OpenAI宣布與博通簽10GW晶片協議!博通是做什麼的?概念股有哪些?
OpenAI宣布與博通簽10GW晶片協議!博通是做什麼的?概念股有哪些?

10/13更新
OpenAI與博通於10月13日宣布簽署一份多年合作協議,雙方將共同設計、開發並部署定製的AI晶片和網路設備。

該合作計畫目標是打造總算力達10吉瓦(GW)的AI資料中心,該專案將於2026年下半年開始開發和部署,預期在2029年底前完成。

OpenAI將負責硬體設計,博通將專注於晶片的開發和製造。這次合作是在OpenAI持續擴大算力基礎設施的關鍵步驟之一。

博通股價因此消息在盤前漲幅超過10%。此外,OpenAI近期也與輝達(Nvidia)、AMD和甲骨文(Oracle)達成多項類似基礎設施。

受惠於人工智慧(AI)客製化晶片需求強勁,晶片大廠博通(Broadcom)第一季財報表現亮眼,營收和獲利雙雙超越華爾街分析師預期,並釋出樂觀的第二季財測,盤後股價應聲飆高。

博通2025 Q1財報亮點

營收與獲利雙超預期:

  • 第一季營收年增25%,達到149.2億美元,超出市場預期的145.9億美元。調整後每股盈餘(EPS)為1.60美元,優於預期的1.49美元。
  • 淨利年增超過3.15倍,達到55.03億美元。

AI晶片營收強勁:

第一季來自AI晶片營收達41億美元,年增77%。此業務歸於公司的半導體解決方案部門,該部門營收年增 11% 至 82.1 億美元。

博通執行長陳福陽(Hock Tan)表示,預計第二季AI晶片營收將達44億美元,主要來自超大規模雲端業者投資客製化AI晶片,提升數據中心運算能力。

延伸閱讀:博通搭上ASIC特快車,市值超車台積電!「低調的鬥牛犬」陳福陽是誰?

博通為什麼繳出亮眼財報?

博通的AI業務成為近期成長的核心,帶動該公司股價在去年翻倍,且是AI資料中心基礎設施的主要供應商之一,與Google合作開發客製化AI晶片,同時也提供關鍵元件,協助數千顆晶片連接,以開發先進AI軟體

博通繳出亮眼財報的背後,主要可歸功於以下幾點:
- 博通的特殊應用IC(ASIC)在生成式AI領域的需求快速增長,這是推動其業績的主要動力之一。
- 在AI的熱潮之下,博通也因為AI的效應,帶動股價屢創新高。
- 成功整合VMware,顯著提升了博通的營收。博通2024年營收增長44%,半導體方案加上基礎設施軟體,讓博通的營收有大幅增長。

延伸閱讀:輝達產品從CoWoS-S轉到CoWoS-L製程!台積電3種CoWoS差在哪?

博通概念股有哪些?

博通的業務範圍廣泛,涵蓋半導體和軟體兩大部分,其中半導體部門主要生產網路交換器、路由器等關鍵組件,並在乙太網路交換和無線連接晶片方面佔據市場主導地位。因此,博通的供應鏈相當多元,包括晶圓製造、封裝測試、以及相關技術服務等不同領域的廠商。

以下列出一些在台股中常見的博通概念股,並根據媒體報導其與博通的關聯性:

晶圓代工

台積電(2330) : 作為全球領先的晶圓代工廠,台積電是博通重要的晶圓供應商之一,尤其在先進製程方面擁有領先優勢。綜觀台積電股價表現,今年至今大漲82.97%,過去5個交易日內漲幅達3.83%。

IC設計

創意(3443) :受惠博通帶起的ASIC(特殊應用積體電路,或稱客製化晶片)熱潮,以及對AI晶片需求激增的預測,台灣的ASIC概念股創意(3443)也演強勢漲幅,成為投資人熱捧的標的。綜觀創意今年至今股價下跌約10.78%,但截至12月17日,在5個交易日內上漲逾19.68%。

世芯-KY(3661) :同樣受惠於惠博,世芯業務聚焦於ASIC、系統單晶片(SoC),以及AI高速運算晶片設計。綜觀今年,截至12月17日下跌3.63%,但在5個交易日內上漲逾26%。

封裝測試

日月光投控(3711) : 日月光是全球最大的封測廠之一,與博通在封裝測試領域有合作關係,特別是在高速資料傳輸晶片的需求增加下,日月光的角色更顯重要。

京元電子(2449) : 京元電子也是博通的封測合作夥伴之一。

訊芯-KY(6451) : 訊芯-KY 積極佈局矽光子(SiPh)先進封裝技術,已取得博通等網通大廠訂單,有望成為營運亮點。

無線通訊

立積(4968) : 立積是台灣WiFi射頻前端模組(FEM)的領導廠商,傳出博通有望採用立積的FEM。

網路通訊

智邦(2345) : 智邦過去專注於交換器產品,如今跨足AI伺服器領域,打造AI端到端解決方案,隨著AI加速卡在既有及新客戶拉貨增溫,加上800G交換器量產,業績可望走強。

眾達-KY(4977) : 眾達是博通光模組供應商,隨著博通矽光元件技術領先,預期CPO將主宰資料中心市場,眾達將持續受惠。

延伸閱讀:
博通憑什麼撂倒輝達?「半導體巨鱷」陳福陽出身馬國農家,卻用10年併購大計劍指黃仁勳

XPUs出貨量翻倍!Meta、Alphabet成主要客戶

博通將其客製化AI加速器稱為XPUs,與輝達(NVIDIA)銷售的圖形處理器(GPUs)不同。博通表示,本季XPUs的出貨量較上一季翻倍,主要供應給「三家超大規模客戶」。雖然博通並未透露客戶名稱,但分析師指出,這三家客戶分別是臉書母公司Meta、Google母公司Alphabet,以及TikTok母公司字節跳動(ByteDance)。

博通股價今年以來已上漲130%,週一收盤價為250美元。相較之下,主要受益於GPU廣受歡迎而掀起AI熱潮的輝達,今年以來股價上漲超過174%,市值達到3.23兆美元。那斯達克指數(IXIC)則上漲了36.6%。

什麼是XPUs?跟GPUs哪裡不一樣

其實,XPU並非正式的產業通用術語,而是博通用來指稱其客製化AI加速器的內部代號。因此,要理解XPU的含義,需要從博通在AI晶片領域的策略來解讀。

簡單來說,XPU是博通針對特定客戶需求設計的專用晶片,主要用於加速人工智慧相關的運算任務,與輝達廣泛銷售的通用型GPU有所不同,主要差異及在於「通用」與「客製化」。

換言之,XPU 的核心概念是「客製化」。博通與少數大型客戶(例如 Meta、Alphabet、字節跳動)緊密合作,根據這些客戶在 AI 應用上的特定需求,例如加速深度學習或推論等,量身打造專用的晶片,以最大程度地提升效能和效率。

相較之下,GPU 的架構設計偏向通用性,可以執行各種圖形和運算任務;而 XPU 則更專注於特定的 AI 演算法或模型,因此在特定應用場景下,可能比通用型 GPU 更具優勢。

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Broadcom推出「尖端」3.5D XDSiP 技術,可在單一封裝上嵌入 4 個計算區塊和 12 個 HBM 站點。

資料來源:CNBC博通Wccftech

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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