ברודקום בכנס גולדמן זאקס: צמיחת AI נתקלת במגבלות היצע

ברודקום (AVGO) ניצלה את יום שלישי, 08.09.2026, בכנס Communacopia + Technology 2026 של גולדמן זאקס כדי להציג תמונה אופטימית לטווח הארוך בתחום ה-AI, תוך הצבעה על מגבלות מהעולם האמיתי. מנכ"ל החברה, הוק טאן, אמר כי הביקוש לשבבי AI מותאמים אישית עולה במהירות, אך הצמיחה מוגבלת על ידי אספקת חשמל למרכזי נתונים, מוכנות אתרים ולוחות זמנים של בנייה.

תחזית החברה מצביעה על צמיחה חדה בהכנסות וייצור מזומנים חזק, אך היא גם משקפת בסיס לקוחות מצומצם ושוק שעדיין מנסה להוכיח היכן ינחתו הרווחים הגדולים ביותר.

נקודות מפתח

• ברודקום צופה כי הכנסות ה-AI יגיעו ל-$115 מיליארד ב-2027 ו-$230 מיליארד ב-2028, מסלול שטאן תיאר כמוגבל על ידי היצע.
• צוואר הבקבוק העיקרי אינו ייצור מוליכים למחצה, אלא זמינות אתרי חשמל, כושר רשת החשמל ותשתיות מרכזי נתונים.
• ברודקום עובדת בשיתוף פעולה הדוק עם שישה מפתחי מודלים מובילים, ביניהם OpenAI, Google ו-Anthropic, על מאיצי XPU מותאמים אישית.
• טאן אמר כי הערך ב-AI צפוי להמשיך לזרום למפתחי המודלים המובילים ככל שהמודלים שלהם משתפרים.
• החברה צופה תזרים מזומנים חופשי חזק ומתכננת לדון בהחזרי הון, כולל דיבידנדים ורכישות חוזרות, בכינוס השנתי בדצמבר.

תחזית פיננסית: צמיחה מהירה, אך מוגבלת על ידי היצע

טאן אמר כי ברודקום צופה הכנסות AI של $115 מיליארד ב-2027, ולאחר מכן $230 מיליארד ב-2028. הוא תיאר את הנתונים הללו כיוצאי דופן, אך אמר שהם מוגבלים על ידי היצע ולא על ידי ביקוש.

• האילוץ העיקרי אינו תפוקת שבבים.
• הבעיה הגדולה יותר היא האם ניתן לבנות מרכזי נתונים מהר מספיק.
• גישה לחשמל, היתרים מקומיים, זמינות שנאים וציוד טורבינות גז הם כולם חלק מצוואר הבקבוק.
• טאן אמר שייתכן ויידרשו כשנתיים להכין אתרי חשמל לשימוש עד 2028.

הוא אמר כי ברודקום צופה לייצר תזרים מזומנים חופשי בטווח של עשרות מיליארדי דולרים באמצע שנות ה-40 ב-2027, ואף יותר ב-2028. החברה גם צופה לסיים את 2026 עם מצב מזומנים שיא ולהמשיך לצבור מזומנים לאורך 2027 ככל שההכנסות עולות.

ברודקום נושאת כחוב של כ-$56 מיליארד, שטאן אמר שנלקח כאשר שערי הריבית היו נמוכים בהרבה. הוא רמז כי פירעון מוקדם של החוב פחות אטרקטיבי מהחזרות לבעלי מניות בשערי הריבית הנוכחיים.

סיליקון מותאם ואסטרטגיית ה-AI של החברה

בלב תוכנית ה-AI של ברודקום עומד סיליקון מותאם אישית, או מאיצי XPU, הנבנים בשיתוף פעולה הדוק עם מפתחי מודלים מובילים. טאן אמר כי ברודקום הפכה לשותפה אסטרטגית לקבוצה מרוכזת של שישה לקוחות.

• לקוחות אלה כוללים את OpenAI, Google ו-Anthropic.
• ברודקום סיפקה דגימת ASIC מסוג Jalapeño ל-OpenAI תוך תשעה חודשים מהסכם הראשוני.
• החברה חתמה על הסדר אספקה עם OpenAI עבור 10 גיגאוואט של כושר סיליקון מותאם אישית באוקטובר.
• לברודקום יש גם הסדר ארוך טווח עם Google עד 2031 למוצרי TPU ורשתות.

טאן אמר כי היתרון של ברודקום נובע משנות עבודת הנדסה ורכוש רוחני שיהיה קשה למתחרים להעתיק. הוא הצביע על טכנולוגיית חיבור במהירות גבוהה, המכונה SerDes, כמו גם אופטימיזציית צפיפות מכפיל, אינטגרציה של מספר דיות ואריזה מתקדמת.

הוא אמר כי התעשייה נתקלת במגבלות חוק מור, מה שמקשה על המשך שיפור הביצועים על שבב בודד. תשובתה של ברודקום היא לשלב מספר דיות בחבילה אחת.

• שבבים נוכחיים משתמשים ב-2 דיות לשבב, עם שטח כולל של כ-1,600 מ"מ מרובע.
• הפיתוח הנוכחי עובר ל-4 דיות.
• גרסאות עתידיות עשויות להגיע ל-8 דיות ויותר מ-6,000 מ"מ מרובע בשטח שווה ערך.
• טאן אמר כי לדי בודד יש גודל מקסימלי מעשי של כ-800 מ"מ מרובע.

הוא טען כי ניסיון עיצוב המוליכים למחצה של ברודקום ו-30 שנות תחרות יוצרים חסמים בפני הפנמת הייצור אצל הלקוחות, אפילו עבור חברות טכנולוגיה גדולות.

מימון תשתיות AI ובעיית החשמל

ברודקום גם מסייעת ללקוחות לממן את הקמת תשתיות ה-AI. טאן תיאר רכב למטרה מיוחדת, הנקרא XPV, שנוצר עם Apollo ו-Blackstone כדי לספק $35 מיליארד במימון ראשוני עבור יותר מ-20 גיגאוואט של כושר מחשוב.

• Anthropic צפויה לקבל 1 גיגאוואט של כושר ב-2026.
• זה עולה ל-5 גיגאוואט ב-2027 במסגרת הסדר המימון.
• ברודקום מספקת אחריות שיורית על ציוד.
• הסטרקצ’ר נועד לסייע למפתחי מודלים מובילים שעדיין אינם מייצרים מספיק תזרים מזומנים למימון תשתיות בקנה מידה גדול בעצמם.

טאן אמר כי החלק הקשה ביותר בהקמת ה-AI אינו השגת שבבים, אלא הכנת האתרים הפיסיים. הוא ציין זמינות חשמל, כושר רשת החשמל, לוחות זמנים של בנייה, היתרים ורכש ציוד כאתגרים העיקריים.

לדעתו, השוק יכול לייצר שבבים, אך אינו יכול בקלות לזרז את הזמן הנדרש להפעלת אתר חשמל. זה הופך את מוכנות התשתיות לאילוץ פחות צפוי מאספקת מוליכים למחצה.

אימוץ AI ארגוני: מוקדם, אך שימושי במשימות ספציפיות

טאן דן גם כיצד ברודקום משתמשת ב-AI גנרטיבי בתוך העסק שלה. הוא אמר כי החברה שיתפה 15,000 מתוך 30,000 מהנדסיה, כלומר מחצית מכוח העבודה, בהערכה של שנה אחת של כלי AI.

הלקח העיקרי, לדבריו, הוא ש-AI עובד בצורה הטובה ביותר כאשר הוא קשור לבעיה עסקית ברורה.

• מקרה השימוש החזק ביותר הוא האצת פיתוח מוצרים וטכנולוגיות חדשות.
• מקרה שימוש נוסף הוא סריקת אבטחת סייבר והגנה.
• שימוש אפשרי שלישי הוא שחזור ערימות תוכנה עם מודלים מתקדמים כמו Claude.

טאן אמר כי הרווחים היקרים ביותר נובעים מאיכות טובה יותר וביצוע מהיר יותר, לא רק מהגברת פריון פשוטה. הוא נתן דוגמה מעיצוב שבבים, שבה respin יכול לעלות כ-$30 מיליון ולעכב פרויקט בשישה חודשים.

הוא אמר כי כלי AI מועילים ביותר כאשר משתמשים בהם מהנדסים ואדריכלים בכירים שכבר מבינים את העבודה. במילותיו: "זה עוזר לאנשים חכמים מאוד להיות חכמים יותר."

טאן הוסיף כי חברות רבות עדיין מתקשות למצוא החזר השקעה ברור מ-AI. "הבעיה הגדולה ביותר היא מציאת מקרה שימוש שמייצר את מה שאתם מכנים החזר על ההשקעה שהוא ברור משמעותי וחשוב," אמר. "זה לא קל לעשות, ואני חושד שהרבה חברות בחוץ מתמודדות עם אותה בעיה."

כלכלת שוק ה-AI: לאן הולך הכסף

טאן הציע תמונה מפורטת של הכלכלה של ה-AI, וטען כי הערך מתרכז אצל מפתחי המודלים המובילים ולא באלטרנטיבות ה-open-weight.

• הוא אמר כי עלות ייצור אסימוני inference גלובלית עומדת על כ-$200 מיליארד בשנה.
• סך ההכנסות הקשורות ל-AI עומד על כ-$150 מיליארד בשנה.
• ספקי מודלים מובילים מייצרים כ-50% מהאסימונים אך לוכדים 75% מההכנסות, כלומר כ-$120 מיליארד.
• ספקי מודלים open-weight מייצרים כ-50% מהאסימונים אך לוכדים רק כ-$30 מיליארד בהכנסות.
• שתי הקבוצות מוציאות כ-$100 מיליארד על תשתיות, אך תוצאת ההכנסות שונה מאוד.

טאן אמר שהסיבה פשוטה: אינטליגנציה טובה יותר מושכת יותר ערך. "עבור AI, כל עוד יש שיפור מתמיד, הייתי כמעט אומר שיפור אקספוננציאלי ב-LLMs שממשיכים לצאת מהחבר’ה של המודלים המובילים, הערך הולך להצטבר לאורך זמן אצל אלה שעושים את המודלים המובילים הטובים ביותר," אמר.

הוא הוסיף: "הערך הולך לאן שהאינטליגנציה ממשיכה להשתפר."

עמדת ברודקום היא שמודלים מובילים ו-open-weight יכולים לדור בכפיפה אחת, אך שרשרת הערך תעדיף ככל הנראה מודלים מובילים במהלך חמש השנים הבאות.

טאן גם אמר כי 1 גיגאוואט של כושר מחשוב מודל מוביל יכול לייצר כ-$30 מיליארד בהכנסות שנתיות חוזרות. הפעלת כושר זה עולה כ-$10 מיליארד בשנה, ומשאירה כ-$20 מיליארד למפתחי מודלים וספקי יישומים. ה-$10 מיליארד הנותרים מתחלקים בין ספקי חשמל, ספקי ענן, יצרני שבבים וספקי זיכרון.

הקצאת הון: מזומנים מצטברים, החלטות לפנינו

עם תזרים המזומנים הצפוי לעלות בחדות, ברודקום מתכוננת להחלטות הקצאת הון. טאן אמר כי הדירקטוריון יתייחס לנושא בכינוס השנתי בדצמבר.

• האפשרויות העיקריות הן דיבידנדים גבוהים יותר ורכישות חוזרות של מניות.
• פירעון מוקדם של חוב נראה פחות אטרקטיבי מכיוון שהחוב הונפק בשערי ריבית נמוכים יותר.
• ברודקום צופה שתהיה לה גמישות רבה יותר ככל שייצור המזומנים יגדל ב-2027 וב-2028.

טאן לא הודיע על שינוי מיידי בתוכנית הדיבידנד או הרכישה החוזרת, אך הבהיר כי החברה צופה לייצר מזומנים משמעותיים.

"אנחנו הולכים לייצר הרבה מזומנים. בדיוק הנקודה שלך. עוד יותר ב-2028," אמר.

הקשר שוק והשלכות רחבות יותר

הערות ברודקום מגיעות כאשר משקיעים ממשיכים לחפש הוכחה שהוצאות ה-AI יכולות להתורגם לרווחים בני קיימא. הערותיו של טאן הצביעו על כך שהמנצחים הגדולים ביותר עשויים להיות החברות השולטות במודלים המתקדמים ביותר ובתשתיות סביבם.

במקביל, הדיון הראה עד כמה עסקי ה-AI של ברודקום הפכו מרוכזים. החברה קשורה קשר הדוק למספר קטן של מפתחים מובילים, וצמיחתה תלויה בחלקה בשאלה האם לקוחות אלה יכולים להבטיח מספיק חשמל ותשתיות פיסיות כדי להמשיך להתרחב.

מניית ברודקום סיימה את מושב בורסה הרגיל ב-$368.56, עלייה של 2.98% מהסגירה הקודמת של $357.90. במסחר לאחר שעות, המניות כמעט ולא השתנו ועמדו על $368.43.

לפרטים נוספים, אנא עיינו בתמליל המלא להלן.

מאמר זה נוצר ותורגם בתמיכת AI ונבדק על ידי עורך. לקבלת מידע נוסף, עיין בתנאים והתניות שלנו.