陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

感谢各位今天拨冗参加。

在2026财年第二季度，公司总营收达到创纪录的222亿美元，同比增长48%，得益于人工智能半导体业务的强劲表现，这一成绩超出了我们的预期。

第二季度营业利润率创下67%的历史新高，调整后EBITDA占营收的比例也创下69%的历史新高，均超出我们的预期。

即使在AI驱动下营收大幅增长的情况下，我们的营业利润率和EBITDA利润率依然保持强劲且稳定。

接下来谈谈半导体业务。

第二季度营收达到创纪录的150亿美元，同比增长79%。

推动这一增长的主要动力是AI半导体业务，其营收达到创纪录的108亿美元，同比增长143%，且超出我们的预期。其中，网络业务占第二季度AI总营收的近40%。

对XPU和网络产品的需求简直是永无止境。本季度，人工智能半导体的订单额超过300亿美元，而我们的出货额为108亿美元。预计到2026年下半年，人工智能半导体营收将比今年上半年翻一番。与第三季度的这一趋势一致，我们预计AI半导体营收将加速增长至160亿美元，同比增长超过200%。

我们预计2026财年全年AI半导体营收将达到560亿美元，较2025财年增长约180%。

目前我们预计这一势头将延续至2027财年，并重申我们的AI半导体营收指引将超过1000亿美元。基于我们与6家核心客户开展的以下举措，我们预计AI半导体营收在2028财年将继续增长。

如您所知，我们于四月宣布与谷歌达成一项长期协议，将共同开发并供应多代TPU和AI网络产品。随着我们持续提供远超其他替代方案的技术实力和执行能力，双方的合作关系依然具有战略意义且十分稳固。这种为谷歌提供差异化价值的能力，确保了我们的业务在可预见的未来将保持稳定并持续增长。

正如各位所知，对于Anthropic，我们将在2026年提供超过1吉瓦的基于博通TPU的计算资源。今年4月，我们签署了一项协议，使Anthropic能够从2027年起使用另外5吉瓦的下一代基于TPU的计算资源。

对于OpenAI，我们已经交付了芯片，并按计划将于2026年底投入量产。根据我们去年宣布的、到2029年累计提供10吉瓦计算能力的协议，我们已通过合同承诺在2027年部署1.3吉瓦的计算能力。

对于Meta，我们于4月宣布了一项合作协议，将为其提供多代MTIA XPU。根据该协议，我们预计到2028年底将部署3吉瓦的设备。首批1吉瓦的订单（包括XPU和我们的网络设备）已收到，并将于2027年下半年开始交付。

针对另外两家客户，我们预计将于2026年底开始发货，并在2027年加速交付。截至目前，我们已收到总计60亿美元的采购订单。

尽管我们在XPU领域拥有显著的知识产权和执行力优势，但网络技术是构建可扩展XPU和GPU集群的关键。

而在网络领域，我们在技术和产品方面至少领先一代。针对机架内的纵向扩展，我们依托业界领先的200G和400G串行器/解串器（SerDes）技术，支持直接连接的铜缆方案，推动铜缆与以太网及PCI Express交换机集成封装。针对机架间的横向扩展，我们已向市场交付业界唯一的100太比特以太网交换机——Tomahawk 6——超过一年。

我们将于本季度完成下一代200太比特交换机的流片工作。在CPO（即共封装光模块）、1.6太比特DSP、连续波（CW）激光器以及EML激光器领域，我们已成为业界的事实标准。为了将人工智能作为集群扩展到数据中心，我们凭借Jericho3和Jericho4网络架构解决方案保持行业领先地位，并助力多家超大规模云服务商实现了全球最大的部署规模。

我们的战略愿景是，将博通的领先技术与拥有最强资产负债表的投资者合作伙伴相结合，以最低的成本和功耗，为包括Anthropic和OpenAI在内的领先人工智能前沿实验室提供大规模的充足计算能力。

为实现这一愿景，我们正与阿波罗（Apollo）、黑石（Blackstone）及其他领先投资者共同打造AI XPV平台，计划到2028年部署超过20吉瓦的计算能力。该平台的首期项目估值达350亿美元，目前正由阿波罗负责推进。

接下来谈谈非AI半导体业务。

第二季度营收为42亿美元，同比增长6%。同期订单额超过60亿美元，这清楚地表明我们正朝着全面周期性复苏的方向迈进。

宽带、服务器存储和企业网络业务整体实现增长，但部分被无线业务的季节性下滑所抵消。与第三季度的这一趋势一致，我们预计非人工智能半导体营收约为45亿美元，同比增长12%。

总而言之，我们预计第三季度半导体营收将达到205亿美元，同比增长124%。

接下来，我将介绍基础设施软件业务板块。

第二季度软件收入为72亿美元，同比增长9%，符合我们的预期。新订单表现持续强劲，我们实现了同比17%的年度经常性收入（ARR）增长。

对于第三季度，我们预计软件收入将达到约89亿美元，同比增长31%。我们刚刚发布了VMware Cloud Foundation 9.1，该版本致力于提升基础设施效率、安全性，并增强对企业级AI推理工作负载的支持。

随着全球对服务器需求的强劲增长，VCF 9.1在本地云计算领域的部署势头极为强劲，从而推动了收入的稳健增长。此版本新增了对GPU和CPU架构的异构计算支持，涵盖AMD、Intel和NVIDIA平台，使客户（包括企业云客户）能够在统一的私有云环境中运行AI、Kubernetes以及传统的虚拟化工作负载。

综上所述，我们预计2026年第三季度合并收入将达到294亿美元，同比增长84%。预计营业利润率将保持稳定，约占收入的67%，调整后EBITDA约占收入的68%。

接下来，我将把发言权交给Kirsten。

柯斯滕·斯皮尔斯，首席财务官兼首席会计官：

现在，我将详细介绍我们第二季度的财务表现。

本季度合并收入达到创纪录的222亿美元，较去年同期增长48%。

本季度毛利率为收入的77.1%，同比下降230个基点，主要是因为半导体在产品组合中的占比有所提升。

合并运营费用为22亿美元，其中研发费用为16亿美元。第二季度营业利润达到创纪录的149亿美元，较去年同期增长52%。

请注意，尽管毛利率有所下降，但由于运营费用基本持平，营业利润率同比上升200个基点至67.3%。

经调整的EBITDA为152亿美元，占营收的69%，高于我们68%的预期。

现在回顾我们两大业务部门的损益表。

首先是半导体业务。我们的半导体解决方案业务部门营收创下150亿美元的纪录，在人工智能的驱动下，同比增长率加速至79%。本季度半导体营收占总营收的68%，人工智能半导体营收占总营收的49%。

半导体解决方案业务部门的毛利率约为70%。12亿美元的运营支出反映了我们在前沿AI半导体研发方面的增加投资，占总营收的8%。

半导体业务的营业利润率为62%，同比上升460个基点，这体现了我们强大的经营杠杆效应。

接下来谈谈基础设施软件。基础设施软件营收为72亿美元，同比增长9%，占总营收的32%。

本季度基础设施软件的毛利率为93%，运营费用为10亿美元。第二季度软件营业利润率同比增长310个基点，达到约79%。

接下来谈谈现金流。

本季度自由现金流达到创纪录的103亿美元，占营收的46%。

我们的资本支出为2.31亿美元。截至第二季度末，公司现金余额为196亿美元，而上一季度为142亿美元。

为满足强劲的人工智能需求，我们持续确保供应链稳定，第二季度末库存为43亿美元。鉴于预计下半年人工智能半导体业务将加速增长，第二季度库存周转天数为86天，而第一季度为68天。

接下来谈谈资本配置。

第二季度，我们向股东派发了31亿美元的现金股息，按每股0.65美元的季度普通股现金股息计算。

现在进入业绩指引部分。

我们对第三季度的业绩指引是：合并营收预计为294亿美元，同比增长84%。

我们预计半导体营收约为205亿美元，同比增长124%。其中，我们预计第三季度AI半导体营收为160亿美元，同比增长超过200%。

我们预计第三季度基础设施软件营收约为89亿美元，同比增长31%。

接下来谈谈利润率。

由于第三季度人工智能营收占比显著提升，我们预计第三季度合并毛利率将降至约74%。毛利率的这一下降并不代表半导体利润率发生了结构性变化，而是反映了半导体与基础设施软件之间的产品结构变化。

尽管毛利率可能受到影响，但我们预计第三季度营业利润率将保持在67%，与上一季度持平，这充分体现了我们强大的经营杠杆效应。

我们强烈建议投资者分别建模半导体和基础设施软件的利润率，以便准确反映未来总收入结构变化带来的影响。

受全球最低税率的影响，以及与2025财年相比收入地域结构的变化，我们预计第三季度及2026财年的非公认会计准则（Non-GAAP）税率约为16%。

在第三季度，我们预计非GAAP摊薄股数约为49.4亿股，此数据不包含潜在股份回购的影响。

哈兰·苏尔，摩根大通，研究部：

霍克，关于本财年，人工智能业务下半年的增长大约是上半年的两倍，这意味着人工智能营收将超过600亿美元，且第四财季将实现环比增长。但你给出的数字是560亿美元，这仅相当于半年度环比增长1.5倍，而第四财季的人工智能业务实际上环比下降了。所以，能否请你帮我们理清这些数字之间的关系。

接下来是我的真正问题：去年12月，您曾提到未来18个月的人工智能积压订单达730亿美元。市场大致采纳了这个数字，并将其线性分摊到6个季度中，但我们都知道，订单积压通常在前4个季度更为集中，对吧？果不其然，你们将在本财年或前4个季度交付其中约80%或更多的订单。

仅就贵公司所有项目的实力、客户群的扩大、AI出货量同比增速的加快，以及您今天提到的所有多吉瓦级合作项目来看——其中大部分项目预计将于明年开始发力。那么，是否可以合理推测，贵公司从今年下半年到2027财年上半年的18个月AI订单积压量将达到2000亿美元或更高？

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

这是一组非常复杂的数字问题。

首先，我们从"26"开始。简单算一下，前半年的AI总营收大约在190亿美元左右，如果你要精确一点的话。所以——如果你按照我的建议，将这一数字在下半年再翻一番，得出的结果就基本符合我们讨论的范围，也就是大约560亿美元。所以这个数字仍然非常、非常——确实吻合得很好。

现在关于下半年，您提出了一个更关键的问题，这需要非常详细的分析：是的，我们将保持这一势头，正如我们对2027年的预期。2027年我们将看到的是，目前所讨论的这一增长水平将持续保持。如果以此为基础推算，增长幅度将接近2026年的两倍——大致在2026年水平的两倍左右。

我想你们很容易就能看出，2027年的规模将非常轻松地突破1000亿美元大关，这基本上与我们上季度所指出的情况一致，我们也一直强调2027年的规模将超过1000亿美元。

因此，从这个角度来看，即便有其他因素影响，基于我们目前的进展，这一目标也完全在正轨上，甚至可能表现得更强劲。但我们并不打算每个季度都向各位详细说明2027年的具体情况。

因此，我们基本上只表示2027年的业绩将继续超过1000亿美元。不过，其增长轨迹与2026年下半年我们所看到的趋势是一致的。

布莱恩·柯蒂斯，杰富瑞，研究部：

霍克，我想问你，在本季度内，你们提交了那份关于与谷歌签订长期协议的8-K文件。我想，显然，你大概不会告诉我该协议的总价值。但我认为，关于该客户内部的市场份额问题，外界存在诸多担忧。

我只是有点好奇——既然你们已经达成了这项协议，或许你能再多谈谈你们对此的信心。另外，如果该客户有额外收益，是固定金额吗？还是按分成计算？能否请你对已公布的这份协议做些补充说明？

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

这是一项非常、非常有力的协议，它基本上体现了我们合作伙伴关系的牢固程度——这完全得益于我们所开发的产品、多领域产品以及我们投入到整个项目中的所有知识产权。具体回答您的问题，这是一项金额非常可观的承诺。金额非常、非常可观。

现在我们也承认，虽然我们希望在该计划中的每个设计项目中都胜出，但鉴于消费的增长以及——包括我们的合作伙伴谷歌在内的人工智能计算的发展与应用，我们完全预期他们的来源会呈现多样化。不过，他们向我们承诺的金额非常可观。

罗斯·西摩，德意志银行，研究部：

祝贺克尔斯滕和艾米。关于毛利率方面的问题。克尔斯滕，我知道你提到过，由于半导体业务与软件业务之间的产品结构变化，毛利率有所下降。但鉴于本季度软件业务表现强劲，毛利率的降幅似乎比预期更大。

那么，在幕后，您能否简单谈谈半导体行业内部的驱动因素有哪些？是XPU与网络领域的竞争吗？这种趋势明年是否会持续？是否存在机架级与芯片级之间的博弈，以及其他类似的动态？如果您能就此提供一些见解，将不胜感激。

柯斯滕·斯皮尔斯，首席财务官兼首席会计官：

是的。当然，随着我们半导体业务的增长，我再强调一下，从合并报表来看，相对于我们的软件业务，利润率会有所下降，对吧？会略有下降，对吧？利润率会受到挤压。

但请记住，我们——这会带来收益增长，因为我们拥有强大的经营杠杆，对吧？因此，随着时间推移，我们的营业利润率将略有提升。

在半导体业务中，我们一直强调，我们的ASIC、TPU以及部分无线业务的利润率较低。因此，随着TPU业务的持续加速，整体利润率将面临一定压力。但连接业务和AI网络业务板块的利润率非常可观。因此，随着业务推进，这将在一定程度上抵消上述压力。

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

罗斯，正如克尔斯滕在发言中所说，从结构上看，半导体业务的利润率依然非常稳定且稳健。问题在于产品结构——尤其是软件与非AI产品在利润率方面，与利润率极高且增长迅猛的AI半导体产品相比，这种结构差异正在稀释毛利率。

罗斯·西摩，德意志银行股份有限公司，研究部：

至于机架式与芯片式的区别，现在都搞清楚了吗？

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

没有机架。全是芯片……

柯斯滕·斯皮尔斯，首席财务官兼首席会计官：

我们只从事芯片业务。

本杰明·雷茨，Melius Research LLC：

霍克，我想问一下关于2027年的情况。关于——之前你提到过总潜在市场（TAM）是——这算是一个比较长远的问题。你曾提到TAM在“10吉瓦到20吉瓦”之间，诸如此类。似乎你们的一位竞争对手最近提到，随着本十年的推进，每吉瓦的TAM将大幅上升。

而且看来这不仅仅是因为基础设施的问题，还涉及计算和网络组件以及其他方面。也许你听说过詹森的这番评论：整体基础设施的占比正从50%左右向100%靠拢，而计算部分的占比则大幅上升。

从长期来看，您是否也认为这可能成为一种催化剂，正如您之前在每千瓦总市场规模（TAM）方面所阐述的那样？您对此有何看法？

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

我认为关于增长加速这一点——如果你谈论的是功耗，需要注意的是，每千瓦的美元成本，以及每千瓦机架的美元成本并没有显著加速增长，因为生产的芯片——每一颗芯片的功耗都在不断提升。因此，虽然单颗芯片的平均售价在上涨，但实际使用的芯片数量却在减少。

因此，每千兆瓦的成本——即每千兆瓦数十亿美元的投入——相对稳定。但千兆瓦的总量将持续增长——正如我们之前的发言所暗示的那样，增长速度还将加快。

我们正亲眼目睹，以千兆瓦为单位衡量的所需计算能力正在迅速增长。我们确实看到了这一点。这一点在我们服务的两家客户身上表现得尤为明显，即Anthropic和OpenAI。我们正在为它们打造这一平台，以确保它们能够获得充足的计算能力。

我们所说的容量是以吉瓦为单位衡量的，这一数字远超我们——比如6个月前——的预期。而这仅仅是这些客户的情况。

我们尚未提及除在此宣布的XPV平台之外，其他客户的用量，包括谷歌自身的内部工作负载、Meta的工作负载，以及其他客户，还有我们另外两家客户的情况。

因此，如果将这些因素综合考虑在内，总装机容量将达到吉瓦级。若问及2027年或2028年的情况，这一数字还将继续增长。事实上，我们预计2028年的增长幅度将远超我们对2027年的预测。

蒂莫西·阿尔库里，瑞银，研究部：

霍克，我想问一下关于供应的问题，以及你们能否获得额外的晶圆和HBM供应。看看你们的一些竞争对手，他们似乎能凭空拿出200亿美元，从而获得额外的晶圆供应。

所以我想问一下，如果客户找你们合作，你们是否对在晶圆和HBM方面获得增长空间感到比较有把握？另外，你们是否开始考虑使用其他代工厂，以增加供应链的灵活性？

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

蒂姆，确保供应不仅仅是砸钱，虽然那确实管用。不，我们非常有把握，已经为我们的需求锁定了你提到的那些类型的供应，涵盖2026年和2027年，目前正在筹备2028年和2029年的供应。

蒂莫西·阿尔库里，瑞银，研究部：

没错。但如果客户找你要求增加供货量，你能像某些竞争对手那样，直接向供应商调货吗？

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

过去几个月来，客户数量一直在稳步增长。我们预计这种趋势将会持续。总体而言，是的。

斯泰西·拉斯贡，伯恩斯坦，研究部：

霍克，你之前提到了明年各家客户的吉瓦级出货目标。我想问一下，这些目标是否有变化？与上季度你所说的相比是否有所调整？

我记得你当时提到2027年的出货量接近10吉瓦。能否请你帮我们大致描绘一下全年的情况？

根据产能爬坡的趋势，我感觉你当时预计2027年的出货量会更多集中在下半年。但最重要的是，与上季度你的预测相比，出货量是增加了、减少了，还是保持不变？

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

是的，关于2027年，我们此前预计当年出货量约为10吉瓦。这一预期依然完全有效。届时我们将实现——而且我们计划在2027年出货10吉瓦。这方面没有任何变化。

出货量主要集中在下半年，是这样吗？是的，这种下半年集中出货的态势，为2028年的发展轨迹提供了很有意思的参考。因此，我们预计2028年的出货量将大幅增加。

詹姆斯·施耐德，高盛集团，研究部：

霍克，我想请你简要谈谈贵公司网络业务的概况。随着我们步入2026和2027财年，本季度AI业务收入约占总收入的40%。

随着部分定制项目的交付进度在年底至明年年初逐步推进，您预计这一比例会有所回落吗？还是说您预计会维持在该区间的较高水平？

另外，能否谈谈您预计何时光通信和CPO业务收入会变得较为可观？

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

吉姆，这真是个绝妙的问题。只是很难回答，因为我们该如何预测这一点呢？其中涉及不少变数，首先是随着——随着我们的业务量增长——随着越来越多的客户转向XPU。显然，XPU在各个方面都大量使用了我们的网络组件。

这对我们来说是件好事，也能推动消费增长。但这也意味着，我们已经能够向非XPU平台销售网络设备。因此，这一部分会稀释增长率。

至于这40%的占比，我认为这几乎是一种天时地利的情况——我们向非XPU平台出货了大量网络产品，同时XPU业务的增长显然也推动了我们在XPU平台上的网络业务增长，从而达到了40%。但我认为，AI总收入中这一比例可能不会再更高了。这不是我第一次这么说了。

网络业务在AI总收入中所占的预期比例，应该会更接近30%左右。

托马斯·奥马利，巴克莱银行，研究部：

我注意到在最近与Anthropic达成的交易中，你们将博通的芯片作为交易的保障措施。你们预计未来还会出现更多此类交易吗？

此外，随着人工智能领域的不断发展，你们是否考虑过未来的融资方式？会继续通过芯片来实现吗？或者在这方面有什么可以分享的？

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

你能把这个问题再说一遍吗？特别是开头那部分。我没太听明白你的意思，不想回答错。

托马斯·奥马利，巴克莱银行，研究部：

基本上，最近与Anthropic达成的交易是由博通的芯片提供技术支持的。你认为未来会看到更多此类交易吗？

另外，对于未来涉及大型AI模型的交易的融资问题，你有何看法？

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

我得纠正一下你的说法。

关于我们与Anthropic达成的协议，以及我们基本讨论的内容——基本上已在我们最近发布的8-K文件中披露。我们与Anthropic达成的协议是，我们使用自己开发的TPU芯片为Anthropic提供计算能力。

我们希望这在某种意义上并非一种"后备方案"。是我们向Anthropic提供芯片的。是我们向Anthropic提供计算能力的。

克里斯托弗·穆斯，康托·菲茨杰拉德，研究部：

霍克，我想近年来你一直提到要将精力真正集中在大型XPU平台上。我只是好奇，我们看到在互连、存储或其他领域出现了许多基于XPU的衍生产品。我想知道，是否有什么更小众的项目正引起你的兴趣？

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

我不这么认为。我认为我们的商业模式其实非常、非常简单明了，那就是我们正在开发XPU——一种定制的人工智能加速器，供我们的客户使用。我们的客户几乎清一色都是大型语言模型（LLM）开发者，无论是用于训练还是推理。此外，我们还在打造一系列关键组件，以便将这些XPU甚至GPU进行集群化部署，从而获得更出色的性能。

这仍然是我们秉持的商业模式，即以芯片形式提供芯片技术，无论是人工智能计算加速器（我们称之为XPU），还是将它们集群化的网络芯片，无论是交换机、PCI Express、连接器、DSP、激光器、网卡还是路由器。这依然是我们半导体业务中采用的核心模式。

正如各位所见，我们的财务模式和推进的计划，将通过我们提供的技术，推动向芯片商业模式转型。

为了帮助部分大型语言模型（LLM）厂商获得其扩展模型所需的大规模计算能力——即高达数千兆瓦级的计算资源，正如我今天在此宣布的那样，我们正与财务状况最稳健的合作伙伴共同建立一个专项机制，旨在为这些LLM厂商提供芯片资金支持。否则，这些厂商可能难以获得我们的技术，而我们的技术能为他们提供最低功耗和最低成本的解决方案。

阿蒂夫·马利克，花旗集团，研究部：

我有一个关于基础设施软件业务的问题。你们是否注意到人工智能（AI）和自主人工智能（agent AI）对贵公司软件业务增长及续约产生了影响？另外，能否谈谈该业务的长期增长前景？

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

不过，我们目前尚未看到这种情况。相反，正如我之前所报告的，大量搭载多核CPU的处理器与GPU捆绑销售，正在推动我们的VMware业务加速增长。

正如各位所见，第三季度我们的业务增长势头明显加快，随着需求的回升，我们预计这种增长态势将在未来几个季度持续下去。

从长远来看，鉴于我们在基础设施软件领域所开发的产品性质，它们实际上与硬件极为接近，基本上就是虚拟机管理程序，而我们的产品正运行于此。我们预计软件产品不会受到任何影响。

爱德华·斯奈德，Charter Equity Research：

霍克，这非常有意思，因为你列出的不同客户的吉瓦级需求显示，很明显，那两家提供类似CSP（即面向消费者的AI服务）的公司——Anthropic和OpenAI——在未来几年里都有非常庞大的吉瓦级需求承诺。我知道其中一部分是因为它们起步较晚，需要迎头赶上，而你的老客户们则已经在这个领域深耕许久了。

但谷歌的业务中，有一部分也是向其他公司提供云服务的。那么，我们是否正在见证一场转变？我知道，最初很多XPU和AI服务都是通过超大规模云服务商为其自有客户的工作负载提供的，这一点我们已经讨论得够多了。而现在，我们看到AI终于开始进入企业领域，同时云计算也随着编程技术的普及而蓬勃发展，这股浪潮正席卷着所有人。

那么，我们是否可以预期，随着人工智能开始进入企业领域，以及消费者开始接触它或找到可用的工具，将会出现这样一波巨大的第二波需求？因为您这里提到的数据，这两类客户之间存在显著差异。

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

这是一个非常有趣的观点。

你说的可能确实没错，企业应用人工智能目前仍处于相对初期的阶段。话虽如此，但我们也看到，企业在token方面的消费中，很大一部分是直接从平台购买这些token。他们通过API从我们之前提到的客户同名平台（如Anthropic、OpenAI、Gemini）获取产品服务。这些正是他们获取服务的主要来源。

我认为，绝大多数token的消耗都与这些大型语言模型（LLM）息息相关。而这些大型语言模型开发商在将前沿模型产品化时——无论是Opus 4.7、ChatGPT 5.5还是Gemini 3.5——最终都归结为我们向这些开发商提供的计算能力这一核心需求。

因此，即使随着企业开始采用人工智能，企业对AI token的需求也在增长——就像普通消费者那样，企业为了自己的工作负载和生产力需求而购买AI token——但它们的采购渠道却是一样的。就是那几家供应商。

正是这一因素推动了我们目前所经历的、我称之为"永无止境"的计算能力增长，而且我们预计这种趋势将持续到2027年，甚至延续至2028年。因此，需求增长正呈现出一种相当可持续且日益陡峭的轨迹。

爱德华·斯奈德，Charter Equity Research：

那么，如果可以的话，这难道不会改变我们之前讨论的局面吗？你之前提到XPU有大约7家客户，但这现在真的要实现了。我们已经看到谷歌开始提供GPU云服务。这使得那些无法满足自主开发ASIC标准的小型企业也能通过这些平台接触到XPU，从而能够与博通的技术建立合作。为什么不会是这样呢？

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

我想答案是"有可能"，但整个问题的现实情况是这样的——就计算能力而言，大多数人工智能生成的内容都是以SaaS模型的形式提供的。API都是从云端调用的，无论是来自Bedrock、Vertex、Azure，还是来自——的第一方服务，它们仍然是在云端提供的。

因此，归根结底，在计算能力方面——这也是我们正在从事的领域——绝大多数需求都来自那少数几家前沿模型开发公司，以及它们为全球消费者和企业开发的产品。需求的来源正是那些前沿模型实验室，它们开发的产品正是像您、我们以及我们各自公司这样的消费者和企业所使用的。

我们所做的是为这一需求方提供相应的能力，而不是直接向某家公司或银行提供XPU，然后让他们自己去搭建、运行——构建软件栈，进而编写应用程序并自行运行。我相信目前确实有少数企业正在这么做，但数量并不多。

整个领域还处于早期阶段。目前，真正——大部分需求都来自那些开发前沿模型的玩家，他们正在打造各类产品，比如我所说的代码辅助工具、工程垂直领域等，而这些需求实际上都源自同一群人——也就是那少数几位从事前沿模型开发的人。这并非来自十万家企业直接试图购买XPU，或者说GPU。事实并非如此。

约瑟夫·摩尔，摩根士丹利，研究部：

您提到本季度的人工智能订单额达到300亿美元，相对于本季度和下季度的出货量，这个数字相当可观。能否谈谈其中的原因？为什么目前积压订单如此之多？或者说——您刚才提到可以通过调整供应来应对需求增长。只是想问，为什么本季度的订单额相对于营收而言会如此之高？

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

这确实对计算能力提出了巨大的需求。

现在看到很多大型客户——这几家客户已经意识到，获取计算资源需要提前规划。必须周密考虑。这不仅仅是要求提供晶圆来制造芯片，或是确保HBM和DRAM的供应。他们还在讨论，嘿，我还需要电力支持，需要电力基础设施。所以这一切都需要提前规划。

而且，我们目前看到的订单并非要求立即交付。虽然有些客户希望尽快交付，但大家也都承认，现实情况是，在交付之前，他们还需要协调好许多其他环节。不过，他们正在尽早下单，而且正在当下下单，且订单需求相当庞大，这基本上让我们对半导体市场的可见度比平时高出许多。

目前，我们的规划视野已延伸至2028年。三个月前，我还能告诉大家，我们的规划视野基本覆盖到2027年。而如今，已延伸至2028年。

这也是我们打造XPV平台的重要原因之一——该平台旨在为那些前沿模型客户构建所需的基础设施，以满足他们的需求。正如你们从相关财务数据和实际体验中所见，这些客户正大量消耗我们提供的计算资源，从而推动了token的巨大消耗量。

目前我们拥有充足的准备时间，正在据此进行规划。这并非因为我们的零部件短缺，而是因为还有其他环节需要落实，特别是与电力供应以及通过美国连接至全球基础设施的相关工作——这至少能确保推断能力能够覆盖全国范围内的消费者和企业。所以——我们只是拥有了充足的准备时间。

约书亚·布查尔特，TD Cowen 研究部：

过去，您曾提到每千兆瓦计算能力大约需要150亿至200亿美元。鉴于您暗示明年将部署[10千兆瓦]的计算能力，这意味着所需资金将远超1000亿美元。

您还提到，每个吉瓦的单价确实因项目而异。因此，我想请教，我们该如何看待贵公司每个吉瓦收入随时间推移的变化趋势？因为我预计，一方面，对于贵公司正在交付的项目，其价格可能会逐期上涨；但另一方面，也有其他项目正在纳入这一模式。

陈福生，总裁、首席执行官兼执行董事：

我们的收入——即每千兆瓦的内容产出将有所提升。

简而言之，由于我们的计算芯片——XPU的价格将大幅上涨，特别是当你不仅在其中集成SRAM，而且在成本方面，开始将大量——开始将嵌入式CPU的成本整合到同一块XPU中，从而使这些芯片基本上成为搭载大量HBM的多芯片结构。

因此——内容增长的趋势将呈上升态势。虽然增长并非每月、每半年或每季度都发生，但随着一代又一代技术的更迭，每吉瓦的容量所对应的内容量将会持续增长。