撰文：Rita

博通在 Communacopia 大会上重申了 FY27 和 FY28 的 AI 收入目标，1150 亿美元和 2300 亿美元，供给是最大的约束。9 月 8 日，高盛发布博通参会要点报告，指出博通管理层认为数据中心土地、电力和设施建设才是 AI 部署的真正瓶颈，供应链约束相对可控。博通还披露了与黑石、阿波罗的 350 亿美元 XPV 融资合作，可支持超过 20 吉瓦的 AI 算力容量。

博通预计 AI 经济价值的大部分将流向领先的前沿模型所有者。以当前经济性测算，1 吉瓦 AI 集群年收入约 300 亿美元，运营成本约 100 亿美元。这部分价值在硬件厂商、半导体供应商和数据中心运营商之间分配。

AI 收入目标清晰，供给约束是核心

博通重申 FY27 AI 收入 1150 亿美元、FY28 2300 亿美元的目标。高盛指出，这一目标建立在对客户可见性和部署准备情况的清晰判断之上。博通在定制芯片设计、先进封装和 AI 网络领域的差异化能力使其能够维持并扩大在战略客户中的钱包份额。

管理层特别强调了与谷歌的长期合作伙伴关系，同时披露了与 OpenAI 的 Jalapeno 定制芯片项目以及与 Anthropic 的战略关系。供给约束方面，博通认为数据中心土地、电力和设施建设才是 AI 部署的主要瓶颈，供应链约束相对可控，且公司对这一端有更直接的影响力。

XPV 平台：350 亿美元加速 AI 基础设施建设

博通重点介绍了 XPV 融资平台。近期与黑石和阿波罗宣布的 350 亿美元合作，可支持超过 20 吉瓦的 AI 算力容量。这一结构的核心优势在于，为新兴 AI 实验室提供有吸引力的融资方案，同时限制博通的直接财务负债。

XPV 帮助博通接触到更广泛的客户群，同时移除 AI 基础设施扩张的关键瓶颈。对博通而言，这是一种低风险的业务扩张方式，既扩大了客户基础，又不用承担大规模资本开支的财务压力。

开源与闭源：价值分配的分水岭

管理层对开源与闭源模型的判断很清晰。长期 AI 价值将主要流向前沿模型开发者，而非开源权重模型。

博通用数据支撑了这一判断。行业训练支出每年约 2000 亿美元，前沿模型和开源生态大致各占一半。前沿模型贡献了约 75%的行业收入，约 1200 亿美元收入对应约 1000 亿美元成本。开源模型的收入仅约 300 亿美元，投入却相当。这一悬殊的投入产出比解释了为何博通认为领先前沿模型的所有者才是 AI 经济的主要受益者。

估值与风险

高盛维持对博通的买入评级，12 个月目标价 540 美元，基于 30 倍正常化每股收益 18 美元的估算。当前股价约 357 美元，隐含约 51%的上行空间。

下行风险包括四个方面：AI 基础设施支出放缓、定制计算业务份额流失、非 AI 业务的库存消化持续、以及 VMware 领域竞争加剧。高盛认为 AI 支出放缓是最大的潜在风险，但博通当前的在手订单和客户可见性为短期业绩提供了较高的能见度。

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本文系潮向研究对第三方券商研究报告（高盛，2026 年 9 月 8 日）的整理与解读，结合公开市场信息的整理。文中引述的评级、目标价、盈利预测及相关判断，均为该券商分析师的观点，仅代表其所属机构立场，不代表潮向研究的观点，也不构成任何投资建议。

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