英伟达35亿美元重金投资联发科：以互联标准卡位AI基础设施

英伟达斥资35亿美元认购联发科可转债，为其在美国以外最大一笔直接投资。本文分析其战略逻辑：以NVLink Fusion与NVHBM开放互联生态，将云厂商自研XPU纳入AI工厂体系，用资本绑定定制芯片伙伴，在ASIC浪潮中守住系统层话语权，并助力联发科升级为平台级盟友。

一、35亿美元可转债：迄今在美国以外的最大单笔投资

8月31日，英伟达与联发科联合宣布，英伟达斥资35亿美元（约合人民币235亿元）认购联发科发行的可转换债券，这是英伟达迄今在美国以外地区最大的一笔直接投资。联发科本轮可转债发行总额为39亿美元，为其史上最大规模的海外融资，Alphabet亦参与认购，据此计算，英伟达约持有该批债券89.7%的份额。黄仁勋表示，此项投资确立了双方共建AI工厂的合作伙伴关系。

合作覆盖三大领域：AI基础设施方面，联发科将采用NVLink Fusion平台，帮助超大规模企业、云服务商及前沿模型开发商开发可接入英伟达机架级AI工厂的定制XPU；本地AI计算方面，双方将持续合作开发多代RTX Spark与DGX Spark电脑芯片；汽车领域则面向物理AI时代开发软件定义车辆平台。此前，联发科已参与GB10 Grace Blackwell超级芯片的开发。联发科预计今年AI芯片收入约20亿美元，并力争在明年约800亿美元的数据中心细分市场中占据15%的份额。

二、竞争背景：云厂商自研ASIC进入放量期

英伟达此时出手，背景是定制芯片正在分走AI算力的增量。TrendForce预估，2026年云厂商自研ASIC服务器的出货增速将达44.6%，远超GPU服务器的16.1%，ASIC在AI服务器中的份额有望从20.9%升至27.8%。Counterpoint Research预计，2027年全球AI服务器ASIC出货量将比2024年增长三倍，谷歌届时继续保持领先；AI ASIC市场规模也将从2024年的120亿美元增至2027年的300亿美元，年复合增长率34%。

【图表：2026年AI服务器出货增速对比：ASIC与GPU】

【图表：2024-2027年全球AI ASIC市场规模】

头部厂商加速迭代：谷歌2025年4月发布第七代TPU Ironwood，单颗配置192GB HBM3E、带宽7.4TB/s，最大Pod可容纳9216颗芯片；微软Maia200芯片于2026年2月发布，FP4算力达10.15 PFLOPS；亚马逊AWS Trainium3预计2026年出货约160万片。瑞穗证券预计，谷歌TPU出货量将从2025年的240万片增至2026年的430万片，2028年突破3500万片。

设计服务环节同样受益：Marvell 2025年定制ASIC营收已超20亿美元，2027年有望突破40亿美元。谷歌还改变了此前仅与博通合作的单一模式，将联发科纳入TPU供应链，形成双供应源布局。联发科由此成为定制芯片浪潮中的关键设计力量，这也为英伟达的注资提供了注脚。

三、应对之道：开放NVLink Fusion，守住系统层

面对自研浪潮，英伟达的回应不是封锁，而是有条件开放。英伟达高性能计算与AI基础设施高级总监迪昂·哈里斯在媒体简报会上表示，英伟达是一家AI基础设施服务商，而不只是芯片制造商，要努力适配客户现有的软硬件环境；公司同时强调，不同的工作负载需要不同的计算架构，并未将ASIC视为GPU的简单替代品。

NVLink Fusion是这一策略的核心。客户可以专注于设计定制XPU的核心计算单元，再借助NVLink-C2C、NVHBM、纵向扩展互连、网络与机架级系统架构接入AI工厂。该平台2025年推出时，首批合作伙伴即包括联发科、Marvell、世芯电子、Astera Labs、富士通、高通、Cadence与Synopsys。新发布的NVHBM定制HBM基片，较标准HBM4e带宽最高提升30%、功耗降低15%，并可为XPU计算芯片释放最高25%的面积，缩短定制芯片的落地周期。亚马逊Annapurna Labs已率先投入NVHBM研发，并将从Trainium4开始支持NVLink Fusion，使自研芯片与英伟达GPU在同一机架级架构下协同工作。根据协议，联发科还将代工生产NVLink Fusion小芯片、交换芯片及定制内存，帮助数据中心运营商开发自有组件，直面博通与Marvell所在市场的竞争。

这套打法与英特尔在PC时代推行“Intel Inside”的逻辑如出一辙，只是战场从消费端换到了数据中心。

四、资本为纽带：从技术合作到平台级绑定

英伟达近期的扩张遵循“技术授权+资本入股”的组合拳：30天内先后向Lumentum、Coherent与Marvell各投资20亿美元，完成光互联环节60亿美元的战略合围。此次35亿美元可转债延续同一逻辑，可转换结构既形成深度绑定的资本纽带，又保留未来转换为股权的灵活性，无须直接收购即可强化协同。

更深层的考量在于：与其阻拦客户自研芯片，不如确保这些芯片运行在自己的互连、网络与系统架构之上。一旦定制ASIC与XPU越来越多地跑在英伟达平台上，公司便无须赢得每一份AI芯片订单，也能在数据中心领域保持影响力。

五、对联发科与产业格局的意义

对联发科而言，此次合作标志着其从智能手机芯片向AI数据中心加速转型。AI ASIC、先进封装与数据中心业务需要持续投入，英伟达的资金与技术支持将增强其投资实力；谷歌此前已将其纳入TPU供应链，并采用其为Pixel手机提供的调制解调器芯片，联发科在定制芯片设计服务领域的地位正快速上升。在可转债结构下，联发科仍将作为独立的芯片设计公司服务多元客户，英伟达则通过技术合作与融资，将其更深地融入NVLink Fusion与AI工厂生态。

对产业而言，这笔投资进一步确认：未来的AI数据中心不会完全围绕通用GPU构建，定制ASIC与XPU的份额将持续提升，竞争焦点正从单颗芯片性能转向互联标准与系统架构。英伟达并未试图阻止ASIC浪潮，而是以互联标准为核心、以资本为纽带，把潜在对手变成生态成员：这既是防守，更是进攻。台积电、鸿海等台商供应链在芯片架构、异构集成与联合系统设计中的角色，也将随这一趋势继续扩展。