За последние два года инвестиционный нарратив вокруг инфраструктуры искусственного интеллекта практически стал синонимом выражения «покупка GPU». Ожидается, что выручка NVIDIA от дата-центров достигнет $193,7 млрд в 2026 финансовом году, увеличившись на 68% по сравнению с предыдущим годом и составив около 90% от общего дохода компании. Крупнейшие гиперскейлеры продолжают устанавливать новые рекорды по капитальным расходам — Morgan Stanley прогнозирует, что совокупные капитальные затраты пяти крупнейших гиперскейлеров составят примерно $800 млрд в 2026 году и вырастут до $1,2 трлн в 2027 году.
Однако по мере того, как планы на сотни миллиардов долларов переходят от чертежей к реализации, внимание рынка смещается с «точечной вычислительной мощности» к «инфраструктуре на уровне системы». Для обучения языковой модели с триллионом параметров требуется не только параллельная вычислительная мощность десятков тысяч GPU, но и сверхбыстрая, низколатентная передача данных между этими GPU. Сетевой уровень, который долгое время считался лишь «трубопроводом», теперь становится ключевым узким местом, определяющим реальное использование вычислительных ресурсов в AI-кластерах.
Именно этот структурный сдвиг открывает уникальные возможности для Broadcom (AVGO).
От «покупки GPU» к «строительству дата-центров»: меняющийся фокус инвестиций в инфраструктуру AI
Чтобы понять стратегию Broadcom в сфере искусственного интеллекта, важно осознать фундаментальное преобразование, происходящее в AI-дата-центрах: инвестиционный фокус расширяется от отдельных вычислительных чипов к архитектуре всего дата-центра.
В первой половине 2026 года Microsoft, Amazon, Google, Meta и Oracle — все пять крупнейших гиперскейлеров облачных сервисов — коллективно повысили свои прогнозы по капитальным расходам. Команда аналитика Bank of America Securities Вивека Арьи прогнозирует, что капитальные затраты гиперскейлеров на AI превысят $800 млрд в 2026 году, увеличившись на 67% год к году, и преодолеют отметку в $1 трлн в 2027 году. Goldman Sachs настроен еще более оптимистично, ожидая, что при благоприятных условиях капитальные расходы могут достичь $1,4 трлн в 2027 году.
Однако не все эти огромные средства направляются на GPU. По мере того, как AI-кластеры масштабируются с тысяч до десятков и даже сотен тысяч карт, доля инвестиций в сетевую инфраструктуру стремительно растет. В отчете JPMorgan отмечается, что рынок AI ASIC достигнет примерно $60–70 млрд к 2026 году, а совокупный среднегодовой темп роста превысит 40–50% в ближайшие годы. На Fiber Connect 2026 компания Cisco заявила, что AI стимулирует развитие сетевых архитектур от ядра к периферии, а рост спроса на пропускную способность опережает ожидания многих производителей — трафик AI теперь занимает 5% использования магистральных сетей, тогда как два года назад этот показатель был менее 1%.
Этот структурный сдвиг меняет логику инвестиций в инфраструктуру AI: теперь важно не «у кого самый мощный GPU», а «у кого самая полная и эффективная архитектура дата-центра». В этой системной конкуренции Broadcom занимает две незаменимые позиции.
Кастомные ASIC: «второй козырь» Broadcom
Broadcom часто воспринимается как «сетевой чиповый производитель», но отчет за второй квартал 2026 финансового года ясно демонстрирует другой вектор роста: кастомные чипы-ускорители AI (ASIC).
3 июня 2026 года Broadcom объявила результаты за второй квартал: общий доход составил $22,19 млрд, что на 48% выше показателя прошлого года и стало новым рекордом. Доход от AI-полупроводников вырос до $10,8 млрд, увеличившись на 143% год к году — превзойдя как собственные прогнозы компании, так и ожидания Уолл-стрит. Скорректированная прибыль на акцию (Non-GAAP EPS) составила $2,44 против прогнозируемых аналитиками $2,40.
Особого внимания заслуживает объем заказов. Генеральный директор Broadcom Хок Тан сообщил на конференции, что заказы на AI-полупроводники во втором квартале превысили $30 млрд, тогда как реальные поставки составили лишь $10,8 млрд. Дополнительные данные показывают, что портфель контрактов на AI-чипы достиг $73 млрд, из которых $53 млрд приходится на кастомные ускорители. Это означает, что обязательства клиентов по закупкам значительно превышают текущие возможности поставок, а видимость заказов теперь распространяется до 2028 финансового года.
Модель ASIC Broadcom отличает компанию от универсального подхода NVIDIA к GPU. В то время как NVIDIA предлагает стандартизированные вычислительные продукты, Broadcom разрабатывает кастомные AI-ускорители для шести ключевых клиентов, среди которых Google, Meta, Anthropic и OpenAI. Главный барьер здесь — скорость выхода на рынок: проектирование, тестирование и внедрение кастомных чипов с Broadcom обычно занимает более двух лет, что делает смену поставщика крайне затратной для заказчиков.
JPMorgan прогнозирует, что к 2027 году Broadcom сможет занять около 60% рынка вычислительных ASIC для AI-серверов. Доход от AI-полупроводников в 2026 финансовом году ожидается на уровне $56 млрд, что примерно на 180% выше показателя 2025 года; к 2027 году он может превысить $100 млрд.
Сетевые чипы: «нервная система» AI-кластеров
Если ASIC — это двигатель роста Broadcom, то сетевые чипы — ее защитный барьер.
Расширение масштабов обучения и инференса AI приводит к экспоненциальному росту требований к эффективности передачи данных внутри дата-центра. За последние четыре года пропускная способность межкластерных соединений увеличилась с 400 Гбит/с до 12,8 Тбит/с — в 32 раза. Одна итерация обучения крупной модели требует передачи данных на уровне терабайт или даже петабайт. В таких условиях сетевые чипы перестают быть просто «трубопроводами» — они становятся критическим звеном, определяющим, насколько полноценно используются вычислительные ресурсы.
Портфель AI-сетевых решений Broadcom охватывает весь продуктовый спектр — от чипов коммутаторов до оптических соединений. Во втором квартале 2026 года сетевые чипы обеспечили почти 40% AI-выручки Broadcom. Компания ожидает, что эта доля стабилизируется на уровне около 30% в долгосрочной перспективе.
На продуктовой стороне Broadcom Tomahawk 6 — первый в мире Ethernet-коммутатор с пропускной способностью 102,4 Тбит/с — уже запущен в массовое производство. Он поддерживает 128 портов 800G или возможность работы с Ethernet на скорости 1,6 Тбит/с. Компания также ведет разработку технологии коммутирования на 200 Тбит. Кроме того, Jericho3-AI, как 800G-коммутатор, позволяет строить AI-фабрики с объединением до 32 000 GPU.
На выставке OFC в марте 2026 года Broadcom представила свой портфель AI-инфраструктуры для кластеров мощностью в гигаватты, акцентируя внимание на масштабируемых и энергоэффективных решениях. Также компания объявила о стратегическом партнерстве с OpenAI для совместного внедрения AI-ускорителей, разработанных OpenAI, с планами начать развертывание во второй половине 2026 года и завершить его к концу 2029 года.
Сдвиг капитальных расходов от GPU к системной архитектуре: ценностное предложение Broadcom
Структура капитальных расходов гиперскейлеров меняется. В 2026 году глобальные капитальные затраты на дата-центры ожидаются выше $800 млрд. Moody’s сообщает, что гиперскейлеры планируют потратить около $700 млрд на AI-дата-центры в 2026 году — почти в шесть раз больше, чем в 2022 году.
Эта волна капитальных расходов обусловлена не только обучением моделей. По данным IDC, 91% предприятий планируют увеличить пропускную способность межцентровых соединений более чем на 11% в ближайшие 12 месяцев для поддержки AI, 36% — более чем на 51%, а 70% намерены удвоить количество GPU и коммутаторов. Впервые в 2026 году трафик инференса AI составит более двух третей от общего трафика AI-дата-центров. Сетевые требования инференса более распределенные и длительные, чем у обучения, что предъявляет новые архитектурные требования к сетям дата-центров.
Это означает, что по мере внедрения гиперскейлерами новых AI-кластеров доля расходов на сетевую инфраструктуру системно растет. На каждый внедряемый GPU требуются соответствующие сетевые чипы, коммутаторы и оптические компоненты. Серии Tomahawk и Jericho Broadcom являются ключевыми элементами этой поддерживающей экосистемы.
С финансовой точки зрения рост AI-выручки Broadcom ускоряется: с 106% год к году в первом квартале 2026 финансового года до 143% во втором квартале и прогнозируемых более 200% в третьем квартале. Ожидаемая выручка в третьем квартале — около $29,4 млрд, рост на 84% год к году. Скорректированная маржа EBITDA впечатляет — 69%, свободный денежный поток составляет 46% от выручки.
Реакция рынка и логика оценки
Несмотря на сильные фундаментальные показатели, акции Broadcom колебались после публикации отчетности в июне 2026 года. В день отчета цена закрытия составила $479,23, а после завершения торгов акции упали более чем на 13%. Основная причина — общий доход в $22,19 млрд оказался немного ниже прогноза Уолл-стрит ($22,27 млрд), а компания не повысила прогноз по выручке от AI-полупроводников на весь год.
Такая реакция рынка отражает высокие ожидания инвесторов к компаниям из AI-сектора — любое отклонение от «идеала» может вызвать краткосрочные распродажи. Однако в долгосрочной перспективе акции Broadcom выросли почти на 38% с начала года. Такие компании, как Jefferies, считают недавнее снижение привлекательной точкой входа.
Аналитик JPMorgan Харлан Сур установил целевую цену $580 — одну из самых высоких на Уолл-стрит. Ключевой аргумент: рост бизнеса Broadcom в сфере AI отличается высокой предсказуемостью и устойчивостью благодаря долгосрочным контрактам с шестью основными клиентами, охватывающими планы по мощности до 2027 и даже 2028 финансового года.
Вызовы и риски
Перспективы роста Broadcom сопряжены с определенными вызовами.
Во-первых, капитальные расходы на AI сильно зависят от инвестиционных циклов гиперскейлеров. Если крупные клиенты сократят закупки, рост Broadcom может существенно замедлиться. Устойчивость текущего уровня капитальных расходов ($700–800 млрд в год) зависит от того, насколько быстро монетизация на уровне AI-приложений будет соответствовать инвестициям в инфраструктуру.
Во-вторых, валовая маржа испытывает структурное давление. Во втором квартале 2026 года валовая маржа составила 77,1%, снизившись на 230 базисных пунктов год к году, главным образом из-за того, что доля низкомаржинального полупроводникового бизнеса увеличилась в структуре доходов. Компания ожидает дальнейшего снижения валовой маржи до примерно 74% в третьем квартале. Хотя эта тенденция является следствием быстрого роста AI-полупроводникового сегмента, а не снижения конкурентоспособности бизнеса, она влияет на финансовые показатели.
В-третьих, конкурентная среда меняется. Marvell занимает 10–12% рынка AI-ASIC и активно расширяет клиентскую базу. NVIDIA также укрепляет свой портфель сетевых решений (например, платформу Spectrum-X), стремясь конкурировать как в сегменте InfiniBand, так и Ethernet. Хотя технологическое лидерство Broadcom в чипах Ethernet-коммутаторов в ближайшее время маловероятно оспорить, конкурентное давление усиливается.
Заключение
Конкуренция в инфраструктуре AI смещается от «гонки GPU» к новой фазе — «конкуренции системных архитектур». По мере того как капитальные расходы гиперскейлеров переходят от сотен миллиардов к триллионам долларов, точечные вычислительные преимущества уступают место комплексной эффективности всего дата-центра.
Broadcom занимает две незаменимые позиции в этой структурной трансформации: во-первых, поставляет кастомные ASIC-чипы для крупнейших разработчиков AI-моделей в мире; во-вторых, обеспечивает критическую сетевую инфраструктуру, определяющую реальное использование вычислительных ресурсов в AI-кластерах. Доход Broadcom от AI-полупроводников во втором квартале 2026 года составил $10,8 млрд — рост на 143% год к году, а портфель заказов превысил $30 млрд за квартал — это лишь отдельные моменты долгосрочного тренда.
«Второй слой» инфраструктуры AI становится новым главным полем битвы — и Broadcom уже заняла на нем лидирующие позиции.
FAQ
Вопрос: Чем бизнес Broadcom в сфере AI отличается от NVIDIA?
NVIDIA предлагает стандартизированные универсальные вычислительные продукты GPU, а Broadcom в основном разрабатывает кастомные чипы-ускорители AI (ASIC) для таких клиентов, как Google, Meta и OpenAI. Кроме того, Broadcom доминирует в сегменте сетевых чипов для AI-дата-центров — критически важной составляющей AI-кластеров, которую NVIDIA охватывает в гораздо меньшей степени.
Вопрос: Каков прогноз Broadcom по выручке от AI в 2026 финансовом году?
Broadcom ожидает, что выручка от AI-полупроводников достигнет $56 млрд в 2026 финансовом году, увеличившись примерно на 180% по сравнению с 2025 годом. Компания также подтвердила, что в 2027 году выручка от AI-полупроводников превысит $100 млрд, а импульс роста сохранится и в 2028 году.
Вопрос: Что такое сетевые чипы для AI и почему они важны для дата-центров AI?
Сетевые чипы для AI выполняют роль «нервной системы», соединяя тысячи GPU и ускорителей в AI-кластере. Обучение крупных моделей требует частых и масштабных обменов данными между GPU, и производительность сетевых чипов напрямую определяет, насколько эффективно используются вычислительные ресурсы. По мере масштабирования AI-кластеров инвестиции в сетевую инфраструктуру стремительно растут.
Вопрос: Кто основные клиенты Broadcom в сфере AI?
В настоящее время у Broadcom шесть ключевых клиентов по кастомным чипам, включая Google, Meta, Anthropic и OpenAI. Эти компании — одни из самых активных инвесторов в инфраструктуру AI в мире и заключили с Broadcom долгосрочные соглашения, обеспечивающие видимость заказов до 2028 года.
Вопрос: Как в последнее время ведут себя акции Broadcom (AVGO)?
На конец июня 2026 года акции Broadcom торгуются в диапазоне $370–$380. Несмотря на краткосрочное снижение после публикации отчетности, акции выросли почти на 38% с начала года. Такие институты, как JPMorgan, установили целевую цену $580, считая текущую оценку привлекательной.
