Dominance společnosti Nvidia v oblasti infrastruktury pro umělou inteligenci je dnes zřejmá a těžko zpochybnitelná. Přesto se v jejím stínu formuje paralelní, neméně důležitý příběh. Společnost Broadcom (AVGO) se postupně stává klíčovým partnerem největších technologických firem světa při vývoji vlastních čipů pro umělou inteligenci, určených přímo pro jejich interní potřeby. Nejde o konkurenci Nvidii v tradičním smyslu, ale o jiný směr vývoje AI infrastruktury, který má pro investory zásadní význam.
Zatímco GPU zůstávají univerzálním řešením pro trénování i provoz modelů, hyperscaleři – tedy provozovatelé obřích cloudových datových center – čím dál častěji hledají specializovanější a energeticky úspornější alternativy. Právě zde vstupují do hry aplikačně specifické integrované obvody, známé jako ASIC. A Broadcom je v tomto segmentu jedním z absolutních lídrů.
Proč hyperscaleři sázejí na vlastní AI čipy
ASIC čipy jsou navrženy pro konkrétní úlohy. Oproti GPU postrádají univerzálnost a flexibilitu, ale nabízejí vyšší výkon na watt a nižší provozní náklady u přesně definovaných výpočtů. To je klíčové zejména v oblasti inference umělé inteligence, tedy fáze, kdy modely běží nepřetržitě v reálném provozu a generují odpovědi pro uživatele.
Zatímco trénování modelů je kapitálově náročné, inference představuje dlouhodobý a opakující se náklad. Každé procento úspory energie nebo zlepšení efektivity se proto v obřím měřítku datových center rychle násobí. Pro největší technologické firmy tak dává smysl investovat do vlastních čipů, které jsou optimalizovány přesně pro jejich software, architekturu a typy zátěže.
Broadcom v tomto procesu nefunguje jako výrobce hotových produktů, ale jako strategický technologický partner. Poskytuje návrhové know-how, stavební bloky, IP a schopnost převést teoretický návrh do čipu, který lze vyrábět ve velkém objemu. To je bariéra, kterou dokáže překonat jen velmi úzký okruh firem.
Alphabet, TPU a důkaz fungujícího modelu
Jedním z nejlepších příkladů této spolupráce je vztah Broadcomu se společností Alphabet. Broadcom se podílel na vývoji Tensor Processing Units (TPU), tedy vlastních akcelerátorů umělé inteligence, které Alphabet využívá již několik generací. TPU se staly klíčovým prvkem AI infrastruktury Googlu a jejich význam dále roste.
Zásadní posun nastává ve chvíli, kdy Alphabet začíná nabízet TPU i externím zákazníkům prostřednictvím Google Cloud. To znamená, že čipy původně vyvinuté pro interní použití se stávají komerčním produktem, který mohou využívat další firmy pro své AI aplikace. Tento krok výrazně rozšiřuje adresovatelný trh a zároveň zvyšuje hodnotu Broadcomu jako dodavatele této technologie.
Konkrétním potvrzením poptávky je objednávka společnosti Anthropic, která si u Broadcomu zadala výrobu TPU v hodnotě 21 miliard dolarů s dodáním v letošním roce. Jde o částku, která sama o sobě ukazuje, že nejde o okrajový experiment, ale o plnohodnotnou alternativu k tradičním GPU řešením.
Širší ekosystém a explozivní růst AI tržeb
Alphabet není jediným partnerem Broadcomu. Na návrhu vlastních AI čipů s ním spolupracuje i řada dalších technologických hráčů, včetně OpenAI. Tito zákazníci neusilují o nahrazení GPU ve všech scénářích, ale o hybridní architekturu, kde GPU a ASIC koexistují vedle sebe a každý plní jinou roli.
Právě tento model vysvětluje, proč růst Broadcomu není v rozporu s pokračující dominancí Nvidie. Trh s AI infrastrukturou se nerozděluje, ale rozšiřuje do více směrů. GPU zůstávají klíčové pro univerzální výpočty a vývoj nových modelů, zatímco ASIC získávají na významu v provozní fázi, kde rozhoduje efektivita a náklady.
Analytici Citigroup odhadují, že tržby Broadcomu z oblasti AI by se během příštích dvou let mohly zvýšit pětinásobně, z něco málo přes 20 miliard dolarů na přibližně 100 miliard dolarů. Pro kontext: celkové tržby společnosti za fiskální rok 2025 dosáhly necelých 64 miliard dolarů. Pokud by se tyto odhady naplnily, AI by se stala dominantním pilířem celého podnikání.
Investiční pohled: infrastruktura místo viditelných hvězd
Broadcom nepůsobí na první pohled tak atraktivně jako výrobci GPU nebo tvůrci AI modelů. Jeho role je méně viditelná, ale strukturálně zásadní. Vlastní čipy hyperscalerů nejsou krátkodobým trendem, ale logickým vyústěním snahy optimalizovat náklady a výkon v obřím měřítku.
Pro investory to znamená expozici vůči dlouhodobému růstu AI infrastruktury, aniž by byli závislí na jediném vítězi v oblasti univerzálních akcelerátorů. Broadcom profituje z toho, že pomáhá stavět základní kameny celé nové generace datových center, bez ohledu na to, kdo konkrétně provozuje AI aplikace.
