Broadcom ghi nhận doanh thu 29,59 tỷ USD trong quý 3 năm tài chính 2026, tăng 86% so với cùng kỳ, trong khi doanh thu bán dẫn AI tăng 221% lên 16,7 tỷ USD. Công ty dự kiến doanh thu bán dẫn AI tiếp tục tăng lên khoảng 21,7 tỷ USD trong quý 4, cho thấy nhu cầu đối với bộ tăng tốc AI tùy chỉnh và hạ tầng mạng trong các trung tâm dữ liệu hyperscale vẫn đang mở rộng nhanh chóng.

Kết quả này được công bố chỉ vài tuần sau khi Marvell tiết lộ thỏa thuận mở rộng với Google đối với nhiều chương trình custom silicon gắn với hệ sinh thái TPU. Khi đặt hai diễn biến cạnh nhau, thị trường chip AI tùy chỉnh dường như đang bước sang một giai đoạn mới: nhu cầu vẫn rất mạnh, nhưng cạnh tranh, thời gian triển khai và tốc độ biến các design program lớn thành doanh thu thực tế đang trở nên quan trọng hơn.

Những điểm cần biết

• Doanh thu quý 3 của Broadcom tăng 86% lên 29,59 tỷ USD, trong khi non-GAAP EPS đạt 3,32 USD.
• Doanh thu bán dẫn AI đạt 16,7 tỷ USD, tăng 221% so với cùng kỳ và 54% so với quý trước.
• Broadcom dự kiến doanh thu bán dẫn AI quý 4 đạt khoảng 21,7 tỷ USD, tăng 236% so với cùng kỳ.
• Broadcom và Google có thỏa thuận dài hạn cho các thế hệ TPU Google tương lai, cùng networking và các thành phần khác dành cho AI rack thế hệ mới đến tối đa năm 2031.
• Marvell cũng mở rộng hợp tác với Google trên AI inference accelerator, network interface controller, memory interface controller, storage controller và near-memory compute gắn với hệ sinh thái TPU.
• Warrant của Google đối với Marvell gồm 240 tranche gắn với mức mua hàng, mỗi tranche tương ứng 500 triệu USD doanh thu Custom Products. Vì vậy, con số 120 tỷ USD thường được nhắc đến là ngưỡng doanh thu tích lũy tối đa để toàn bộ performance-based vesting được kích hoạt, không phải đơn hàng 120 tỷ USD mà Google đã cam kết.
• Câu hỏi quan trọng hiện nay không còn là hyperscaler có muốn custom AI silicon hay không, mà là nhà cung cấp nào có thể biến các design program lớn thành doanh thu bền vững và giành được nhiều semiconductor content hơn trong mỗi hệ thống AI.

Mảng AI của Broadcom đang đạt quy mô mới

Kết quả mới nhất của Broadcom là một trong những tín hiệu rõ ràng nhất cho thấy bộ tăng tốc AI tùy chỉnh đang trở thành một phần quan trọng của chu kỳ đầu tư hạ tầng AI. Doanh thu quý 3 đạt 29,59 tỷ USD, tăng 86% từ 15,95 tỷ USD một năm trước, trong khi doanh thu Semiconductor Solutions tăng hơn gấp đôi lên 20,84 tỷ USD. Phần tăng trưởng mạnh nhất tiếp tục đến từ AI, với doanh thu bán dẫn AI đạt 16,7 tỷ USD, tăng 221% so với cùng kỳ và 54% so với quý trước.

Đà tăng vẫn đang tiếp tục. CEO Hock Tan cho biết nhu cầu đối với cả bộ tăng tốc AI tùy chỉnh và networking vẫn rất mạnh, và Broadcom dự kiến doanh thu bán dẫn AI quý 4 đạt khoảng 21,7 tỷ USD, tăng 236% so với cùng kỳ. Điều này tương đương mức tăng tuần tự khoảng 5 tỷ USD chỉ trong một quý. Broadcom cũng dự báo tổng doanh thu quý 4 khoảng 34,8 tỷ USD, tăng 93% so với cùng kỳ. Kết quả Q3 FY2026 chính thức của Broadcom

Quy mô này đặc biệt quan trọng vì Broadcom có vị thế khác Nvidia trong thị trường bán dẫn AI. Nvidia chủ yếu cung cấp nền tảng GPU có khả năng lập trình cao cho accelerated computing đa dụng, trong khi Broadcom hợp tác với các công ty cloud và công nghệ lớn để phát triển accelerator tùy chỉnh cho từng workload, đồng thời cung cấp networking component cần thiết để kết nối các AI cluster ngày càng lớn. Hai mô hình này không loại trừ lẫn nhau; hyperscaler đang ngày càng sử dụng kiến trúc kết hợp giữa GPU đa dụng, accelerator tùy chỉnh và networking chuyên biệt.

Vì vậy, kết quả mới nhất của Broadcom không chỉ cho thấy thêm một quý tăng trưởng mạnh. Nó cho thấy custom compute đang chuyển từ một phần bổ sung nhỏ bên cạnh GPU thành một trụ cột lớn thứ hai của chi tiêu hạ tầng AI.

Google cho thấy vì sao thị trường chip AI tùy chỉnh đang mở rộng

Google là một trong những ví dụ rõ nhất về cách kiến trúc này đang hình thành. Tháng 4/2026, Broadcom tiết lộ thỏa thuận dài hạn với Google để phát triển và cung cấp Tensor Processing Unit, hay TPU, tùy chỉnh cho các thế hệ tương lai. Hai công ty cũng ký Supply Assurance Agreement bao gồm networking và các thành phần khác cho AI rack thế hệ mới của Google đến tối đa năm 2031. Hồ sơ SEC tháng 4/2026 của Broadcom

Thỏa thuận này cho thấy giá trị kinh tế của hạ tầng AI tùy chỉnh không dừng ở accelerator. Ở quy mô hyperscale, hàng nghìn bộ xử lý phải giao tiếp với nhau, truy cập memory và truyền lượng dữ liệu khổng lồ trong các cluster ngày càng lớn. Vì vậy, networking và connectivity silicon trở thành một phần của bài toán hiệu năng chứ không chỉ là hạ tầng hỗ trợ.

Broadcom có thể hưởng lợi ở cả hai đầu của quá trình này: từ accelerator tùy chỉnh và từ phần hạ tầng dùng để kết nối chúng. Điều đó khiến AI exposure của Broadcom rộng hơn một câu chuyện custom chip đơn thuần. Xu hướng này phù hợp với phân tích trước đó của MEXC về vì sao AI đang trở thành một chu kỳ capital expenditure, khi chi tiêu đang mở rộng từ bộ xử lý sang trung tâm dữ liệu, networking, memory, điện năng và hạ tầng vật lý.

Tuy nhiên, Google cũng đang cho thấy rằng khi thị trường lớn hơn, cạnh tranh sẽ trở nên mạnh hơn.

Thỏa thuận Google của Marvell thay đổi cục diện cạnh tranh

Ngày 19/8, Marvell tiết lộ một thỏa thuận thương mại mở rộng với Google có phạm vi rộng hơn nhiều so với cách gọi đơn giản là “thỏa thuận chip AI”. Theo Form 8-K của Marvell, hợp tác bao gồm nhiều chương trình custom silicon gắn với hệ sinh thái TPU, gồm AI inference accelerator, storage controller, network interface controller, memory interface controller và near-memory compute. Hồ sơ SEC về thỏa thuận Google của Marvell

Phạm vi sản phẩm này cho thấy cạnh tranh đang chuyển hướng. Broadcom và Marvell không chỉ cạnh tranh cho một thiết kế accelerator duy nhất mà đang cố gắng giành thêm semiconductor content quanh các hệ thống AI hyperscale ngày càng phức tạp. Khi AI cluster mở rộng, interface, networking, storage và memory connectivity có thể trở thành những thị trường chiến lược riêng bên cạnh custom compute.

Cấu trúc thương mại của thỏa thuận cũng cần được hiểu chính xác. Google nhận được warrant để mua tối đa 58.970.907 cổ phiếu Marvell với exercise price 206,58 USD. Một phần nhỏ vest theo thời gian, nhưng phần lớn warrant gắn với hoạt động mua hàng của Google và các công ty liên quan. Phần performance-based gồm 240 tranche bằng nhau, với một tranche vest cho mỗi 500 triệu USD doanh thu Custom Products.

Nhân 240 tranche với 500 triệu USD tạo ra con số 120 tỷ USD thường xuất hiện trên tiêu đề, nhưng điều đó không có nghĩa Google đã đặt một đơn hàng 120 tỷ USD được đảm bảo với Marvell. Đây là mức doanh thu Custom Products tích lũy cần thiết để toàn bộ 240 tranche gắn với mua hàng được vest. Vì vậy, hợp lý hơn khi coi đây là một performance-linked framework xoay quanh mối quan hệ thương mại có tiềm năng rất lớn, thay vì hợp đồng cố định trị giá 120 tỷ USD.

Để xem thêm về phản ứng thị trường ban đầu và cấu trúc giao dịch, bạn có thể đọc bài MEXC vì sao MRVL tăng sau thỏa thuận chip AI mở rộng với Google.

Broadcom vs. Marvell không đơn giản là cuộc chiến giành TPU của Google

Việc cả Broadcom lẫn Marvell đều có thỏa thuận với Google dễ khiến thị trường nhìn họ như hai công ty tranh cùng một hợp đồng TPU. Tuy nhiên, các hồ sơ gốc cho thấy một bức tranh phức tạp hơn. Thỏa thuận tháng 4 của Broadcom bao gồm rõ ràng các thế hệ TPU Google tương lai, networking và các thành phần khác đến tối đa năm 2031, trong khi hồ sơ tháng 8 của Marvell mô tả nhiều chương trình custom silicon gắn với hệ sinh thái TPU.

Không tài liệu nào chứng minh rằng Marvell đã đơn giản “thay thế” Broadcom tại Google. Cách hiểu hợp lý hơn là Google đang xây dựng một AI silicon ecosystem ngày càng lớn, trong đó nhiều semiconductor partner có thể phục vụ các sản phẩm, chức năng và thế hệ khác nhau. Khi lượng silicon quanh mỗi AI cluster tăng lên, câu hỏi cạnh tranh hữu ích hơn không còn là “ai thắng Google”, mà là mỗi nhà cung cấp có thể chiếm được bao nhiêu semiconductor content trong hạ tầng AI của Google.

Điều này cũng thay đổi cách so sánh Broadcom và Marvell. Broadcom đã có quy mô lớn trong custom accelerator và networking, cùng cơ sở doanh thu và quan hệ khách hàng đã trưởng thành. Marvell nhỏ hơn nhưng đang mở rộng vị thế trên custom silicon, connectivity và interface, tạo khả năng giành thị phần lớn hơn trong các hyperscaler program tương lai.

Sự xuất hiện của nhiều nhà cung cấp vừa xác nhận quy mô thị trường, vừa làm tăng cạnh tranh. Việc Marvell tiến sâu hơn vào hệ sinh thái TPU cho thấy cơ hội custom silicon đang đủ lớn để hỗ trợ một mạng lưới nhà cung cấp rộng hơn, nhưng cũng đồng nghĩa Broadcom không thể mặc định rằng mọi USD chi tiêu bổ sung của hyperscaler cho chip tùy chỉnh sẽ tự động chảy về nhà cung cấp hiện tại.

Kết quả mới nhất của Marvell cho thấy mặt còn lại của làn sóng custom silicon

Kết quả quý 2 năm tài chính 2027 của Marvell cung cấp một góc nhìn khác cho cùng xu hướng ngành. Công ty ghi nhận doanh thu kỷ lục 2,739 tỷ USD, tăng 37% so với cùng kỳ, trong khi tăng trưởng doanh thu Data Center tăng lên 46%. CEO Matt Murphy cho biết AI-related bookings vẫn đặc biệt mạnh và Marvell dự kiến Custom business sẽ tăng tốc đáng kể từ nửa sau FY2027. Công ty cũng nâng triển vọng doanh thu cho FY2027 và FY2028. Kết quả Q2 FY2027 chính thức của Marvell

Những con số này độc lập củng cố cùng một tín hiệu rộng hơn từ Broadcom: nhu cầu của hyperscaler đối với custom AI silicon và connectivity vẫn rất mạnh. Khác biệt lớn nhất nằm ở độ trưởng thành của doanh thu. Broadcom đã tạo ra hàng chục tỷ USD doanh thu bán dẫn AI mỗi quý, trong khi Marvell xuất phát từ nền doanh thu nhỏ hơn nhưng đang bổ sung các chương trình lớn có thể thay đổi đáng kể cấu trúc kinh doanh trong tương lai nếu chuyển thành công từ development sang volume production.

Điều đó khiến revenue timing đặc biệt quan trọng đối với Marvell. Design win tạo ra cơ hội, nhưng lịch sản xuất, customer deployment và hoạt động mua hàng thực tế mới quyết định khi nào và bao nhiêu doanh thu được ghi nhận. Đây cũng là câu hỏi trọng tâm trong bài MEXC Marvell Earnings Preview: custom AI chips và 1.6T optics có thể tiếp tục hỗ trợ tăng trưởng MRVL không?: vấn đề không chỉ là Marvell có thể giành thêm AI design hay không, mà là khi nào các chương trình đó chuyển thành doanh thu được ghi nhận.

Broadcom và Marvell vì vậy đại diện cho hai giai đoạn khác nhau của cùng một custom silicon cycle. Broadcom đã đạt quy mô và cần chứng minh có thể duy trì, bảo vệ nó; Marvell đã tích lũy những cơ hội ngày càng quan trọng và phải chứng minh có thể biến chúng thành quy mô.

Giao dịch custom AI chip đang chuyển từ design win sang execution

Đây có thể là kết luận quan trọng nhất từ những diễn biến gần đây của Broadcom và Marvell. Giai đoạn đầu của câu chuyện custom AI silicon chủ yếu là xác nhận nhu cầu: liệu hyperscaler có thực sự đầu tư mạnh vào accelerator riêng dù Nvidia đã có một hệ sinh thái GPU rất mạnh hay không? Khi Google tiếp tục phát triển TPU, Broadcom báo cáo tăng trưởng doanh thu AI semiconductor trên 200% và Marvell ghi nhận AI bookings mạnh cùng custom pipeline mở rộng, câu hỏi đó ngày càng dễ trả lời.

Giai đoạn tiếp theo khó hơn vì thị trường phải phân biệt giữa design win và financial execution. Một chương trình lớn phải trải qua development, manufacturing, data-center deployment và customer purchasing trước khi trở thành doanh thu đáng kể. Nhà đầu tư cũng cần đánh giá mỗi nhà cung cấp có thể chiếm được bao nhiêu semiconductor content quanh accelerator, công suất sản xuất có đủ cho ramp và hyperscaler sẽ đa dạng hóa nhà cung cấp đến mức nào.

Điều này thay đổi cách đánh giá cả hai công ty. Broadcom phải chứng minh có thể duy trì các quan hệ khách hàng lớn trong khi tiếp tục mở rộng doanh thu custom accelerator và networking. Marvell phải chứng minh rằng danh mục hyperscaler program ngày càng lớn có thể chuyển thành doanh thu đáng kể với tốc độ phù hợp kỳ vọng thị trường.

Nói cách khác, Broadcom cần bảo vệ quy mô; Marvell cần biến cơ hội thành quy mô. Đây là cách hữu ích hơn để hiểu giai đoạn tiếp theo của cuộc đua custom AI chip thay vì chỉ đếm số lượng design win.

Nvidia vẫn quan trọng, nhưng custom silicon đang trở thành làn AI compute lớn thứ hai

Điều này không có nghĩa custom silicon đang thay thế Nvidia. Cách diễn giải như vậy sẽ đơn giản hóa quá mức cách hyperscaler thực sự xây dựng hạ tầng AI. Nvidia vẫn là nền tảng thống trị cho accelerated computing đa dụng nhờ GPU architecture, networking product và hệ sinh thái phần mềm, trong khi accelerator tùy chỉnh giải quyết một bài toán kinh tế khác.

Đối với các công ty vận hành hạ tầng AI ở quy mô khổng lồ, silicon được tối ưu cho workload nội bộ cụ thể có thể mang lại lợi thế về hiệu năng, điện năng và tổng system economics. Kết quả là một mô hình coexistence ngày càng rõ: hyperscaler sử dụng GPU Nvidia cho accelerated computing linh hoạt, đa dụng, đồng thời dùng custom XPU và ASIC cho các workload cụ thể.

Kết quả của Broadcom cho thấy làn thứ hai này đang tăng rất nhanh, còn quan hệ Google mở rộng của Marvell cho thấy nó cũng đang trở nên cạnh tranh hơn. Câu chuyện lớn của ngành bán dẫn không phải là chi tiêu đơn giản chuyển từ Nvidia sang Broadcom rồi từ Broadcom sang Marvell. Thay vào đó, toàn bộ AI infrastructure stack đang trở nên chuyên biệt hơn, phân bổ giá trị sang general-purpose compute, custom accelerator, networking, optical connectivity, memory interface và các thành phần khác cần thiết để kết nối cluster ngày càng lớn.

Sự mở rộng đó tạo ra thêm semiconductor content để các nhà cung cấp cạnh tranh, nhưng đồng thời khiến execution trở nên quan trọng hơn. Khi hyperscaler bổ sung nhiều nhà cung cấp và nhiều kiến trúc chuyên biệt hơn, việc chỉ nói một công ty “có AI exposure” ngày càng ít ý nghĩa; điều quan trọng hơn là hiểu công ty đó nằm ở đâu trong infrastructure stack và vị trí đó chuyển thành doanh thu trực tiếp đến mức nào.

Broadcom và Marvell cần chứng minh điều gì tiếp theo?

Đối với Broadcom, checkpoint gần nhất rất rõ. Công ty dự kiến doanh thu AI semiconductor tăng từ 16,7 tỷ USD trong Q3 lên khoảng 21,7 tỷ USD trong Q4. Nếu đạt được mức tăng tuần tự này, đó sẽ là bằng chứng bổ sung cho thấy deployment custom accelerator và networking của hyperscaler vẫn đi đúng kế hoạch. Google cũng là một điểm kiểm chứng quan trọng vì hồ sơ tháng 4 của Broadcom đã thiết lập mối quan hệ dài hạn với các thế hệ TPU tương lai và AI rack mới đến tối đa năm 2031.

Marvell đối mặt với một bài kiểm tra khác. Công ty đã ghi nhận AI bookings mạnh và dự kiến Custom business tăng tốc đáng kể trong nửa sau FY2027, vì vậy bước tiếp theo là conversion. Nhà đầu tư cần theo dõi các chương trình của Google và hyperscaler khác chuyển sang production nhanh đến đâu, tạo ra bao nhiêu doanh thu thực tế và liệu hoạt động connectivity của Marvell có mở rộng song song với custom compute hay không.

Những điểm kiểm chứng này cuối cùng sẽ giúp trả lời câu hỏi lớn nhất của thị trường custom silicon: nhà cung cấp nào có thể biến các kế hoạch hạ tầng AI ngày càng tham vọng của hyperscaler thành semiconductor revenue lớn và có khả năng lặp lại?

Khám phá Broadcom và Marvell trên MEXC

Broadcom và Marvell đại diện cho hai loại exposure khác nhau đối với thị trường hạ tầng AI tùy chỉnh đang mở rộng. Người dùng có thể theo dõi cả hai thông qua Real U.S. Stocks trên MEXC. Trang thị trường cổ phiếu Mỹ của MEXC cung cấp dữ liệu cho nhiều cổ phiếu lớn tại Mỹ, cùng trang riêng cho Broadcom (AVGO) và Marvell Technology (MRVL).

Đối với người dùng muốn có directional exposure, MEXC hiện cũng niêm yết AVGO Stock hợp đồng và MRVL Stock hợp đồng. Tính khả dụng và điều khoản sản phẩm có thể khác nhau theo khu vực, và sản phẩm đòn bẩy có rủi ro bổ sung.

Kết luận

Kết quả quý 3 của Broadcom xác nhận rằng custom AI silicon đã vượt xa quy mô của một mảng thử nghiệm. Doanh thu AI semiconductor đạt 16,7 tỷ USD, tăng 221% so với cùng kỳ, và công ty kỳ vọng tăng mạnh lên khoảng 21,7 tỷ USD trong quý tiếp theo. Đồng thời, việc Marvell mở rộng quan hệ với Google cho thấy thị trường hyperscale custom compute đã đủ lớn để xuất hiện cạnh tranh trên nhiều lớp từ accelerator và networking đến memory interface và các silicon component xung quanh.

Hai tín hiệu này đánh dấu một bước chuyển quan trọng của ngành. Câu chuyện custom AI chip không còn chủ yếu dựa vào việc chứng minh hyperscaler có thực sự muốn proprietary silicon hay không; doanh thu của Broadcom, bookings của Marvell và mạng lưới nhà cung cấp mở rộng của Google đã đưa ra bằng chứng khá rõ ràng. Câu hỏi khó hơn bây giờ là execution: design program chuyển sang volume production nhanh đến đâu, mỗi nhà cung cấp chiếm được bao nhiêu semiconductor content và các vị thế đó có thể bảo vệ tốt đến mức nào khi hyperscaler tiếp tục đa dạng hóa hạ tầng.

Cuộc đua custom silicon vì vậy đang chuyển từ design win sang chuyển đổi doanh thu, và Broadcom cùng Marvell là hai trong những nơi rõ nhất để theo dõi sự thay đổi này.