Marvell押注AI基础设施：连接、光互连与定制芯片进入下一个增长阶段

AI基础设施建设正在改变数据中心芯片公司的竞争方式。算力仍然是核心，但当GPU集群规模继续扩大，数据如何在芯片、板卡、机柜、服务器和数据中心之间移动，开始成为同样的关键。

 

Marvell正在把未来五年的增长重心继续放在这一方向上。

 

在美国银行2026全球科技大会上，Marvell董事长兼CEO Matthew Murphy谈到公司过去十年的转型时表示，2016年他出任CEO后，Marvell前五年的核心任务是重建公司，并将业务转向数据中心和数据基础设施芯片。此后，公司通过业务剥离、并购和内部研发投入，逐步形成围绕数据中心连接、光互连、交换、存储和定制芯片的产品组合。

 

在参加大会之前，Murphy在Computex上与NVIDIA CEO黄仁勋同台演讲，这也是Murphy第一次在Computex上发表主题演讲。黄仁勋直接喊出了下一个万亿美元公司，Murphy表示，这一表述并非提前安排。对于Marvell而言，与NVIDIA的合作重点仍然是围绕AI基础设施的长期研发协同，包括让Marvell在定制芯片、NVLink相关生态和光互连方案中获得更大参与空间。

 

Murphy回顾称，十年前Marvell市值约为50亿美元，企业价值约为35亿美元。公司过去十年的变化来自持续资本配置和研发方向选择。他表示，自己担任CEO后一直把资本配置作为核心职责，即决定公司研发资源投入哪些方向，并围绕长期市场变化做出选择。

 

Murphy提到，他刚担任CEO时，Marvell季度收入年化大约为22亿美元；到2021年完成Inphi收购后，公司年化收入已经达到约45亿至46亿美元。Inphi收购让Marvell获得了更强的高速连接和光互连能力，也成为公司后续进入AI数据中心基础设施的重要基础。

 

过去几年，Marvell继续调整业务组合。公司在2025年剥离汽车业务，同时收购Celestial和XConn，分别补强scale-up光互连和交换互连相关能力。按照当前市场对Marvell今年收入超过110亿美元的预期计算，Murphy表示，公司在他任内第二个五年阶段的复合增长率约为20%。

 

Marvell业务结构的变化更为明显。Murphy称，公司数据中心收入占比已经从十年前不到10%提升到约75%。数据中心业务去年增长46%，今年预计增长约50%，明年当前展望约为55%。这种增长并非来自单一产品线，而是来自AI基础设施建设对连接、I/O、光互连、交换、存储和定制芯片的持续需求。

 

连接能力成为Marvell的核心位置

 

在AI数据中心生态中，Marvell并不把自己定位为以通用算力为主的公司。

 

Murphy表示，当前AI产业中有几家大型公司以计算能力为核心，同时具备部分网络能力。Marvell的业务结构不同，公司大部分收入来自连接，而不是计算。即使在定制芯片业务中，客户选择Marvell，也往往是看重其连接IP、I/O IP以及把这些能力整合到系统中的能力。

 

这种定位决定了Marvell不会围绕单一GPU、CPU或XPU展开竞争，而是更多围绕AI基础设施中的数据移动展开布局。Murphy将公司能力概括为数据的移动、处理和存储。过去十年，Marvell持续围绕这些方向投入，逐步形成DSP、交换、光互连、存储控制、定制芯片、高速I/O和先进封装相关能力。

 

目前，Marvell数据中心增长主要来自scale-out部署。Scale-out对应AI基础设施的横向扩展，包括更多服务器、更多加速器、更多集群节点，以及这些系统之间的高速连接。Murphy表示，scale-out需求已经带动Marvell传统DSP业务和交换业务增长。

 

在scale-out之外，Marvell把后续增量放在scale-up和scale-across。Scale-up对应AI系统内部更紧密的互连，例如XPU、GPU、交换芯片、光互连和机柜级系统之间的高带宽连接。Scale-across则对应AI工作负载跨数据中心、跨区域移动带来的连接需求，过去更多体现为DCI数据中心互连。

 

Murphy认为，scale-up机会仍然处在早期阶段，未来可能为Marvell带来与scale-out相当的连接市场机会。

 

AI基础设施仍受供应链约束

 

Murphy将这一轮AI周期与过去PC、智能手机和疫情期间的半导体周期区分开。他表示，当前AI建设更像一轮全球基础设施建设，规模接近工业革命级别。

 

在他看来，AI数据中心需求仍然强劲。Marvell目前订单和积压订单表现良好，但供应链中仍存在多重约束，包括先进逻辑晶圆供应、内存供应、电力基础设施、许可审批以及数据中心建设周期等。这些约束限制了AI基础设施的扩张速度，也使这一轮周期与过去部分由供应过剩引发调整的半导体周期有所不同。

 

Marvell在中长期模型中假设明年资本开支会有所放缓，而不是持续无限制增长。Murphy提到，公司用于支撑165亿美元收入目标的模型中，对明年资本开支采用约30%的假设。如果实际AI资本开支高于这一水平，Marvell仍可能获得更大增长空间。

 

在客户合作中，Marvell强调量产经验和可靠交付能力。Murphy以硅光为例称，Marvell已经在硅光领域量产十年，在现场累计了150亿小时运行数据，并完成四代大规模制造。对于数据中心客户而言，概念、原型和会议演示与大规模量产之间存在明显差距。量产良率、成本结构、可靠性和供应能力，正在成为客户选择合作伙伴时的重要条件。

 

Murphy表示，过去六个月，客户对完整能力的要求更加明确。AI基础设施项目如果依赖多家第三方IP、后端设计公司和初创公司的拼接方案，落地不确定性会增加。Marvell希望凭借端到端IP、设计、光互连、交换和供应链能力，降低客户系统导入风险。

 

与NVIDIA合作延伸至定制芯片、NVLink和光互连

 

Marvell与NVIDIA的合作已经从长期技术协作走向更正式的战略合作。Murphy表示，两家公司在多个平台和技术方向上的合作已经持续多年，并非突然开始。

 

双方目前合作方向包括定制芯片、NVLink Switch、NVLink Fusion、CPO、硅光、6G和AI RAN等。Murphy提到，Celestial团队加入Marvell后，与Marvell原有光学团队结合，使公司能够在硅光和NVIDIA生态之间推动更紧密协同，包括芯片互操作、硅光方案互操作和系统级集成。

 

Marvell早期判断全球供应链价值和半导体需求会向数据平台公司迁移，因此围绕数据中心基础设施持续调整产品和业务组合。这一路径延续到今天，Marvell仍然把数据中心和AI基础设施作为研发投入的核心方向。

 

供应链体系转向长期战略合作

 

随着数据中心业务规模扩大，Marvell也重新调整了供应链体系。

 

Murphy表示，疫情前的Marvell在供应链上准备不足。当时公司更接近消费类业务的采购模式，通常为不同物料保留多个供应来源，并以节省成本为主要目标。进入数据中心项目后，这种模式不再适用。

 

过去五年，Marvell对供应链进行了重构，由首席运营官Chris Koopmans推动更长期、更战略的供应商关系。公司建立长期预测流程，并每年由CEO和董事会审阅，再向关键供应商传递需求预期。

 

Murphy称，Marvell在收入还只有三四十亿美元时，已经向供应商预测未来会出现百亿美元级增长需求。因此，在2026年供应链安排上，公司获得了此前长期规划所对应的产能支持。

 

当前先进逻辑晶圆、封装和相关供应链仍然紧张。Marvell选择与更少、更关键的供应商建立更深层合作关系，通过长期预测和战略绑定争取产能。Murphy在访谈中提到，ASE董事长Tien Wu也出现在Marvell的Computex舞台上，体现了Marvell与后端封测供应商之间的战略关系。

 

Marvell当前需求不是主要问题，供应安排和长期产能规划仍需持续推进。Murphy表示，针对公司已经向投资者披露的收入目标，目前供应链支持已经到位；如果AI资本开支进一步上修，或部分项目推进更快，公司也在提前与供应商准备更多需求。

 

定制芯片业务进入更清晰的预期管理阶段

 

Marvell的数据中心定制芯片业务来自Avera。Murphy表示，公司收购Avera时，这项业务几乎从零开始。Avera原本来自IBM和GlobalFoundries体系，Marvell将其带到台积电5nm平台，并在SerDes等关键环节取得进展，最终赢得多个设计项目。

 

Marvell此前曾向市场表示，2024年定制芯片业务可达到约4亿美元收入，后来公司完成并超过这一目标。2024年4月，Marvell又表示2025年定制芯片业务大约会达到10亿美元，实际结果较这一数字高出约50%。

 

最主要原因是市场预期的不断上修。Murphy表示，外部模型后来把定制芯片收入预期进一步推高，有些假设达到30亿美元、40亿美元甚至更高，导致公司实际表现与市场预期之间出现落差。

 

2024年9月之后，Marvell开始更明确地管理定制芯片业务预期。公司不再让市场过度外推，而是更具体地说明增长节奏。Murphy提到，Marvell曾表示定制芯片业务会增长约20%，随后又补充称实际增速会略高于20%，但不会引导市场把预期推得过高。

 

长期来看，Marvell仍然看好定制芯片市场。公司此前提出，到2028年定制芯片市场可能达到400亿美元，Marvell希望获得约20%份额，对应约80亿美元机会。如果AI资本开支高于此前假设，市场空间可能进一步扩大。

 

Murphy表示，Marvell仍在按照这一长期模型推进。到2028年，公司预计会有15至18款定制芯片产品进入量产，其中包括XPU和XPU attached相关产品。随着5nm、3nm、2nm以及未来更先进工艺推进，XPU和相关芯片的晶粒尺寸、成本、I/O复杂度、平均售价和出货量都在提升。

 

在定制芯片业务中，客户掌握系统和商业模式的控制点，Marvell承担工程实现和平台支持角色。Murphy形容，Marvell更像是在幕后帮助客户成功，让客户获得最终产品和商业成果。

 

多个十亿美元级业务正在形成

 

Marvell的AI基础设施业务并不依赖单一客户、单一插槽或单一产品线。

 

Murphy表示，当前半导体市场的增量很大程度上来自AI，但在AI市场内部，Marvell并不是只有一颗芯片或一个客户。Ashish Saran则提到，未来几年Marvell收入结构将变得更加多元，公司已经看到多个新业务进入十亿美元规模。

 

这些方向包括宽带模拟、SiGe组件、高性能模拟、云交换、DCI等。Murphy提到，云交换业务已经从零增长到今年预计超过10亿美元。DCI业务在scale-across贡献还很少的情况下，也有望成为十亿美元级业务。定制芯片业务未来几年也会有更多产品进入量产，分布在多个XPU和XPU attached项目中。

 

Marvell虽然高度受益于AI基础设施建设，但收入来源并不只集中在一个socket或一条技术路线。连接、交换、光学、模拟、定制芯片和I/O等多类产品，都将参与到AI基础设施建设中。

 

Scale-up光互连从零收入进入商业化初期

 

Scale-up、CPO、NPO和相关光互连，是Marvell下一阶段重点投入的方向。

 

Murphy表示，目前Marvell数据中心收入主要反映scale-out建设带来的机会。Scale-out已经推动公司互连业务快速增长，今年interconnect业务预计增长70%以上。相比之下，scale-up机会仍然主要在未来。

 

在scale-up switching方面，Murphy称，公司此前提供的收入预测中，几乎没有计入相关收入。Marvell正在投资UAL、ESUN、PCIe以及通过XConn获得的相关能力，同时也存在与NVIDIA生态合作的机会。这部分将形成新的增量市场。

 

Ashish Saran补充称，scale-up switching与scale-out switching不同。Scale-out switching进入时，市场中已经有成熟玩家；scale-up switching仍处于更早期阶段，是一个绿地市场。Marvell同时具备XPU、互连、交换和光学能力，因此有机会从市场形成初期就参与进去。

 

在光互连方面，Marvell已经披露，明年scale-up optics收入预计达到3亿美元。这部分包括CPO、NPO和light engine等方案。Celestial是Marvell在2025年收购的公司，已有一个主要客户，预计贡献其中一部分收入；其余部分来自Marvell原有光学团队和相关产品。

 

Murphy表示，scale-up optics今年仍为零收入，明年预计从零增长到3亿美元。收购Celestial时，Marvell最初对明年scale-up optics收入的预期约为1.5亿美元，六个月后这一预期已经提升到3亿美元。

 

Marvell在scale-up架构上不会押注单一路线。Murphy表示，公司会同时投资多种scale-up交换和光互连路径，包括CPO和NPO相关方案。Marvell可以在交换芯片侧集成光学能力，也可以在XPU或GPU侧提供chiplet形式的连接能力，还可以在定制XPU中直接整合相关光互连能力。

 

在scale-up第一阶段落地过程中，客户会关注制造能力、可靠性、光互连技术、交换IP、I/O控制能力和平台集成能力。Marvell计划围绕交换、光学和XPU侧连接提供更完整的系统能力。

 

数据移动仍是Marvell的核心路线

 

Marvell未来五年的业务重心继续围绕AI数据中心展开。公司过去十年通过Inphi收购、汽车业务剥离、Celestial和XConn收购，以及持续内部研发投入，将业务重心转向数据中心基础设施。

 

Murphy表示，Marvell的战略方向仍然延续十年前确定的主线：移动数据、处理数据和存储数据。公司将继续投资关键IP，并把连接、I/O、光互连、交换、存储和定制芯片能力整合到面向AI基础设施的产品中。

 

AI集群规模扩大后，数据中心内部的连接复杂度持续提升。Scale-out需要更大规模的横向互连，scale-up需要机柜和超节点内部的高带宽连接，scale-across则会推动跨数据中心的数据移动。Marvell的产品布局围绕这些场景展开，并通过供应链、先进工艺、硅光和定制芯片能力支撑客户导入。

 

随着AI基础设施从训练集群扩展到更多推理、网络、交换和跨数据中心场景，Marvell的增长不只取决于某一个计算芯片项目，而是取决于数据在整个AI系统中的流动方式。连接、光互连、交换和定制芯片，将继续构成Marvell参与AI基础设施建设的主要路径。