、AI出货量的加速增长趋势，以及今天公告的那些大量多吉瓦合作项目——其中大部分将于明年开始启动——是否可以合理推断，您从今年下半年到整个2027财年的未来18个月AI积压订单已达到2000亿美元或更高?

Hock Tan 这是一组非常复杂的数字问题。先说2026年，简单算一下上半年AI营收合计约190亿美元，按我所说的下半年翻倍计算，就能得到约560亿美元，数字是能对上的。

关于2027年——您做了非常深入的分析。我们预计2027年的增长将延续当前势头。按照目前的增长轨迹，接近翻倍的增速，2027年AI营收超过1000亿美元是轻而易举的，这与我们上季度的表述一致，我们继续重申2027年将超过1000亿美元。就目前的进展来看，我们非常有把握，甚至可能更乐观，但我们不会每个季度都给出2027年的具体指引，我们只是说将持续超过1000亿美元，且增长轨迹与2026年下半年保持一致。

提问者 明白了，谢谢。

主持人 下一个问题来自Jefferies的Blayne Curtis，请提问。

提问者 下午好。Hock，您在季中发布了与谷歌签订长期协议的8-K公告。我知道您可能不会透露协议总金额，但市场上有很多关于贵公司在谷歌份额方面的担忧。既然协议已经签署，能否多谈一些您的信心所在?如果谷歌业务存在上行空间，它是固定金额，还是有份额弹性?能否对这份协议多加一些说明?

Hock Tan 这是一份非常有分量的协议，充分体现了我们合作关系的深度——这种深度源于我们在整个项目中所投入的多代产品开发和核心知识产权。

直接回答您的问题这是一项金额极为可观的承诺，数字非常大。当然，我们也接受一个现实尽管我们希望赢得该项目的每一个设计机会，但考虑到谷歌在AI算力开发和消费方面的快速增长，我们预计他们会有一定程度的供应商多元化。但他们对我们的承诺金额是非常实质性的。

提问者 谢谢。

主持人 下一个问题来自德意志银行(Deutsche Bank)的Ross Seymour，请提问。

提问者 感谢提问机会，同时恭喜Kirsten和Amie。关于毛利率，Kirsten提到毛利率下降源于半导体与软件的组合效应，但考虑到本季度软件业务表现强劲，毛利率下降幅度似乎更大一些。能否说明半导体内部的具体驱动因素?是XPU与网络之间的结构差异，还是Rack级别与芯片级别的因素?这一趋势明年是否会持续?

Kirsten Spears 随着半导体业务相对于软件业务持续增长，从合并口径来看，确实会有一定的毛利率压缩，但这实际上是增值的，因为我们具有强劲的运营杠杆效应，运营利润率会随时间逐步提升。

在半导体内部，TPU、部分无线业务等ASIC产品的毛利率历来偏低。随着TPU业务持续加速，整体毛利率会承压，但AI网络业务的毛利率非常丰厚，可以在一定程度上形成对冲。

Hock Tan 正如Kirsten在发言中所述，半导体的利润率在结构上依然非常稳健。主要是产品组合的影响——特别是软件业务和非AI业务，在快速增长的AI半导体占比提升的背景下，对整体毛利率形成了摊薄效应。

提问者 Rack与芯片的关系是否已经明确了?

Hock Tan 机架全部都是芯片。

Kirsten Spears 只有芯片业务。

提问者 清楚了，谢谢。

主持人 下一个问题来自Melius的Ben Reitzes，请提问。

提问者 想请问Hock关于2027年的一个更长远问题。您之前谈到过每吉瓦对应的TAM(总可寻址市场)，您的一位竞争对手最近提到，随着这十年的推进，每吉瓦对应的基础设施价值将大幅上升——不仅是基础设施端，还包括算力和网络组件等。您是否认同这一判断?从长远来看，这会不会进一步加速您已经规划的每吉瓦TAM增长前景?

Hock Tan 我认为，从功率维度来看，每吉瓦的芯片价值含量并没有显著加速——因为单颗芯片的功耗在持续提升，这意味着每吉瓦所需的芯片数量相对减少，但每颗芯片的单价在上涨。因此，每吉瓦对应的美元价值相对稳定，而吉瓦总量本身将持续高速增长，这才是我们所观察到的核心趋势。

我们现在看到的是，对算力容量(以吉瓦衡量)的需求正在急剧增长，甚至比六个月前的预期还要快。Anthropic和OpenAI这两家客户尤为突出，这也是我们创建XPV平台的原因。而我们其他客户——谷歌自有内部工作负载、Meta的工作负载，以及另外两家客户——对算力的需求同样庞大。

综合来看，如果展望2027年或2028年，吉瓦总需求将持续高速增长。我们预计2028年的增长将远超2027年的预测值。

提问者 好的，谢谢。

主持人 下一个问题来自瑞银(UBS)的Timothy Arcuri，请提问。

提问者 想请问您关于供应能力的问题——包括晶圆和HBM的增量供应获取能力。一些竞争对手似乎可以通过大额投入来获取增量供应，您是否对此感到有把握?如果客户有增量需求，您能从供应商那里获取到吗?您是否正在考虑引入其他晶圆代工厂来增加供应灵活性?

Hock Tan 获取供应，不仅仅是靠砸钱——当然，充足的资金支持很重要。我们对已经锁定2026年、2027年所需供应感到非常有把握，目前正在积极推进2028年和2029年的供应协议。

提问者 那如果客户提出增量需求，您能从供应商那里争取到吗?

Hock Tan 过去几个月，客户一直在持续增量下单，我预计这一趋势还会继续，总体来说，我们有能力应对。

提问者 好的，谢谢。

主持人 下一个问题来自伯恩斯坦研究(Bernstein Research)的Stacy Rasgon，请提问。

Stacy Rasgon Hock，您给出了明年各客户的吉瓦出货目标。想请问这些数字与上季度的表述相比是否有变化——我记得您当时提到2027年约为10吉瓦?另外，能否帮我们判断全年节奏?感觉2027年的出货更偏重下半年，但最重要的是，相比上季度，目标吉瓦数是增加了、减少了，还是没有变化?

Hock Tan 好问题。2027年约10吉瓦的出货目标保持不变，我们仍计划在2027年交付约10吉瓦，没有任何变化。确实偏重下半年，而这种下半年加速的势头，实际上为2028年提供了一个非常有趣的增长路径——我们预计2028年的吉瓦数量将远超2027年。

Stacy Rasgon 明白了，非常有帮助，谢谢。

主持人 下一个问题来自高盛(Goldman Sachs)的Jim Schneider，请提问。

提问者 想请问2026财年和2027财年网络业务的表现走势。本季度网络约占AI营收的40%，随着年底和明年初定制芯片产能的持续释放，您预计这一比例会回落，还是维持在高位?另外，光学和CPO营收何时会变得有实质性规模?

Hock Tan 这是个很好的问题，但也很难准确回答，因为有多个变量在同时运动。

一方面，随着越来越多的客户转向使用XPU，XPU本身大量消耗我们的各类网络组件，这有利于提升网络营收占比。另一方面，我们也一直在向非XPU部署场景销售网络产品，这部分业务的增长会摊薄整体占比。本季度40%的比例，我认为某种程度上是各方面因素恰好叠加的结果——我们向非XPU场景大量出货网络产品，同时XPU的增长也拉动了配套网络业务，共同达到了40%。

但我认为40%基本上是网络占AI总营收比例的上限，这也不是我第一次这样说。长期来看，网络占AI总营收的合理比例预计在30%左右。

主持人 下一个问题来自巴克莱(Barclays)的Tom O'Malley，请提问。

提问者 我注意到与Anthropic最近的协议似乎以博通芯片作为支撑。您预计未来会有更多类似的交易结构吗?在未来AI大模型公司的融资安排中，您是否会持续以芯片形式参与?

Hock Tan 我需要纠正一下您的理解。我们在8-K中披露的与Anthropic的协议是我们用自主研发的TPU芯片为Anthropic提供算力。我们是算力的提供方，不是所谓的"担保方"，是我们在向Anthropic提供芯片，是我们在向Anthropic提供算力。

主持人 下一个问题来自Cantor Fitzgerald的CJ Muse，请提问。

提问者 Hock，近年来您一直专注于超大规模XPU平台。我们观察到，围绕XPU衍生出了很多附属领域，包括互连、存储等。请问有没有哪些更细分的项目方向正在引起您的兴趣?

Hock Tan 我觉得并不存在太多分散的领域。我们的商业模式其实非常清晰我们为客户开发定制AI加速器(XPU)，这些客户基本上都是LLM开发者，无论是用于训练还是推理。与此同时，我们构建了一套关键组件组合，使这些XPU乃至GPU能够互联成集群，实现更优性能。

具体来说，我们提供的芯片技术涵盖AI算力加速器(XPU)、用于集群互联的网络芯片(包括交换机、PCIe、连接器、DSP、激光器和路由器)。这依然是我们在半导体领域的核心模式——通过我们提供的技术驱动纯芯片业务。

我们正在做的另一件事，是通过与资产负债表实力最强的机构合作，创建一个融资平台，帮助这些LLM开发者——特别是那些可能难以自行获得所需算力的客户——获得以最低功耗和成本运行的大规模算力资源。

主持人 下一个问题来自花旗(Citi)的Atif Malik，请提问。

Atif Malik 想请问基础设施软件业务——您们是否在软件的增长和续约中看到了Agentic AI的影响?另外，能否谈一下这一业务的长期增长预期?

Hock Tan 目前还没有看到这方面的直接影响。反而是大量CPU核心与GPU一同出售，正在推动我们VMware业务出现一定程度的加速增长。正如我所汇报的，第三季度我们看到了增速的提升，我预计这种势头将在未来数个季度持续下去。从长远来看，我们在基础设施软件领域提供的是极度贴近底层硬件的产品——本质上就是Hypervisor(虚拟机监控程序)，这类产品不太可能受到AI软件化趋势的冲击。

主持人 下一个问题来自Charter Equity Research的Edward Snyder，请提问。

Edward Snyder 非常有趣。从您列出的各客户吉瓦部署量来看，很明显，OpenAI和Anthropic这类主要面向消费者和外部API客户的AI公司，在未来几年的承诺规模更大。部分原因是它们起步较晚，而您最早的客户已经深耕多年。但即便如此，这是否意味着，最初主要是超大规模云厂商为其内部工作负载使用XPU和AI服务的格局，正在发生一种转变——企业级需求正在成为下一波增长引擎?

Hock Tan 您的判断颇具洞察力。企业消费AI，确实仍处于相对早期阶段。但值得关注的是，企业对Token的消耗，很大程度上是通过Anthropic、OpenAI、Gemini等平台的API来实现的。这些前沿模型平台是Token消耗最主要的来源。

这些LLM开发者在产品化前沿模型的过程中——无论是Claude Opus、GPT还是Gemini，都会持续转化为对我们提供算力的最终需求。因此，即便是现在刚开始消费AI的企业用户，他们也是通过购买同一批前沿模型服务来实现的，这正是推动算力需求持续高速增长的核心逻辑。我们预计这一趋势将贯穿2027年，并延续至2028年。这正在成为一条非常稳定且斜率不断上升的需求曲线。

Edward Snyder 请问这是否改变了原来的格局?您之前谈到约七家XPU客户，但现在——比如谷歌已经通过云开放了TPU访问权限，这实际上为那些规模不足以独立开发ASIC、无法直接与博通合作的中小企业，打开了通过这些平台间接使用博通技术的大门。这一逻辑成立吗?

Hock Tan 我认为这个逻辑在理论上成立，但现实情况是绝大多数AI能力都以SaaS模式、通过API从云端提供，无论是通过Vertex、Azure，还是直接来自各大平台。因此，归根结底，这些算力需求最终来自少数几家大型前沿模型开发者及其产品。

这与向某家企业或银行直接销售XPU、让其自行构建软件栈和应用程序的模式截然不同——确实有少数企业在尝试这么做，但目前数量极少，仍处于非常早期的阶段。

当前，需求的主要来源依然是前沿模型开发者。他们在创造面向企业和消费者的应用——包括代码助手、各类行业垂直应用，这些最终都汇聚到为数不多的几家前沿模型开发商的需求上。大多数企业并不会直接采购XPU或GPU来自己运算。

主持人 下一个问题来自摩根士丹利(Morgan Stanley)的Joe Moore，请提问。

Joseph Moore 本季度AI订单达到300亿美元，相对于当季和下季度的出货量而言规模非常大。能否谈谈为何会有如此巨大的订单积压?您之前也表示可以响应增量供应需求，那为什么本季度的订单量会远超出货量?

Hock Tan 这些大客户们已经清楚地认识到，获取算力是需要提前规划的，这不仅仅涉及晶圆和芯片，还包括HBM和DRAM的确保供应，以及电力和相应的基础设施准备。他们正在提前布局，早早下单，且下单量很大，这给了我们远超以往半导体行业惯例的业务可视度。

我们目前的可视度已经延伸到2028年，而三个月前只到2027年。这也正是我们创建XPV平台的一个重要原因——为我们的前沿模型客户提供一个预先规划、统一部署算力的平台。

他们能在我们这边看到的订单需求，与他们自身的业务体验是一致的——Token消耗量的飙升正在不断推动他们加大算力需求。这不是因为我们的组件短缺，更多是因为其他需要到位的配套要素——尤其是电力供应和跨区域的基础设施建设，这些都需要大量提前时间来统筹规划。

提问者 很有帮助，谢谢。

主持人 最后一个问题来自TD Cowen的Joshua Buchalter，请提问。

提问者 过去您提到过每吉瓦对应的算力价值约为150亿至200亿美元，结合您暗示的2027年约10吉瓦的出货量，隐含的营收规模将远超1000亿美元。您也提到每个项目的单吉瓦价值有所不同。请问随时间推移，您如何看待每吉瓦营收的演变趋势?一方面，现有项目的制造工艺可能会涨价，另一方面，新项目也在陆续进入模型。

Hock Tan 简单来说，每吉瓦对应的价值含量将持续提升。这一增长的来源在于我们的计算芯片(XPU)价格将大幅上涨——特别是当我们不仅考虑先进制程成本，还在XPU中集成CPU，并通过多芯片互联(multi-die)封装大量HBM时，芯片价值将显著跃升。这种单位价值提升的节奏不是每个月或每个季度都发生的，而是跟随技术代际迭代来实现的。但整体趋势是明确的每吉瓦对应的价值含量将随着每一代技术进步而持续增长。

提问者 谢谢。

主持人 现在，我将把电话转回Ji Yoo作结束语。

Ji Yoo(投资者关系负责人) 谢谢主持人。博通计划于2026年9月2日(周三)收市后发布2026财年第三季度业绩，届时将在太平洋时间下午2时举行公开网络直播的业绩发布电话会议。今天的业绩电话会议到此结束，感谢各位的参与。主持人，请结束本次通话。

主持人 本次电话会议到此结束，感谢各位的参与，您可以挂断电话了。

本文转载自“美股投资网”，美股投资网财经编辑冯秋怡。

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美股投资网获悉，德国天然气发动机与发电系统制造商INNIO Holding(INIO)于6月3日宣布，已将其美国首次公开募股(IPO)的定价上调至每股27美元，触及此前24至27美元定价区间的上限。此次发行规模亦有所扩大，公司最终发售9000万股(均为老股转让)，较原计划的7500万股增加了20%。通过此次超额认购的IPO，INNIO筹集资金约24亿美元。按此发行价计算，公司完全稀释后的市值达到203亿美元，企业价值约为222亿美元。

INNIO Group 是全球领先的往复式燃气发动机制造商，产品广泛应用于发电和气体压缩领域。公司业务主要分为两大板块

1、设备板块旗下拥有Jenbacher和Waukesha两大知名品牌，提供输出功率从200千瓦到10兆瓦不等的发动机。这些设备不仅设计用于燃烧天然气，还能兼容包括掺氢燃料在内的替代燃料，顺应了能源转型的趋势。其全球安装基数约为44GW，客户群体广泛覆盖工业、公用事业以及五大洲的数据中心。

2、服务板块该板块主要向已安装的设备提供零部件供应及维护服务，并通常与客户签订多年期合同。这一高粘性业务在2025财年贡献了公司约48%的收入，为公司提供了稳定的现金流支撑。

这家总部位于德国慕尼黑的企业将在纳斯达克交易所正式挂牌，股票代码为INIO。

此次IPO由高盛(Goldman Sachs)、摩根大通(J.P. Morgan)、摩根士丹利(Morgan Stanley)、美银证券(BofA Securities)、巴克莱(Barclays)、花旗(Citi)、贝尔德(Baird)、法国巴黎银行(BNP Paribas)、德意志银行(Deutsche Bank)、RBC资本市场(RBC Capital Markets)以及瑞银投资银行(UBS Investment Bank)担任联席账簿管理人。

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美股投资网获悉，谷歌母公司Alphabet(GOOG,GOOGL)近期宣布将进行一轮高达800亿美元的融资，旨在为AI发展筹集资金，其中包括伯克希尔·哈撒韦(BRK)以每股约350美元的价格进行的100亿美元投资。

谷歌投资者对伯克希尔·哈撒韦的投资消息反应冷淡，股价在周二大幅下挫。投资者在此消息后抛售并不令人意外，因为他们可能认为伯克希尔是以牺牲谷歌现有股东利益为代价达成了一笔划算的交易。然而，当我们审视谷歌将如何使用这笔募集资金时，就会发现这笔支出很可能是值得的。谷歌选择在此时增发股票并不令人意外。公司正处于大规模AI建设的中期，且其股价距离历史高点不远。它既面临着巨大的投资机遇，股价又处于急剧攀升的高位，这正是增发股票融资的经典时机。

因此，谷歌及其股东正处在诸多利好之中。这就引出了一个问题这场盛宴还能持续多久?虽然谷歌无疑是一家伟大的公司，未来多年仍将保持卓越，但其股价已达到去年年初很少有投资者预期到的高位。伯克希尔认为谷歌值得投资，但显然，它正在以折扣价入场。

纯粹基于价格动能来看，谷歌的涨势或许不太可能持续。回顾过去六个月、一年和五年期间谷歌的巨大涨幅，可能会直觉地认为该股票即将迎来回调。但当审视谷歌的基本面时，会发现一个完全不同的故事。

谷歌盈利能力极强，拥有高利润率和资本回报率。对于如此体量的公司而言，其增长速度也极快，过去12个月的收益增长了22%。尽管表现如此出色，与其所在板块相比，该公司的估值仍处于低位，市盈率为29倍，而纳斯达克100指数的市盈率超过30倍。因此，无论是基于历史表现还是当前价值，谷歌似乎都是一个不错的选择。

与任何公司一样，难点在于确定谷歌的强劲表现能否延续到未来。谷歌建立在强大且互联的产品与服务“生态系统”之上，拥有宽阔的护城河，其中几个产品拥有数十亿用户，这也是推动其股价飙升至350美元以上的主要动力。然而，当前科技世界发生了许多变化，包括AI领域竞争的加剧，这正是谷歌目前大力投资的细分领域。因此，鉴于谷歌已取得的收益及其行业发生的变化，谷歌的投资逻辑也需要被重新审视。

分析师A.J.Button曾在4月30日分析谷歌股票时，给予其“买入”评级，理由是它在稳步增长的同时，资本支出(CAPEX)巨额增长。高昂的资本支出是其评价“买入”而非“强力买入”的原因。自那以后，谷歌的股价有所下跌。当前略低的价格可能是买入机会，但另一方面，AI投资领域的竞争比几年前的搜索领域要激烈得多。因此，我们需要确信谷歌仍然是几年前那个清晰且毫无疑问值得买入的公司。

谷歌的股权融资

自从A.J.Button上次发布分析谷歌的文章以来，发生的第一个重大变化是该公司多年来首次增发股票。此次筹集的资金高达800亿美元，数额巨大。因此，值得探讨Alphabet通过稀释股东权益换取800亿美元究竟得到了什么。

根据谷歌刚刚宣布的配售新闻稿，公司计划将这800亿美元用于AI计算和基础设施，这意味着数据中心、服务器和其他半导体是运行谷歌众多AI应用所必需的。这些应用既包括内含AI的产品(如搜索、YouTube、Google Drive)，也包括向第三方开发者出售算力的Google Cloud。

正是在第二类业务中，情况开始变得有些复杂。Google Cloud是谷歌业务中相对较新的部分，于2023年首次实现盈利。它在一个竞争激烈的领域运营，面临着来自亚马逊(AMZN)AWS和微软(MSFT)Azure等竞争对手的重大挑战。这绝对不像谷歌搜索那样是“独家生意”，尽管可以说谷歌搜索至今依然拥有这种地位。

谷歌与上述另外两家云公司在向网络开发者出售AI服务器时间方面相互竞争。最近很大一部分业务是将英伟达(NVDA)芯片的使用作为一种服务来销售。云业务也有软件部分，例如托管开发者工具，开发者可以利用这些工具充分利用他们租用的服务器，而在这个业务中存在一些差异化的空间。例如，公司可以在自己的云上独家提供专有的应用程序作为开发者工具。然而，这个空间肯定竞争激烈，“七巨头”中的三家公司都在争夺相同的业务，甲骨文(ORCL)等较小的参与者以及几家中国公司也在努力进入这一领域。

到目前为止，尽管面临竞争，谷歌的云部门似乎仍能盈利。在最近一个季度，该部门的营业利润为65亿美元，同比增长200%，这无疑是个积极信号。然而，该公司在同一时期也出现了自由现金流的环比下降，第一季度FCF低于去年第四季度FCF。这主要是由于AI建设导致的巨额现金流出，谷歌估计2026年全年的资本支出将在1800亿至1900亿美元之间。公司的收益依然稳健，但其现金流表现波动较大，最近几个季度显示出同比或环比下降。

这些巨额现金支出反映了云业务的竞争性质。谷歌搜索的运行成本相对较低，只需少量支出就能产生巨额广告收入，而这些新的AI业务实际上正在消耗大量现金。部分原因是该领域的竞争非常激烈公司正在竞相推高内存和半导体的价格。因此，谷歌正在一个比其传统业务的竞争更加激烈的环境中运营，并希望脱颖而出。

伯克希尔可能在想什么

综上所述，目前的情况对谷歌来说看起来是负面的，或者至少是有风险的。尽管如此，世界上最受尊敬的金融公司之一正在买入这只股票。我们应该问问自己，考虑到谷歌每年计划数千亿美元的AI资本支出，伯克希尔从中看到了什么。

如今谷歌有几个有利因素。其中包括

1、其自主设计的AI芯片，称为张量处理单元(TPU)。这使得公司对英伟达的依赖程度略低于竞争对手。

2、公司的传统业务依然强劲，在最近一期财报中披露，谷歌搜索稳定保持了90%的市场份额。

3、公司拥有13种不同的产品，每种产品的用户都超过10亿。

4、Google Play占据西方市场智能手机操作系统双寡头垄断的一半。

这些事实都表明，谷歌在多个不同的垂直领域具有相当大的竞争优势。当然，它们都带来了交叉销售机会，这可以从公司提供的各种订阅服务中看出，例如Google One。

伯克希尔的基金经理们在商讨是否投资谷歌股票时，可能会考虑上述部分事实。

另外，一家公司在运营自己的产品和服务方面的成功，为其向云计算客户提供支持提供了保障。这些支持包括开发者工具、更持续的正常运行时间等。随着时间的推移，谷歌在开发者中的卓越声誉应该会吸引越来越多的客户使用其云计算产品。

估值

在考虑了上述因素后，我们可以对谷歌股票进行粗略估值。谷歌有足够多的积极因素，我们可以安全地假设其收益至少将保持在目前的水平，并且未来可能会在一定程度上增长。根据华尔街 Quant的数据，谷歌在过去12个月(TTM)期间的每股收益为13.25美元。按10年期国债收益率4.5%折现，推出谷歌的股价值294美元。这显著低于今天的价格。然而，回想一下之前罗列的公司优势，就相对于竞争对手的地位而言，谷歌是一家非常强大的公司。因此，它很可能会随着美国经济的增长而在某种程度上增长。如果你只设定3%的永续增长假设，这低于长期GDP增速，那么目标价格将升至833美元。从历史上看，谷歌的收益和FCF增长远好于3%。因此，这里有充分的理由认为谷歌的股价还有很长的路要走。但A.J.Button实际上并不打算将目标价定为833美元，因为“永续增长”是一个很难预测是否会发生的指标。但即使假设未来10年平稳增长，也很容易得出500美元的目标价。所以，A.J.Button认为谷歌仍然是一个值得买入的标的。

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美股投资网获悉，6月3日，优步(UBER)宣布对HR部门裁员23%，涉及数十至上百名员工，占公司34,000人总规模的比例“远低于1%”。新任总裁Jill Hazelbaker在致受影响部门的信中表示，一些团队已变得“复杂且分散，职责重叠，所有权不明确，团队与他们所支持的业务之间的距离过远”。她表示，裁员的目的在于打造一个“联系更紧密、更现代、运营更卓越的组织”。

6月，优步同时推进的两项变革，揭示了一个关于AI时代企业运营的深刻悖论。一方面是“减”。Hazelbaker与CEO Dara Khosrowshahi联手推动HR部门裁员23%，以“复杂且分散”为由铲除冗余。公司方面强调，此举与人工智能无关。另一方面是“管”。该网约车巨头明确宣布员工使用AI编程工具(包括Anthropic Claude Code、Cursor等)每月单人单工具支出上限为1500美元。原因很直白2026年全年AI预算仅四个月就已告罄。

新政第一刀“HR部门的自我革命”

故事的主角是新任总裁Jill Hazelbaker。三周前，这位曾在公司担任首席营销官多年的Uber高管，刚刚被提拔为总裁兼首席企业事务官。而她的第一个重大动作，却指向了公司内部一个微妙的存在——People and Places部门，也就是Uber的人力资源、招聘、办公空间与文化团队。

6月3日，优步宣布对该部门裁员23%，涉及数十至上百名员工，占公司34,000人总规模的比例“远低于1%”。Hazelbaker在致受影响部门的信中给出了一系列令人玩味的措辞一些团队已变得“复杂且分散，职责重叠，所有权不明确，团队与他们所支持的业务之间的距离过远”。她表示，裁员的目的在于打造一个“联系更紧密、更现代、运营更卓越的组织”。

Khosrowshahi在同期向公司管理层发送的备忘录中则更为直白地解释了背后的逻辑“这些变革对于最大限度地提高人力资源团队的效率以及我们未来巨大的发展潜力至关重要。”

一个负责“人和文化”的部门，正在经历一场效率优先于人文主义的激烈“自我手术”。这背后透出的信号清晰而冷峻在这家盈利能力至上的科技巨头眼中，没有哪个部门能免受运营纪律的审视——包括管人的部门本身。

Hazelbaker的角色在这之中显得尤为特殊一位总裁在上任仅数周时就领导了一项影响深远的重组，既是改革者，也是执行者。

同时值得注意的是，优步层面反复澄清，此次裁员与AI无关。这一表态意味深长——它让优步在行业中形成了一种鲜明的对比定位。今年年初至今，Meta已裁减约8000个岗位，微软削减逾1.5万个职位，Oracle被曝面临多达3万个岗位的裁撤，而这些公司大多公开将AI效率提升和成本优化作为裁员的重要依据。根据TradingPlatforms的最新研究，2026年至今科技行业已有近12.8万名员工被裁，其中约60%可“直接归因于AI的采用”。

在这个语境下，优步反复强调“非AI所致”，恰凸显了它在行业叙事中选择了一条不同的路径——即便在实际效果上，更精简的HR架构确实有助于释放更多资源投向AI领域的长期赌注。

“尽情用AI”的代价四个月用完全年预算

如果说HR重组是优步主动选择的战略精简，那么AI支出上限的出台则更像一次被迫的反思式应对。按照此前报道，优步于5月底推出了一项内部使用限额制度每位员工对每款智能代码工具(包括Anthropic旗下Claude Code、Cursor等热门AI编程产品)的月度消费上限为1500美元。员工可通过内部数据面板实时查看消耗额度，特殊业务场景经审批后可突破限额。

促使管理层作出这一决定的催化剂，是一组令人震惊的数字2026年全年AI预算仅在四个月内就被彻底用完。而这只是冰山一角——据AI Today报道，2026年大型企业的平均AI预算已从2024年的每年约120万美元飙升至700万美元，部分财富500强公司的月度AI推理账单已高达数千万美元。

然而优步曾是AI的狂热信徒——至少在外界看来如此。就在公司技术部门负责人在不久之前还公开表示过，团队在四个月内花光了年度AI预算。而此前的公司内部风气，也是鼓励员工“尽可能多地使用AI”——几乎没有任何费用上限。

这一“先自由后管控”的路径，折射出一个更深层的行业难题当Token消耗变成真金白银，当每个工程师敲击键盘的背后都在产生实打实的算力费用，AI的ROI幻觉会以极具张力的方式撞击到CFO的桌面。

这不是优步独有的困境。从宏观视角看，2026年的整个AI创业生态都普遍面临“成本困局”。DoNews近期的一项深度调研揭示，视频生成、Agent化应用以及C端AI应用在现行算力成本下均难以构建正向经营模型。一位接受采访的投资人的评价更为直接——“天价账单正在劝退资本”。

总结

优步此番表态“裁员与AI无关”，实际上是在这两条行业叙事线之间找到了一个平衡支点保持谨慎的战略投资韧性，同时通过对后台运营的严格检视——无论是否涉及AI——来维持财务纪律。HR部门的重组恰恰体现了后者的纯粹性。

至于AI支出上限，优步发言人回应媒体时使用了“软性限制”这一表述，强调这是分级支出的上限，并非全面禁用。这一设计同样展现了优步在AI成本管理上的务实态度——不排斥AI对生产力的提升潜力，但也正视算力账单对损益表的现实侵蚀。

从HR部门重构到AI支出设限，优步在2026年6月初做出的两项组织决策，表面看似分属人事管理和技术管理两个完全不同的领域，内核却指向同一个方向一家大型科技公司在AI时代的运营走向成熟，靠的不再是单一维度的技术领先或网络效应，而是财务纪律与组织纪律之间的动态平衡。

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美股投资网获悉，在数据中心CPU需求大爆发以及18A先进芯片制程业务步入增长轨迹的大背景之下，华尔街金融巨头们近期对于x86架构CPU超级巨头——英特尔(INTC)的看涨情绪可谓愈发浓厚，一举助力英特尔股价自4月以来疯涨145%，市值超过5000亿美元。

得益于华尔街对于英特尔持续升温的看涨热潮以及高管释放出的积极展望，英特尔股价在周三美股盘前交易中一度上涨超过8%至116美元，此前该公司高管强调，英特尔先进半导体制造工艺Intel 3和18A节点的产能供应正在显著提升，以及全球数据中心领域对英特尔CPU的需求持续炸裂。

据了解，英特尔首席财务官David Zinsner于6月2日在美国银行2026年全球科技大会上表示“所以在短期内，一切都关乎供应。我们正在推进芯片供应爬坡。在接下来的一段时间内，姑且说，几个季度左右，3A和18A的供应将会出现有意义的供给增加规模。这将提升至满足我们从需求角度所看到的一些基本情况。”

而就在前一天，英特尔掌舵者——即首席执行官陈立武在中国台北Computex大会上表示，英特尔正在从人们长期以来认为的“个人电脑CPU供应商”升级为覆盖PC、边缘、数据中心、AI机架、定制芯片和先进封装的全栈AI计算平台，并且强调战略重心首先落在18A制程与Xeon 6 Plus(Xeon 6+)——Xeon 6+平台基于18A工艺，最高可达288个E-core、576MBL3缓存，面向云计算、大型网络基础设施和AI智能体推理等高密度工作负载，旗舰型号Xeon 6990E+拥有288个核心，并集成多节点chiplet与EMIB互连。 Intel 18A，即2nm以下的1.8nm级别先进芯片制程+先进封装体系。

华尔街知名投资机构Melius Research近日将英特尔目标价从100美元上调至150美元，凸显出“数据中心CPU需求狂潮+18A先进芯片制程利润前景持续改善”正在共同点燃并推进英特尔的超级牛市叙事。来自Melius Research的明星分析师Ben Reitzes表示，其核心逻辑不是简单押注PC复苏，而是把英特尔重新定价为 AI推理与智能体计算时代的CPU最核心受益者 + 挑战台积电先进制程/代工反转叙事标的。

x86诠释“经典永不过时”CFO高呼英特尔不惧怕ARM!从Intel 7到18A先进制程，先进芯片代工蓄势崛起

英特尔首席财务官Zinsner还谈到了未来几年从Intel 7过渡到3甚至18A制程的计划。Zinsner表示“实际上，即便是在今年，我们也会看到Intel 7的晶圆投片量显著上升，至少最初会如此;然后可能到明年，我认为我们可以在2027年开始稍微降低它，并让Intel 3和18A来填补供给端巨大缺口。”

Zinsner还指出，笔记本端的18A正在迅速爬坡，而且这是他们至少过去五年来爬坡最快的产品。

这位高管还表现出在客户端和数据中心市场与Arm架构产品(ARM)及其他解决方案竞争的信心。

Zinsner表示“然后在数据中心方面，我会说我们有强大竞争力。在某些情况下，我们有非常强大的多产品线。在其他情况下，特别是在多线程方面，则没有那么好。” “是的，当然，我们一直关注基于ARM的解决方案，在客户端领域这是不错的竞争态势。我认为，鉴于我们的庞大市场份额和强劲性能，我们已经表明自己能够很好地与这些基于ARM架构的解决方案进行竞争。所以我对我们的产品组合非常有信心，能够继续掌控市场。”

Zinsner还讨论了全球AI数据中心建设狂潮对于英特尔CPU的近乎无止境需求，并指出公司在数据中心领域实现营收与利润同步且显著增长路径不会有问题。

Zinsner表示“显然，随着我们从训练转向推理、从推理转向智能体和多智能体以及强化学习，CPUGPU之间的比例正在显著上升。因此，这只会推动大量CPU需求。说实话，规模已经足够大。我的意思是，我们拥有足够的需求，如果我们能够很好地执行供应爬坡，在数据中心领域大规模增加销售额应该没有问题。”

这位财务主管还指出，由于AI智能体迅速风靡全球，CPU市场确实出现了不可控的“爆炸式增长”。

此外，Zinsner还讨论了首席执行官陈立武采取的一系列重组措施。Zinsner表示“我们曾经有12层管理层级。他将其压缩为6层管理层级。我们曾经，我认为在巅峰时期，有超过400名副总裁，他将其压缩到200名。我们曾经有超过100,000名员工。他将其压缩到不足80,000名员工。”

在有媒体报道称英特尔已要求PC制造商们使用基于其18A先进芯片生产工艺制造的芯片产品之际，华尔街投资巨头Wedbush Securities认为，这是这家半导体制造巨头正在优先考虑扩张其利润率的积极信号。

Wedbush Securities分析师Matt Bryson周三在给客户的一份报告中写道“在我们看来，这一策略是非常合理的，因为英特尔应该优先把较旧且已实现产能扩张的制程节点用于利润率更高的Xeon数据中心级别CPU生产，而英特尔启用更新产能的能力(因为它拥有现有洁净室空间)是一项战略优势，这一路径使其能够利用这一优势。”“在我们看来，问题反而在于，18A节点以及基于该工艺制造的芯片产品的实际性能表现到底有多强(CEO陈立武近日暗示良率正在快速改善)。”

在华尔街金融巨头摩根大通5月份举办的第54届全球科技、媒体与通信年会上，英特尔CEO陈立武表示， Intel 18A(即2nm以下的1.8nm级别先进芯片制程)已支持Panther Lake量产，良率每月提升约7%，超英特尔的内部预期。

根据陈立武透露的最新进展，Intel 14A的0.5 PDK已发布，10月计划向外部客户推 0.9 PDK ，团队已着手10A、7A制程节点的长期先进制程规划。陈立武还表示，随着AI算力基础设施的聚焦能力从训练逐渐转向推理，CPU在AI时代日益重要且不可或缺，CPU与GPU的配置比例从 1:8加速向1:1靠拢，甚至可达4:1。此外，英特尔业务规划显示，目前正积极争取ASIC业务，提供定制化AI CPU或者AI GPU芯片方案。

英特尔以Xeon 6 Plus、Rack Scale和EMIB-T向“AI算力产业链霸主地位”发起冲击

英特尔这轮叙事修复的核心，不是简单的“老牌CPU厂商反弹”，而是试图把自身重新放回AI基础设施价值链的中心当AI从大模型训练进入推理、智能体、多智能体和强化学习阶段，系统瓶颈不再只由GPU算力决定，CPU承担的任务编排、状态管理、工具调用、数据库访问、网络请求、代码执行和安全隔离会显著增加。英特尔CFO David Zinsner在美国银行举办的全球科技大会上强调，随着AI从训练转向推理、再走向Agentic AI和多智能体系统，CPU/GPU比例正在显著上升，因此数据中心CPU需求会出现“爆炸式增长”;这些正面因素也正是Melius Research分析师Ben Reitzes给出150美元最高目标价的底层市场逻辑。

陈立武在中国台北Computex大会上表示，英特尔正在从人们长期以来认为的“个人电脑CPU供应商”升级为覆盖PC、边缘、数据中心、AI机架、定制芯片和先进封装的全栈AI计算平台，并且强调战略重心首先落在18A制程与Xeon 6 Plus(Xeon 6+)。这也意味着18A不只是PC端故事，而是英特尔重新切入数据中心先进制程竞争的关键证明。

在Agentic AI(即AI智能体)框架下，英特尔试图把“CPU orchestrates the show”塑造成新的AI基础设施定价锚。传统AI推理可以高度依赖GPU完成矩阵计算，但智能体工作流会把一个任务拆成规划、检索、文件读写、规则校验、代码执行、工具调用和结果验证等多个阶段，这些环节天然更依赖通用CPU、内存访问、I/O和系统调度。传统推理场景GPU与CPU资源需求约为7:1，而在智能体工作流中可能趋近1:1甚至CPU更重;这并非意味着GPU不重要，而是意味着AI数据中心从“GPU孤岛”进入“CPU+GPU+ASIC+光互连网络基础设施+存储”的异构系统时代，英特尔押注的是AI应用复杂化之后的系统级算力再分配。

Xeon 6 Plus、Rack Scale Blueprint和与富士康、SambaNova等伙伴的合作，显示英特尔正在从卖芯片走向卖“可部署的AI机架方案”。这与英伟达DGX/GB系列、AMD机架级方案以及云厂商自研AI集群的趋势一致企业客户越来越不愿自行拼装芯片、网络、存储、散热和软件栈，而是倾向采购经验证的机柜级基础设施。英特尔若能利用x86生态、ODM伙伴、服务器客户和开放标准切入AI机柜市场，就有机会把CPU需求复兴转化为类似英伟达Blackwell机架集群那样的系统级AI创收，而不是只停留在单颗处理器ASP改善。

“解耦推理”可谓是英特尔AI叙事中最值得关注的工程方向。SambaNova RTU、英特尔Xeon和英伟达GPU协同分工，本质上是在把AI推理流水线拆给最适合的硬件执行GPU负责大模型提示词预处理或高并行算子，RTU负责特定令牌生成，CPU负责智能体调度、工具执行和工作流控制。若这类异构组合在真实企业场景中能实现2到3倍端到端性能提升，那么英特尔就能绕开“和英伟达正面拼GPU”的不利战场，转而强调自己在AI系统控制面、CPU调度面和服务器平台层的不可替代性。

英特尔瞄准AI供应链最核心瓶颈——先进封装

当前台积电CoWoS先进封装是英伟达GPU、部分ASIC和HBM集成的核心产能瓶颈之一，AI芯片交付不只卡在晶圆制造，也卡在先进封装。英特尔EMIB-T若能进入谷歌下一代TPU供应链评估，就意味着英特尔代工与封装业务可能获得超大规模云厂商的实际验证。即便最终订单仍取决于良率、成本和供应链策略，这也说明英特尔正在用EMIB+Foveros先进封装以及18A和定制硅业务，争夺AI芯片从设计、制造到封装的更高价值环节。

从谷歌IPU、爱立信下一代通信芯片到潜在TPU封装支持，英特尔的定制芯片战略正在补上过去几年相对薄弱的一环。超大规模云厂商已经证明，AI时代不会只有通用GPU，也会有TPU、Trainium、ASIC、DPU/IPU、网络芯片和专用加速器，因此英特尔先进封装业务有望成为CoWoS以外的云巨头们AI战略补位方案。

英特尔若能提供“前沿芯片设计支持+制造+先进封装+系统级参考平台”，就不只是与AMD争夺x86服务器份额，而是在争夺全球云计算巨头们定制AI算力基础设施供应链的主流高端制造外包入口。这也是来自Melius Research的明星分析师Ben Reitzes给出的150美元目标价中隐含的高弹性假设市场不再只按传统PC/服务器CPU周期给英特尔估值，而是给它一部分AI代工、AI先进封装体系和AI算力基础设施系统平台的综合期权价值。

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美股投资网获悉，微软(MSFT)在周二于旧金山举行的Build开发者大会上发布了多款覆盖不同领域的AI模型，并正式推出了升级版量子计算芯片“Majorana 2”，宣称有望在2029年前建成具备商业实用价值的量子计算机。这款芯片是一年前引发量子计算界争议的上一代研究设备的继任者。多家科技巨头正竞相研发可投入实际运行的量子计算机，并认为这项技术将彻底改变金融、医药和网络安全等领域。

尽管近期部分公司在技术上取得令人瞩目的进展，但目前尚无一家能够在研究之外实现实际应用。微软选择了一条与众不同的技术路径——拓扑量子比特，与谷歌、IBM等公司采用的技术路线截然不同。

微软的新芯片搭载了12个量子比特，较上一代产品的8个有所提升。但微软表示，其最主要的突破在于这些量子比特的持续存在时间超过20秒。相比之下，上一代芯片中的量子比特仅能维持不到12毫秒便消失。此外，Majorana 2还将上一代产品中的铝连接器替换为铅基超导体。

微软量子硬件技术研究员兼高管Chetan Nayak表示“基于这一快速进展，我们正在加速推进可扩展、实用量子计算机的路线图。我们已经将时间表缩短了一半，目标是在2029年实现这一里程碑。”

传统计算依赖于将信息编码为0或1，而量子比特则同时表示两种状态的概率，使理论上的量子机器能够解决经典计算机无法企及的复杂问题。然而，量子比特的难点在于它们需要极其精准控制的超低温环境，计算中容易出错，且生命周期极短。微软的技术路线围绕以意大利物理学家命名的马约拉纳粒子展开，希望通过拓扑量子比特的方式，使芯片比其它技术路径更不容易出错。

值得注意的是，微软的量子研究并非一帆风顺。在去年第一版Majorana芯片发布后，部分量子研究人员提出了质疑，认为该芯片及相关论文并未证明微软声称的“技术飞跃”。此外，微软此前资助的一些量子研究也因争议而被撤稿。

微软量子研究员Zulfi Alam表示，公司仍在与五角大楼下属的国防高级研究计划局合作评估其进展。“DARPA拥有全球最顶尖的科学家团队，他们每周都在审核我们的项目，深入了解我们工作的每一个细节，”

他在发布会前的电话会议中称，“我们已经向他们公开了全部数据，所有数据。”但他同时表示，微软更倾向于与那些不研发竞争性量子机器的政府附属研究人员分享技术细节。“将所有数据交给实验室或竞争对手进行复现，从商业角度来看并不明智，”Alam说。

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美股投资网注意到，特斯拉(TSLA)5月份在中国制造的汽车销量激增了近 40%，在市场需求显现复苏迹象之际，其增速超过了中国整体电动汽车市场的增长步伐。

根据乘联会(CPCA)发布的初步数据，这家汽车制造商 5 月份从其上海超级工厂交付了 85,982 辆汽车，同比大幅增长 39.4%。该工厂主要生产用于中国国内市场以及出口的 Model 3 和 Model Y 车型。

中国乘用车电动车(EV)市场在 5 月也实现了扩张，总销量达到 136 万辆，同比增长 12%，环比 4 月增长 11%。乘联会表示，这些数据表明中国电动车市场正迎来“初步复苏”。

在特斯拉的竞争对手中，比亚迪5 月交付了 376,990 辆新能源乘用车，与去年同期基本持平。

几家中国本土电动车企则实现了更强劲的增幅。小米 5 月交付了超过 30000 辆电动车，同比增长 7.1%。由Stellantis(STLA)支持的零跑汽车以及吉利旗下的极氪汽车，各自报告了超过 80% 的销量增长；而蔚来汽车在推出其最新旗舰电动车型后，交付量也实现了 62.3% 的同比增长。

不过，并非所有汽车制造商都分享到了这次回暖的红利。理想汽车(LI)的交付量同比下降了 18.4%，而小鹏汽车(XPEV)也报告了 4.1% 的下滑。

特斯拉的“金融优惠”

面对中国新能源车市空前激烈的价格战，特斯拉在2026年第二季度并未盲目采取直接降价的常规手段，而是打出了一套以“金融创新”和“科技体验”为核心的促销组合拳，成功实现了5月在华销量激增近40%的逆袭。

首先，高杠杆的“金融降维打击”成为第一大杀手锏。 特斯拉在终端全面铺开“5年0息”及最低“0首付”的限时金融方案。在当前宏观利息成本仍具分量的背景下，“0息”方案本质上是官方变相补贴了数万元的购车成本，精准切中了消费群体的痛点，大幅降低了Model 3与Model Y的入局门槛。

特斯拉最核心的促销策略是低息贷款方案。2026年初推出的"5年0息"和"7年超低息"购车方案，将Model 3/Y首付门槛降至7.99万元，月供最低仅1918元。该方案虽多次延期，但在5月调整为"轻松贷"——以Model 3后驱版为例，首付5.59万元、月供2193元、年利率0.99%，并设置约20%尾款。此举被业内解读为"变相降价"，既降低购车门槛，又维持官方指导价稳定。

销量压力

2026年4月，特斯拉中国批发销量79478辆，创下品牌历年4月销量新高，同比大幅增长36%，并实现连续第六个月增长。单看这个数字，似乎形势一片大好——但批发销量包含了大量出口车辆，并不能准确反映国内终端市场的真实温度。

真正值得关注的，是零售端的表现。乘联分会数据显示，2026年4月特斯拉在华零售仅25956辆，同比下滑9.66%，连续第二个月同比下降；环比3月的56107辆更是骤降53.74%，直接腰斩。

两相对照，批发近8万辆而零售不到2.6万辆，差值主要在出口环节被消化——4月特斯拉中国出口约5.35万辆。出口固然能撑住工厂开工率，但出口的利润远低于零售端。批发和零售之间的巨大落差，才是让特斯拉真正感到焦虑的地方。

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美股投资网获悉，流媒体巨头奈飞(NFLX)正在利用人工智能(AI)帮助用户从海量内容中筛选出真正感兴趣的作品。该公司首席产品与技术官伊丽莎白·斯通表示，AI将帮助用户更轻松地应对内容过载带来的困扰。

斯通周三表示，生成式AI能力将带来一种“更加个性化、更具互动性、更加沉浸式”的娱乐内容选择体验。她表示“这有助于解决一种正在酝酿中的用户痛点，那就是内容实在太多了。我该如何理解这些内容?什么内容适合我?以及在此时此刻，什么内容最适合我?”

斯通表示，奈飞目前已将生成式AI和自然语言处理技术整合到平台之中，以帮助判断用户当下想看什么类型的内容。她表示，奈飞正在测试语音用户界面以及其他实验性功能，这些功能会结合用户的观看偏好、历史记录以及当前热门趋势等因素，从而帮助平台提供高度定制化的内容推荐。她表示“这一直以来都是奈飞的优势之一。我认为，我们必须继续保持这一优势，并持续处于行业最前沿，不断进行创新。”

奈飞对AI的应用还包括制作动画短片。据报道，奈飞正在内部组建一个名为INKubator的AI动画工作室，专注于利用生成式AI制作动画短片，并计划未来逐步扩展至更长篇幅内容。而就在今年3月，奈飞才刚刚宣布收购由演员本·阿弗莱克创办的AI电影制作公司InterPositive。

相比许多仍停留在技术测试阶段的影视公司，奈飞更像是在系统性搭建一套围绕AI展开的新型影视工业体系。一面通过收购获取技术储备与工业能力，另一面快速建立内部内容实验室，试图把AI真正嵌入动画开发、制作与后期流程之中。

但有意思的是，在不断扩大AI布局的同时，奈飞方面又始终在强调“艺术家主导”“传统动画体系不会被替代”。这种看似矛盾的态度，恰恰反映出当下整个好莱坞面对AI最真实的状态——它们已经无法回避AI，但又不敢彻底放开AI。

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美股投资网获悉，IT巨头IBM(IBM)周二成为市场焦点，Wedbush Securities上调其目标价，并表示人工智能正为公司带来“增量利好”。不过，IBM股价在盘前交易中下跌，截至发稿，下跌2.4%。

Wedbush分析师在给客户的一份报告中写道“根据我们近期的调研，IBM在AI、混合云、自动化和网络安全等领域的产品组合持续展现出强劲增长势头。客户正在寻求能够在复杂环境中部署的可信、可扩展且合规的解决方案。随着越来越多的企业启动大规模AI应用场景，IBM将软件、咨询和基础设施整合为一套完整技术栈的能力，仍然是其业务飞轮的重要优势。”

分析师指出，IBM致力于构建数据护城河，包括以110亿美元收购Confluent，这是一项战略举措。企业希望在现有数据环境中挖掘更多价值，同时在混合云生态系统中增加数据处理能力，而IBM正试图在应用、分析、数据系统和AI代理之间提供端到端集成。此外，IBM迄今已实现45亿美元的生产力提升，这一数字尚未计入IBM Bob带来的节省。公司继续聚焦内部投资，以推动规模化的运营杠杆。

Wedbush将IBM的目标价从320美元上调至350美元，并重申“跑赢大盘”评级。

此次上调目标价之前，IBM股价周一已上涨逾7%，原因包括美国总统特朗普的一条旧消息在网络上重新传播，以及巴克莱银行对IBM启动覆盖并给予“增持”评级。

除了前述AI相关的积极因素外，分析师还指出，IBM在量子计算领域的布局似乎仍被投资者“低估”。

分析师解释称“公司正处于解锁AI与量子计算交汇点红利的最早期阶段。IBM表示，量子优势将在今年实现。据IBM预计，未来十年量子计算将创造1万亿美元的价值引擎，其中量子技术提供商的市场规模约占20%。自推出量子合作伙伴计划以来，IBM已签署超过10亿美元的合同。IBM的量子战略是通过提供量子能力的运行时环境，保持在量子计算基础设施领域的领导者地位。我们认为，IBM在AI与量子前沿的定位仍然被市场低估。”

IBM近期披露，未来五年将向量子计算投入100亿美元。这笔投资之外，美国联邦政府与IBM已签署一份意向书，计划在美国本土共建一座量子芯片代工厂。

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