Broadcom vs AMD: Which is the Most Promising AI Chip Stock to Bet on After Nvidia?

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-09Terakhir diperbarui pada 2026-06-09

Abstrak

Amidst Nvidia's dominance in the AI chip market, Broadcom and AMD are key contenders for the second-place spot. AMD competes directly in general-purpose GPUs, gaining some traction with clients like Meta but facing significant challenges overcoming Nvidia's entrenched CUDA software ecosystem. In contrast, Broadcom pursues a differentiated strategy by designing custom XPU chips tailored to specific AI workloads for major clients like Anthropic, Google, Meta, and OpenAI. This approach offers efficiency advantages and greater customer stickiness, particularly as AI compute shifts from training to inference. Despite a recent stock sell-off following a Q2 revenue guidance miss, Broadcom's CEO reaffirmed the long-term target of $100 billion in annual AI chip revenue by fiscal 2027. With Q2 AI revenue at $10.8 billion, significant growth potential remains as its custom chip projects ramp up. While Broadcom trades at a higher valuation multiple than AMD, analysts argue this premium is justified given its superior competitive positioning and expected faster growth trajectory, making it the more compelling investment choice following its recent pullback.

Author: Justin Pope

Compiled by: Tide Research

Introduction: Beyond Nvidia, the battle for the runner-up position in AI chips is heating up. AMD has chosen to directly challenge Nvidia's general-purpose GPU path, while Broadcom takes a differentiated approach with custom chips (XPU), securing top clients like Anthropic, Google, Meta, and OpenAI.

Following the latest earnings report, Broadcom's stock price fell sharply, but the CEO still maintains the target of reaching $100 billion in annual AI chip revenue by fiscal year 2027. Motley Fool analyst Justin Pope believes that even though Broadcom is more expensive, this premium is worth paying.

Caption: Source Getty Images

Nvidia still firmly holds the top spot in the AI data center chip market. But the AI pie is simply too large, making the runner-up position equally valuable. According to Statista estimates, the AI chip market will grow to $333 billion by 2030.

This means other companies also have the opportunity to make investors a lot of money. Broadcom (AVGO, down 7.49% on the day) and AMD (down 11.01% on the day) are the two most competitive candidates. Both companies have made progress in the AI chip field, but overall, one is clearly more worthy of holding than the other.

AMD Chose a More Difficult Path

The core question is: How can a smaller company compete for market share with an industry giant?

AMD's strategy is to compete head-on with Nvidia in the field of general-purpose AI chips. To be fair, it has indeed achieved some results. Q1 2026 data center revenue grew 57% year-over-year to $5.8 billion.

AMD benefits from AI hyperscalers' natural desire not to put all their eggs in Nvidia's basket. AMD recently announced it will supply Meta with 6 GW of Instinct GPUs, with the first GW being a custom version.

But AMD is unlikely to truly threaten Nvidia's dominance. Meta and other Nvidia customers are deeply entrenched in Nvidia's CUDA software ecosystem. The moat of CUDA cannot be crossed by hardware specifications alone.

Broadcom's Custom Chip Path is the Winner

To breach Nvidia's moat, one must take a different path. Broadcom has achieved this with its XPU chips.

Unlike AMD, which emphasizes general-purpose AI chips, Broadcom tailors chips to each customer's specific AI workloads. This approach brings efficiency advantages and makes customer relationships stickier. Currently, Broadcom is designing custom chips for companies like Anthropic, Alphabet (Google's parent company), Meta, and OpenAI.

As computing demand shifts from training to inference, efficiency becomes even more critical, further amplifying the advantages of custom chips.

Following the latest Q2 earnings report, Wall Street heavily sold off Broadcom, mainly due to Q3 AI revenue guidance falling short of expectations. But CEO Hock Tan reiterated on the earnings call that the company's long-term expectation of reaching $100 billion in annual AI chip sales by fiscal 2027 remains unchanged. Q2 AI revenue was $10.8 billion, and there is still significant growth potential as custom chip projects ramp up.

You Get What You Pay For

With a roster of top-tier AI clients and steady progress toward the $100 billion annual revenue target, Broadcom indeed has a stronger competitive position than AMD. Investors may note that Broadcom's stock is more expensive than AMD's, but this premium is justified.

Caption: AVGO vs AMD Forward Price-to-Sales Ratio Comparison, Source YCharts

Analysts expect Broadcom's growth to be significantly faster than AMD's, and the valuation gap between the two is not that large. Especially after the pullback following the earnings report, Broadcom is more worthy of a buy.

Pertanyaan Terkait

QAccording to the article, what are the main differences between AMD's and Broadcom's strategies in the AI chip market?

AAMD is taking a generalist approach, competing directly with Nvidia in the market for general-purpose AI GPUs. In contrast, Broadcom follows a differentiated, custom chip (XPU) strategy, designing chips tailored to the specific AI workloads of individual clients like Anthropic, Google, Meta, and OpenAI.

QWhat reason does the analyst give for Broadcom's stock being more expensive (having a valuation premium) compared to AMD's?

AThe analyst argues that Broadcom's premium valuation is justified because it holds a superior competitive position with a roster of top-tier AI clients and is projected to grow significantly faster than AMD, as it progresses toward its long-term AI revenue target of $100 billion annually by fiscal 2027.

QWhat was the market reaction and the CEO's response following Broadcom's latest quarterly earnings report?

AFollowing its Q2 earnings report, Broadcom's stock fell sharply due to a Q3 AI revenue forecast that fell short of expectations. However, CEO Hock Tan reaffirmed the company's long-term target of achieving $100 billion in annual AI chip sales by fiscal 2027.

QWhat is identified as a key competitive barrier that makes it difficult for AMD to challenge Nvidia's dominance?

AThe article identifies Nvidia's CUDA software ecosystem as a key competitive barrier or 'moat.' Major clients like Meta are deeply entrenched in this ecosystem, making it very difficult for competitors like AMD to overcome through hardware specifications alone.

QWhy might Broadcom's custom chip (XPU) strategy become even more advantageous in the future, according to the article?

AThe article suggests that as the focus of computing demand shifts from AI training to inference, efficiency becomes more critical. Broadcom's custom chips, which are optimized for specific client workloads, offer efficiency advantages that will likely become even more valuable in this evolving market landscape.

Bacaan Terkait

Xpeng dan Nio Gencar di Komputasi, Ideal Ganti Arsitektur

Pada 15 Juni, Li Auto memperkenalkan chip self-driving buatan sendiri, Ma He M100, yang dikembangkan khusus untuk L9 Livis generasi baru. CTO Li Auto, Xie Yan, menekankan bahwa fokusnya bukan hanya meningkatkan kecepatan, tetapi mengubah arsitektur chip secara fundamental. Di tengah tren produsen mobil yang berlomba-lomba mengembangkan chip sendiri pada tahun 2026, pesaing seperti Nio (chip Shenji NX9031), Xpeng (chip Turing), dan Huawei (MDC 810 Pro) umumnya mengandalkan angka TOPS (komputasi) sebagai senjata pemasaran utama. Namun, Li Auto memilih jalur berbeda dengan mengubah logika arsitektur dasar dari chip tersebut. Ma He M100 mengadopsi arsitektur Dynamic Data Flow, bukan arsitektur von Neumann tradisional. Pendekatan ini dirancang untuk komputasi paralel matriks berskala besar yang diperlukan untuk inferensi model AI (seperti VLA), dengan mengurangi bolak-balik data antara memori dan unit pemrosesan. Hasil klaim Li Auto adalah efisiensi komputasi efektif 3 kali lipat dibandingkan Nvidia Thor U dan penurunan latency 40%. Keberhasilan arsitektur ini mendapat pengakuan eksternal melalui penerimaan makalahnya di konferensi akademis bergengsi ISCA 2026. Namun, keunggulan 3x ini sangat tergantung pada algoritma Li Auto (VLA2.1) dan mungkin tidak berlaku untuk tugas komputasi umum. Dengan chip ini, Li Auto menyelesaikan rantai teknologi "full-stack" yang meliputi chip, compiler, sistem operasi (Star Ring OS), model AI, dan pengontrol domain, menciptakan ekosistem tertutup yang independen dari pemasok seperti Nvidia. Dalam peluncuran ini, CEO Li Xiang juga memperkenalkan visi "Mobil Cerdas Embadied" ("Four-in-One Embodied AI Car"), yang mendefinisikan mobil listrik sebagai asisten hidup yang dapat merasakan, berpikir, dan berkembang, menggeser persaingan dari sekadar fitur konfigurasi (seperti kulkas atau layar) ke kemampuan sistem. Li Auto menetapkan target ambisius untuk model self-driving Ma He VLA agar menyamai performa Tesla FSD V14 pada kuartal keempat tahun ini, dengan rincian peningkatan OTA bertahap mulai Juli hingga Desember. Di balik inovasi teknologi, tantangan finansial tetap ada. Pendapatan Li Auto turun pada Q4 2025, dengan margin yang menyempit. Namun, anggaran R&D tetap tinggi (sekitar 12 miliar yuan, 50% untuk AI). Target penjualan 2026 adalah 550.000 unit, sementara realisasi 2025 adalah 406.000 unit. Pengujian nyata akan dimulai pada kuartal ketiga dengan OTA pertama pada Juli dan peluncuran model baru. Sertifikasi akademis untuk arsitektur chip adalah langkah awal, tetapi penerimaan pasar dan kinerja dalam kondisi mengemudi sehari-hari akan menjadi penentu kesuksesan akhir.

marsbit49m yang lalu

Xpeng dan Nio Gencar di Komputasi, Ideal Ganti Arsitektur

marsbit49m yang lalu

Tahun Pertama Penerapan AI, Hanya Bilang Iya, Abai Risiko? Log Pelayaran Pengembangan Perangkat Lunak Sepenuhnya Sumber Terbuka

Tahun 2026 disebut sebagai era aplikasi AI. Kode dibuat semakin cepat, namun dengan pengawasan yang semakin sedikit saat diterapkan. Risiko dari kode yang ditulis AI sering kali tersembunyi dalam kode yang tampak benar secara sintaksis dan melewati semua pemeriksaan, tetapi dapat menyebabkan kebocoran data atau kerugian aset. Contoh nyata adalah insiden konfigurasi oracle cbETH Moonwell, di mana kesalahan semantik dalam harga melewati proses pengembangan dan pemeriksaan, mengakibatkan kerugian finansial yang signifikan. Risiko pengkodean AI telah berevolusi dari pelengkap lokal ke agen yang dapat membaca file, mengubah konfigurasi, menginstal dependensi, dan menghasilkan skrip infrastruktur, sehingga menciptakan jalur risiko yang lebih panjang dan sulit dilacak dalam rekayasa perangkat lunak. Untuk mengatasi masalah ini, Narwhal-Lab Universitas Peking meluncurkan proyek sumber terbuka **Narwhal AI Code Risks**. Proyek ini mengumpulkan dan mengkategorikan fragmen informasi risiko yang tersebar ke dalam tiga lapisan: `cases/` (peristiwa nyata), `inferred/` (sinyal awal), dan `scenarios/` (skenario risiko tipikal). Risiko diklasifikasikan menjadi 7 kategori: Rantai Pasok, Kerentanan Tingkat Kode, Konfigurasi Cloud & Infrastruktur, Risiko Agen, Risiko Domain Vertikal, Risiko Kekayaan Intelektual & Kepatuhan, serta Faktor Manusia. Tujuan proyek ini adalah untuk mengubah kasus risiko menjadi pengetahuan yang dapat digunakan kembali, membantu pengembang mengidentifikasi masalah serupa, menjadi basis sampel bagi peneliti keamanan, serta menyediakan aturan deteksi dan tolok ukur bagi vendor alat. Dengan menyediakan "log pelayaran" sumber terbuka untuk dunia perangkat lunak, proyek ini bertujuan untuk mencatat dan meneruskan pengalaman, sehingga pihak lain tidak perlu terjebak dalam perangkap yang sama.

marsbit50m yang lalu

Tahun Pertama Penerapan AI, Hanya Bilang Iya, Abai Risiko? Log Pelayaran Pengembangan Perangkat Lunak Sepenuhnya Sumber Terbuka

marsbit50m yang lalu

Landasan Valuasi Triliunan Dollar SpaceX: Siapa yang Mengambil Alih Pengeluaran Modal Tahunan Ratusan Miliar Milik Musk?

Penulis berpendapat bahwa peluang investasi terbesar dalam eksplosifnya SpaceX saat ini bukan pada saham SpaceX itu sendiri (yang mahal dan masih rugi), melainkan pada para pemasoknya. Ini mengikuti pola sejarah seperti rantai pasokan Apple, Tesla, dan NVIDIA, di mana perusahaan "super terminal" mendorong pertumbuhan luar biasa bagi pemasoknya. SpaceX mengalokasikan ratusan miliar dolar untuk pengeluaran modal tahunan, didanai terutama oleh bisnis Starlink yang menguntungkan. Uang ini dialirkan ke pengembangan roket (untuk menurunkan biaya peluncuran) dan AI/pusat data orbital. Pesanan pembelian besar-besaran ini mengalir ke tiga jenis pemasok: 1. **Pengganti yang Sulit:** NVIDIA (GPU & CUDA), Eutelsat (spektrum satelit), Filtronic (penguat sinyal), Materion (berilium), STMicroelectronics (chip antena). 2. **Pengganti yang Mahal:** Honeywell (kontrol penerbangan), Carpenter Technology (baja khusus), Hexcel (serat karbon), Broadcom (pertukaran data). 3. **Pemasok Produksi Massal:** Wistron NeWeb (perakitan terminal Starlink), dan beberapa perusahaan Tiongkok seperti Shenzhen Sunway (konektor), Paixin New Materials (tempaan), Western Superconductor (paduan niobium), Yingliu Co. (cetakan), serta perusahaan seperti Trimble (sinkronisasi waktu) dan Astronics (distribusi daya). Mengapa sekarang adalah saat yang tepat? (1) Volume pembelian SpaceX baru akan meningkat pesat (target 100 peluncuran/tahun, 3000 juta terminal Starlink). (2) Transparansi data melalui IPO memungkinkan pelacakan pesanan. (3) Siklus rantai pasokan mirip dengan tahap awal Tesla (sekitar 2018), menawarkan peluang pertumbuhan jangka panjang. Kesimpulannya, alih-alih membeli saham SpaceX yang fantastis, investor dapat mempertimbangkan perusahaan-perusahaan di balik layar yang menerima pesanan besar dan stabil, terlepas dari volatilitas harga saham SpaceX. Namun, setiap perusahaan perlu dianalisis secara individual dengan mempertimbangkan risiko seperti siklus komoditas, geopolitik, dan perubahan teknologi.

marsbit1j yang lalu

Landasan Valuasi Triliunan Dollar SpaceX: Siapa yang Mengambil Alih Pengeluaran Modal Tahunan Ratusan Miliar Milik Musk?

marsbit1j yang lalu

Landasan Valuasi Triliunan Dolar SpaceX: Siapa yang Mengambil Porsi Belanja Modal Ratusan Miliar Elon Musk Tiap Tahun?

Pondasi valuasi triliunan dolar SpaceX: Siapa yang membagi ratusan miliar belanja modal tahunan Elon Musk? Alih-alih berinvestasi langsung di SpaceX yang IPO dengan valuasi tinggi dan masih rugi, peluang mungkin lebih baik pada rantai pasokannya. Sejarah menunjukkan bahwa raksasa teknologi seperti Apple, Tesla, dan Nvidia telah menciptakan kekayaan besar bagi pemasok mereka. SpaceX beroperasi dengan model: Layanan internet satelit Starlink menghasilkan uang → mendanai pengembangan roket untuk menekan biaya peluncuran → meluncurkan perangkat keras AI ke luar angkasa dengan biaya rendah → menyewakan daya komputasi AI untuk pendapatan baru. Siklus ini menghasilkan pesanan pembelian ratusan miliar dolar AS setiap tahun. Pemasok dapat dikategorikan dalam tiga kelompok: 1. **Pengganti sulit atau tidak mungkin**: NVIDIA (GPU untuk superkomputer), Eutelsat (spektrum radio satelit), Filtronic (amplifier sinyal satelit), Materion (logam berilium), STMicroelectronics (chip antena). 2. **Secara teknis dapat diganti, tetapi biaya peralihannya tinggi**: Honeywell (sistem kendali penerbangan), Carpenter Technology (baja paduan khusus), Hexcel (serat karbon), Broadcom (pertukaran data), Linde (gas industri). 3. **Memerlukan produksi massal yang stabil dengan biaya rendah**: Perusahaan-perusahaan ini memasok komponen untuk perangkat terminal Starlink dan roket. Contohnya termasuk Wistron NeWeb (kontrak perakitan), serta beberapa perusahaan China seperti Sunway Communication (konektor), Paike New Materials (komponen tempa), Western Superconducting (paduan niobium), Yingliu Co (komponen cor). Perusahaan seperti Trimble, Astronics, dan CTS juga menyediakan komponen penting. Mengapa sekarang adalah saat yang tepat? Karena volume pembelian SpaceX baru akan meningkat (target 100 peluncuran/tahun, 30 juta terminal Starlink), transparansi melalui IPO memungkinkan pelacakan pesanan, dan siklus rantai pasokan serupa dengan Tesla pada 2018 - masih di tahap awal pertumbuhan yang curam. Intinya: Pesanan pembelian tahunan SpaceX yang besar, terlepas dari harga sahamnya, akan mengalir ke pemasoknya dan menjadi pendapatan tetap mereka. Inilah peluang yang mungkin lebih dapat diakses daripada berinvestasi langsung di saham SpaceX.

链捕手1j yang lalu

Landasan Valuasi Triliunan Dolar SpaceX: Siapa yang Mengambil Porsi Belanja Modal Ratusan Miliar Elon Musk Tiap Tahun?

链捕手1j yang lalu

Trading

Spot
Futures

Artikel Populer

Cara Membeli CHIP

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian USD.AI (CHIP) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli USD.AI (CHIP) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan USD.AI (CHIP) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan USD.AI (CHIP) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading USD.AI (CHIP)Lakukan trading USD.AI (CHIP) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

266 Total TayanganDipublikasikan pada 2026.04.21Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli CHIP

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga CHIP (CHIP) disajikan di bawah ini.

活动图片