【行业研究报告】信息技术-通信行业周报：博通和Ciena财报说明了什么？

【博通：网络的重要性】
事件：博通发布FY25Q2季报（截至2025年4月），实现营收150亿
美元，同比增长20%，公司合并毛利率为79%，业绩增长主要得益于
美元，同比增长20%，公司合并毛利率为79%，业绩增长主要得益于
AI业务的增长和VMware的并表整合。从产品结构来看，半导体解决
方案营收84亿美元，同比增长17%截其中AI业务44亿美元，同比
增长46%）；基础设施软件营收66亿美元，同比增长25%。公司指引
FY25Q3营收158亿美元，其中AI业务51亿美元。
我们认为，在AI大模型驱动的算力经济中，网络不再是配角，而是AI系
统性能释放的前提，建议重视AI发展中网络的重要性：
截1）网络：AI算力体系的“新瓶颈”
大模型集群要求系统内部具备极致的低延迟、高带宽和可扩展性，系统瓶
颈由此重构，过去的瓶颈在“单芯片算力”，现在及未来的瓶颈在“节点
互联”。博通作为数据中心网络芯片龙头，在此次财报中多次强调其
Tomahawk、Jericho等交换芯片的出货与客户设计周期同步推进，网
络产品囊括北美发大部分AI超大规模训练集群部署计划。我们认为这
体现了产业链的技术演化选择，AI集群日趋模块化、分布式，GPU/TPU
之间的互联延迟成为性能提升的瓶颈，高性能网络成为第一性优化变
量。
截2）网络的“不可替代性”：AICapex结构的再分配
市场在解读AI基础设施Capex时，习惯性聚焦于GPU，实际整体建设
成本中，网络所占比例逐步拉升。以Meta为例，其部署的一个24K集
群中网络设施占比已超过集群在计算上花费的三分之一以上。我们认
为，未来在更高性能集群需求下，为了避免GPU闲置等待通信的空转
时间，客户可能需要同步部署相匹配的交换机组网方案，整个AI供应
链都依赖“GPU+网络+电力”三位一体的优化协同，网络是AI系统性
能释放的前提。
截3）延伸讨论：关于ASIC和以太网
近期市场对ASIC关注度较高，如微软的MAIA、谷歌的TPU、亚马逊
的Trainium，以及Meta、OpenAI等潜在客户都在探索用自研ASIC替
代现成GPU，ASIC主要优势在于可以进一步压缩芯片成本、同时降低
功耗、优化推理效率等，博通也在财报中提及，已有三个大客户计划部
署百万级XPU加速器集群。
我们认为，ASIC带来的AI成本优化是长期趋势，而非短期兑现的业
绩引擎，目前大多数AI工作负载仍由NVGPU完成（截比如CoreWeave
与OpenAI签署近120亿美元GPU合同；Blackwell集群支持FP8大
模型推理等）。抛开ASIC与GPU的竞争，网络作为其连接基座，是所
有架构路径下都不可绕开的共性投入项，换言之，以太网才是确定性更强
的增长方向，重视未来网络通信方向。
行业走势
作者