Broadcom決算：AI半導体売上高が221%増、Marvellとのカスタムシリコン競争が本格化

Broadcomは2026年度第3四半期に295億9,000万ドルの売上高を計上し、前年同期比86%増となりました。AI半導体売上高は221%増の167億ドルに達し、同社は第4四半期に約217億ドルまでさらに拡大すると見込んでいます。これは、ハイパースケール・データセンターにおけるカスタムAIアクセラレーターとネットワークインフラ需要が引き続き急速に拡大していることを示しています。

この決算の数週間前には、MarvellがGoogleとのカスタムシリコン提携拡大を公表し、TPUエコシステムに関連する複数の製品分野を明らかにしました。両社の動きを合わせてみると、カスタムAIチップ市場は新たな段階に入りつつあります。需要そのものは非常に強い一方で、競争、導入時期、そして大型design programがどれだけ早く実際の売上高に転換されるかが、より重要な論点になっています。

注目ポイント

• Broadcomの第3四半期売上高は前年同期比 86%増の295億9,000万ドル、non-GAAP EPSは 3.32ドルでした。
• AI半導体売上高は 167億ドルで、前年同期比 221%増、前四半期比54%増でした。
• 第4四半期のAI半導体売上高は約 217億ドル、前年同期比236%増を見込んでいます。
• BroadcomとGoogleは、将来世代のGoogle TPU、次世代AIラック向けネットワークおよび関連コンポーネントを対象とする長期契約を締結しており、最長2031年までカバーします。
• MarvellもGoogleとの提携を拡大し、AI inference accelerator、network interface controller、memory interface controller、storage controller、near-memory computeなどTPUエコシステムに関連するカスタムシリコンを対象としています。
• GoogleのMarvell向けwarrantには 240の購入連動tranche があり、各trancheは5億ドルのCustom Products売上高に対応します。そのため、よく報じられる1,200億ドルはperformance-based vestingを完全に満たすための最大累積購入水準であり、Googleが1,200億ドルの発注を保証したという意味ではありません。
• 今後の焦点は、ハイパースケーラーがカスタムAIシリコンを必要としているかどうかではなく、どのサプライヤーが大型design programを持続的な売上高へ変換し、AIシステム全体でより多くの半導体価値を取り込めるかに移っています。

BroadcomのAI事業は新たな規模へ

Broadcomの最新決算は、カスタムAIアクセラレーターがAIインフラ投資の主要構成要素になりつつあることを示す、最も明確なシグナルの一つです。2026年度第3四半期売上高は295億9,000万ドルで、前年同期の159億5,000万ドルから86%増加しました。Semiconductor Solutions売上高は208億4,000万ドルと2倍超に拡大し、その中でも最大の成長ドライバーはAIでした。AI半導体売上高は 167億ドルとなり、前年同期比221%増、前四半期比54%増を記録しています。

成長はさらに加速する見通しです。CEOのHock Tan氏は、カスタムAIアクセラレーターとネットワーキングの両方で需要が非常に強いと説明し、第4四半期のAI半導体売上高を約 217億ドルと予想しています。これは前年同期比236%増で、わずか1四半期で約50億ドルの追加成長を意味します。Broadcomは第4四半期の総売上高も約348億ドル、前年同期比93%増と予想しています。Broadcom 2026年度第3四半期公式決算

この規模が重要なのは、BroadcomがAI半導体市場でNvidiaとは異なるポジションを持つためです。Nvidiaは主にGPUプラットフォームを通じて汎用性の高いプログラマブルなaccelerated computingを提供しています。一方、Broadcomは大手クラウド企業やテクノロジー企業と共同で、特定workload向けに最適化されたカスタムacceleratorを開発し、巨大なAI clusterを接続するためのネットワーク部品も供給しています。

両者は排他的な関係ではありません。ハイパースケーラーはますます 汎用GPU + カスタムaccelerator + 専用networking を組み合わせたインフラを構築しています。Broadcomの決算は、custom computeがGPUを補完する小規模な選択肢ではなく、AIインフラ支出の第2の主要レーンへ成長しつつあることを示しています。

Googleが示すカスタムAIチップ市場の拡大

Googleは、このアーキテクチャがどのように形成されているかを示す最も分かりやすい例の一つです。Broadcomは2026年4月、Googleと将来世代のTensor Processing Unit（TPU）を開発・供給する長期契約を締結したと開示しました。また、次世代AIラック向けのネットワーキングやその他コンポーネントを対象とするSupply Assurance Agreementも締結しており、最長2031年まで続く可能性があります。Broadcom 2026年4月 SEC提出資料

この契約は、カスタムAIインフラの経済価値がaccelerator本体だけにあるわけではないことを示しています。ハイパースケール環境では、数千のプロセッサーが相互通信し、メモリーにアクセスし、巨大なcluster内で膨大なデータを高速に移動させる必要があります。そのためnetworkingやconnectivity siliconは、単なる補助インフラではなく、システム性能を左右する要素になります。

Broadcomはこの拡大の両側から恩恵を受けることができます。カスタムacceleratorだけでなく、それらを接続するインフラの一部も提供できるため、BroadcomのAI exposureは単純なcustom chip事業より広範です。この構造はMEXCが以前分析した AIが設備投資サイクルへ移行している理由 とも一致しており、AI支出はプロセッサー単体からデータセンター、networking、memory、電力、物理インフラへ広がっています。

一方でGoogleは、市場が大きくなるほど競争も激しくなることを示しています。

MarvellとGoogleの契約が競争環境を変える

8月19日、MarvellはGoogleとの商業契約拡大を公表しました。その内容は単純な「AIチップ契約」よりはるかに広範です。MarvellのForm 8-Kによると、提携にはTPUエコシステムに関連する複数のcustom silicon programが含まれ、AI inference accelerator、storage controller、network interface controller、memory interface controller、near-memory computeなどを対象としています。MarvellのGoogle提携 SEC提出資料

この製品範囲は、競争がどこへ向かっているのかを明確に示しています。BroadcomとMarvellは単一のaccelerator designを争っているだけではなく、複雑化するハイパースケールAIシステム全体で、より多くのsemiconductor contentを獲得しようとしています。AI clusterが拡大するにつれ、interface、networking、storage、memory connectivityもcustom compute本体と並ぶ戦略市場になり得ます。

契約の商業構造も慎重に解釈する必要があります。GoogleはMarvell株を最大58,970,907株、exercise price 206.58ドルで取得できるwarrantを受け取りました。ごく一部は時間経過でvestしますが、大部分はGoogleおよび関連会社の購入額に連動します。Performance-based部分は 240の同一trancheで構成され、Custom Products売上高が5億ドル発生するごとに1つのtrancheがvestする仕組みです。

240 × 5億ドルで、広く報じられている1,200億ドルになります。しかし、これは GoogleがMarvellに対して1,200億ドルを確約発注したという意味ではありません。すべてのpurchase-linked warrant trancheがvestするために必要な累積Custom Products売上高を示しています。そのため、この契約は1,200億ドルの固定契約というより、非常に大きな潜在的商業関係に連動したperformance-linked frameworkとして理解する方が正確です。

当初の株価反応と取引構造については、MEXCの Google AIチップ提携拡大後にMRVLが上昇した理由 もご参照ください。

Broadcom vs. Marvellは「誰がGoogle TPUを取るか」だけではない

BroadcomとMarvellがどちらもGoogleと契約しているため、両社を同じTPU契約を争う競合と捉えたくなります。しかし一次資料を見ると、実態はより複雑です。Broadcomの4月の契約は将来世代のGoogle TPUと2031年までのnetworkingおよびその他コンポーネントを明示的に対象としている一方、Marvellの8月の資料はTPUエコシステムに 付随する 複数のcustom silicon programを説明しています。

MarvellがBroadcomをGoogleから単純に「置き換えた」と示す資料はありません。より合理的な見方は、Googleが大規模化するAI silicon ecosystemの中で、異なる製品、機能、世代に複数のsemiconductor partnerを活用しているというものです。AI cluster周辺で必要となるsiliconが増えるにつれ、競争の本質は「誰がGoogleを取ったか」ではなく、各サプライヤーがGoogleのAIインフラ内でどれだけsemiconductor contentを獲得できるかへ移っています。

この観点ではBroadcomとMarvellの比較も変わります。Broadcomはcustom acceleratorとnetworkingで既に大規模な事業と成熟した顧客基盤を持っています。Marvellは規模こそ小さいものの、custom silicon、connectivity、interfaceにおける存在感を広げており、将来のhyperscaler programでより大きなシェアを獲得できる可能性があります。

新たなサプライヤーの参入は、市場規模を裏付ける一方で競争を強めます。MarvellのTPUエコシステムへの拡大はcustom silicon市場が複数のサプライヤーを支えられるほど大きくなっている証拠ですが、同時にBroadcomが今後のすべての追加支出を自動的に獲得できるわけではないことも意味します。

Marvellの最新決算が示すcustom siliconブームのもう一面

Marvellの2027年度第2四半期決算は、同じ業界トレンドを別の角度から示しています。売上高は過去最高の 27億3,900万ドルとなり、前年同期比37%増でした。Data Center売上高の成長率は46%まで加速しています。CEOのMatt Murphy氏はAI-related bookingsが非常に堅調だと説明し、Custom businessは2027年度下期から大幅に加速するとの見通しを示しました。同社はFY2027およびFY2028の売上高見通しも引き上げています。Marvell 2027年度第2四半期公式決算

これらの数字はBroadcomと同じシグナルを独立して裏付けています。ハイパースケーラーのcustom AI siliconとconnectivity需要は依然として非常に強いということです。違いは売上高の成熟度にあります。Broadcomは既に四半期あたり数百億ドル規模のAI半導体売上高を持つ一方、Marvellはより小さなベースから大型custom programを追加しており、それらがdevelopmentからvolume productionへ移行すれば将来の事業構造を大きく変える可能性があります。

そのためMarvellではrevenue timingが特に重要です。Design winは機会を作りますが、実際にどの時点でどの程度売上高に反映されるかは、production schedule、customer deployment、実際の購入額によって決まります。これはMEXCが決算前に公開した Marvell Earnings Preview：custom AI chipsと1.6T opticsはMRVLの成長を維持できるか でも中心的な論点でした。重要なのは新しいAI designを獲得できるかだけではなく、それがいつ認識売上高へ変わるかです。

BroadcomとMarvellは、同じcustom silicon cycleの異なる段階を表しています。Broadcomは既に規模を持ち、それを維持・防衛する必要があります。一方Marvellは重要な機会を積み上げ、それを規模へ変えられるかを証明する必要があります。

Custom AI chip投資はDesign WinからExecutionへ

BroadcomとMarvellの最近の動きから得られる最も重要な結論はここにあります。Custom AI siliconの第1段階では、需要そのものの検証がテーマでした。Nvidiaが強力なGPUエコシステムを持つ中でも、ハイパースケーラーは独自acceleratorへ本格投資するのかという問いです。GoogleがTPUを継続開発し、BroadcomのAI semiconductor revenueが200%超で成長し、MarvellのAI bookingsとcustom pipelineが拡大している現在、この問いへの答えはかなり明確になっています。

次の段階はより厳しくなります。市場は design winとfinancial execution を区別しなければなりません。大型programが実際の売上高になるには、development、manufacturing、data-center deployment、customer purchasingを通過する必要があります。また、各サプライヤーがaccelerator周辺でどれだけsemiconductor contentを獲得できるのか、製造能力が予定されたrampを支えられるのか、ハイパースケーラーがどの程度サプライヤーを分散するのかも評価する必要があります。

この変化により両社への評価軸も変わります。Broadcomは大口顧客との関係を維持しながらcustom acceleratorとnetworking revenueを伸ばし続けられるかを証明する必要があります。Marvellは増加するhyperscaler programを、市場が期待する速度で意味のある売上高へ転換できるかを示す必要があります。

言い換えれば、Broadcomは規模を守る必要があり、Marvellは機会を規模へ変える必要があります。 これはdesign winの件数を数えるより、custom AI chip raceの次の段階を理解するうえで有効です。

Nvidiaは依然重要だが、custom siliconはAI computeの第2の主要レーンへ

これはcustom siliconがNvidiaを置き換えるという意味ではありません。そのような見方は、ハイパースケーラーが実際にAIインフラを構築する方法を単純化しすぎています。NvidiaはGPU architecture、networking products、software ecosystemによって汎用accelerated computingの支配的プラットフォームであり続けています。一方、カスタムacceleratorは異なる経済的課題を解決します。

巨大規模でAIインフラを運用する企業にとって、特定の内部workload向けに最適化されたsiliconは、性能、消費電力、system economicsの面でメリットを提供できます。そのためハイパースケーラーでは、柔軟な汎用accelerated computingにNvidia GPUを使いながら、特定workloadにはcustom XPUやASICを併用する coexistence modelが広がっています。

Broadcomの決算はこの第2のレーンが急成長していることを示し、MarvellとGoogleの提携拡大は競争も同時に高まっていることを示します。半導体業界全体のストーリーは、支出がNvidiaからBroadcom、そしてBroadcomからMarvellへ単純に移るというものではありません。AI infrastructure stackそのものが専門化し、general-purpose compute、custom accelerator、networking、optical connectivity、memory interface、巨大clusterを接続するその他の部品へ価値が分散しているのです。

この拡大はsemiconductor contentの総量を増やす一方、executionの重要性も高めます。ハイパースケーラーがより多くのサプライヤーと専用アーキテクチャを導入する中では、単に「AI exposureがある」と言うだけでは十分ではありません。企業がinfrastructure stackのどこに位置し、そのポジションがどれだけ直接売上高につながるのかを理解することが重要です。

BroadcomとMarvellが次に証明すべきこと

Broadcomにとって直近のチェックポイントは明確です。AI semiconductor revenueは第3四半期の167億ドルから第4四半期には約 217億ドルへ増える見通しです。この成長を実現できれば、hyperscalerのcustom acceleratorとnetworking deploymentが計画通り進んでいることをさらに裏付けます。Googleも重要な検証ポイントであり、Broadcomの4月提出資料は将来世代のTPUと2031年までの次世代AI rackに関する長期的な関係を示しています。

Marvellの課題は異なります。同社は既に強いAI bookingsを報告し、Custom businessがFY2027下期から大幅に加速すると予想しています。そのため次の段階はconversionです。Googleやその他hyperscaler programがどれだけ早くproductionへ移行し、どの程度の認識売上高を生み、connectivity事業がcustom computeとともに拡大するかを確認する必要があります。

これらのチェックポイントは最終的に、custom silicon市場の中心的な問いに答えることになります。どのサプライヤーが、ますます野心的になるハイパースケーラーのAIインフラ計画を、大規模で継続的なsemiconductor revenueへ変換できるのでしょうか。

MEXCでBroadcomとMarvellを確認

BroadcomとMarvellは、拡大するカスタムAIインフラ市場に対する異なるexposureを提供しています。ユーザーは MEXCのReal U.S. Stocks を通じて両社を確認できます。MEXC米国株式市場ページ では主要な米国株と市場データを確認でき、Broadcom（AVGO） と Marvell Technology（MRVL） の個別ページも利用できます。

方向性のあるエクスポージャーを求めるユーザー向けに、MEXCでは現在 AVGO Stock 合約 と MRVL Stock 合約 も提供しています。商品提供状況や条件は地域によって異なる場合があり、レバレッジ商品には追加リスクがあります。

結論

Broadcomの第3四半期決算は、custom AI siliconがもはや実験的な小規模事業ではないことを確認しました。AI semiconductor revenueは167億ドル、前年同期比221%増となり、次四半期には約217億ドルまでさらに拡大する見通しです。同時にMarvellとGoogleの提携拡大は、hyperscale custom compute市場がaccelerator、networking、memory interface、その他周辺siliconで複数企業が競争できるほど大きくなっていることを示しています。

この2つのシグナルは業界の重要な転換点を示しています。Custom AI chipのストーリーは、もはやハイパースケーラーがproprietary siliconを本当に必要としているかを証明する段階ではありません。Broadcomの売上高、Marvellのbookings、Googleの広がるサプライヤー関係が十分な需要証拠を提供しています。次に重要なのはexecutionです。Design programがどれだけ早くvolume productionに入り、各サプライヤーがどれだけsemiconductor contentを獲得し、ハイパースケーラーが供給元を分散する中でそのポジションをどれだけ守れるかが問われます。

Custom silicon競争はdesign winから売上高への転換へ移りつつあり、BroadcomとMarvellはその変化を観察するうえで最も分かりやすい2社になっています。