为何都盯上了Marvell？

「下一家兆元公司，各位先生女士。」英伟达（NVIDIA）首席执行官黄仁勋站上Marvell在Computex的演讲舞台时，这样形容这家对台湾读者相对陌生的美国半导体公司。这句话带动Marvell股价大涨逾3成，创下该公司史上最大单日涨幅。

黄仁勋这句话带有站台意味，因为英伟达于两个月前宣布向Marvell投资20亿美元，双方合作范围涵盖光学、矽光子与NVLink Fusion等技术，但也点出AI基础设施正在出现的新变化：当AI工厂愈盖愈大，竞争焦点不只在GPU与HBM本身，也开始转向「连接技术（connectivity）」，也就是如何把大量运算资源高速、稳定且低功耗地连接起来。

「当你（使用代理AI时）把一个运算问题拆解成许多部分，并分散到整座数据中心中执行时，最不可或缺的就是连接能力。」黄仁勋解释：「这就是为什么Matt做得这么好，也就是为什么Marvell如此关键。」

Marvell首席执行官墨非（Matt Murphy）则形容，Marvell与运算公司、记忆体公司都有策略合作关系，「某种程度而言，我们是这个产业里的瑞士。」换句话说，Marvell想扮演的不是AI工厂里最显眼的GPU供应商，而是在不同芯片、不同系统与不同云端服务商之间，提供高速数据移动技术的「中立国」。

Marvell并非一开始就站在AI数据中心舞台中央。墨非回顾，2016年他接任首席执行官时，Marvell年营收约23亿美元，数据中心业务占比不到10%，消费性产品则占超过60%。他甚至在台上开玩笑，当时Marvell的重要设计案之一，是第一款能连接Wi-Fi的「芭比梦幻屋」。

但墨非当时判断，下一波半导体成长会来自Google、Amazon、Microsoft、Meta等数据平台公司。这些公司需要的技术，不只用来运算，也要能移动、储存、处理与保护大量数据。因此，Marvell开始把公司定位转向「data infrastructure」，也就是数据基础设施。

过去10年，Marvell透过并购与内部研发，把产品组合转向数据中心、客制化芯片、交换器与高速连接。墨非表示，Marvell透过并购投入约225亿美元，内部研发投入约180亿美元，同时出售约45亿美元资产，合计约360亿美元打造数据基础设施平台。

这场转型也反映在营收结构上。墨非指出，Marvell最近一季数据中心业务已占营收超过75%，公司样貌与10年前明显不同。他也表示，根据华尔街对今年的共识预估，Marvell今年营收预计将成长到114亿美元，相较过去五年约成长2.5倍。对Marvell来说，AI所带来的热潮，是它过去10年转型押注的结果。

墨非在演讲中问了一个问题：什么决定AI基础设施的效能？很多人会先想到GPU、XPU、制程节点或记忆体频宽，但他认为，这些都不是完整答案。因为单一处理器再快、记忆体再大，也无法独立支撑今天的AI工作负载。 AI系统需要成千上万颗处理器共同运作，未来甚至可能走向数百万颗处理器协同运算。

这也是Marvell切入AI工厂的核心理由。当AI基础设施从单颗芯片，扩大到整个机柜、数据中心，甚至跨数据中心运作，处理器之间能否高速交换数据，就会直接影响系统效能。 「各位，我们已经看到加速运算出现惊人突破，也看到HBM的兴起，用来因应AI带来的挑战。但下一波重大的创新与规模化，将来自这些系统底层的连接技术。」墨非表示，过去产业已经先后面对算力与记忆体瓶颈，现在瓶颈正转向连接能力。

黄仁勋在对谈中也呼应这个说法。他指出，有用的AI（useful AI）已经到来，而新一代AI运算模式是代理式AI。 「这些AI代理有一种特定的运算平台，也就是一种拆解式、分散式的运算模式。」运算将会分散到整个数据中心执行，当运算被拆解并分散，Marvell所擅长的「连接能力」就成为关键技术。

Marvell说自己是「产业里的瑞士」，不是指它不参与竞争，而是指它的核心优势在连接能力，因此不想被绑定成某一家运算公司或云端服务商的附属供应商。

AI数据中心里会有GPU、CPU、记忆体、交换器与光学连接，这些元件可能来自不同公司，但最后都必须被接在一起，才能形成一座真正能运作的AI工厂。 Marvell切入的正是这一层：它提供高速输入／输出（I/O）、SerDes（序列／解序列器）、交换器、光学与矽光子等技术，让数据能在芯片、伺服器、机柜与数据中心之间高速移动。

换句话说，Marvell的价值不是押注某一种运算芯片，而是提供不同运算平台都会需要的数据移动能力。它越能跨平台合作，这套连接能力的市场就越大；如果被视为只服务单一阵营，反而会限制它的角色。

Marvell所说的「中立国」，更精准地说，是不绑定单一平台的连接层供应商。它可以与英伟达合作，也可以服务云端服务商自研芯片需求，因为它想卖的不是某一套运算平台，而是让不同芯片与系统都能接进AI数据中心的高速连接能力。

Marvell押注连接技术，其中一个关键方向是光互连与CPO（共同封装光学）。墨非指出，铜线简单且成本低，业界会尽可能长时间使用铜线；但铜线在频宽与距离上有物理限制，讯号频宽越高，可传输距离就越短。他举例，100Gbps每通道系统大约可使用5公尺铜线，200Gbps每通道约剩2.5公尺。由于机柜高度约2公尺，再加上内部走线，2.5公尺已接近极限。当速度推进到400Gbps每通道时，铜线将难以完整连接整个机柜。

这就是CPO被放进讨论的原因。 CPO是把光学连接带到封装内，靠近交换芯片或运算芯片，减少高速讯号在铜线的传输距离，进一步降低功耗并提高连接密度。

黄仁勋在对谈中也说，正确策略不是立刻把铜线全部换成光学，而是「能用铜线就尽量用铜线，必须用光学的地方才用光学」。他认为，未来5到10年，数据中心仍会大量使用铜线，也会大量使用光学连接，「铜与光的交会会持续很长一段时间。」

墨非最后也把这场连接技术转型，拉到更长期的数据中心架构想像。他表示，未来数据中心可能走向一个「没有距离限制」的数据基础设施，运算、记忆体、网络与光子技术会像一个统一系统般运作。当运算与记忆体资源能被统一管理，基础设施也能依照工作负载动态组合，AI系统设计就有机会从「受限于互连距离」，转向「依照模型需求配置资源」。

这场演讲另一个值得注意的安排，是日月光投控营运长暨首席执行官吴田玉也上台「挺Marvell」。墨非在演讲中表示，客户需要的不是简报、展示或概念验证，而是可靠、可制造、能够大规模部署的方案，而台湾供应链能够满足这个需求。

吴田玉则说，日月光当年选择与Marvell合作，不只是押注Marvell本身会成功，也是在寻找能看见下一代架构与技术需求的伙伴。对台湾制造业来说，许多基础设施与资本支出必须提前多年投入，产能一旦建置，就要确保未来真的能被市场使用。

他也指出，台湾半导体生态系累积数十年经验，从PC、无线通讯、移动运算、数据中心一路到HPC，形成规模经济、群聚效率与人才基础。这些条件，让台湾在下一代AI基础设施供应链中仍具有难以快速复制的角色。

目前Marvell在台湾的合作主要集中于两个环节：先进制程与先进封装。台积电支撑Marvell从5纳米、3纳米到2纳米的芯片平台推进，应用于数据中心、网络连接与客制化芯片；日月光则切入先进封装与光电整合，协助Marvell面对AI数据中心高速互连、CPO与矽光子架构下的系统整合需求。

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