AVGO 突破到 320，市场对它似乎更“宽容”，而对 NVDA 更挑剔。这里面有几个层面值得拆开：
1. 市场的“容忍度”差异
AVGO：主营 ASIC/定制芯片（Tomahawk-6 交换芯片、定制 AI ASIC、Marvell 类似的 NPU/SerDes），业务线多元而且订单 visibility 高。ASIC 属于“卖铲子”型业务，营收波动较小，毛利率稳定，市场对它的预期本身就不会像对
NVDA 那样极端。NVDA：是 AI 牛市的“龙头指标”。市场对它的要求更高——业绩即使符合预期，也可能被解读为“增长动能减弱”。换句话说，NVDA 被拿来定价整个 AI 赛道，稍有放缓就会被放大反应。2. ASIC 热炒与 AVGO 的受益，近期市场资金在炒作 ASIC，因为 Google TPU、Meta 自研、微软 Maia 等项目都让外界觉得“ASIC 替代 GPU 的趋势在加速”。AVGO、Marvell、甚至部分 FPGA 厂商就被资金当成受益方：它们替客户做 ASIC 代工，规模固定，短期 revenue visibility 高。这种逻辑下，资金会对 AVGO 更宽容，因为它被当成 “趋势确定 + 稳定现金流” 的标的。3. 通用 GPU 的长期胜出逻辑，最终 NVDA 的通用 GPU 可能会增加市占率。原因包括：研发周期差异，ASIC 定制至少 18–24 个月，AI 算法和模型迭代远快于硬件。很多 ASIC tape-out 出来时，模型可能已经换代 ， 除非是 Google 这种自己掌握模型的巨头，否则风险极高。软件生态：CUDA + cuDNN +
TensorRT 形成了强烈锁定效应。客户即使拿到便宜
ASIC，也很难替代掉整个开发栈。可扩展性：GPU
通用算力可以支撑新
workload（比如 MoE、大规模推理、视频生成），而 ASIC 的生命周期短，市场适应性差。换句话说，ASIC 有它的 niche，但行业规模化最终还是靠通用 GPU。• 短期：AVGO、MRVL
这类 ASIC 供应商更容易被资金追捧，因为它们“增长稳 + 无争议”。长期：NVDA 的增长逻辑（通用算力
+ CUDA 生态 +
networking 协同）更强，市占率反而可能在
ASIC 短暂冒头后进一步扩大。我会把
AVGO 看成 中短期的避险赛道，而
NVDA 依然是 长期的指数级成长核心。
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