優分析 Uanalyze
2026年09月13日（優分析／產業數據中心報導）⸺ 輝達Nvidia(NVDA-US)過去靠GPU效能的世代提升撐起AI硬體成長，但當單一運算叢集使用的加速器由數千顆增加至數萬顆，決定整體效能的已不只是單顆GPU運算力，而是晶片之間能否快速交換資料。大量GPU若因網路壅塞而等待，企業即使投入更多資本支出，也無法等比例增加有效算力。AI投資重心因此開始由運算晶片向高速互連擴散，這正是邁威爾Marvell Technology(MRVL-US)重新受到市場關注的原因。
銅線在高速、長距離傳輸下，面臨功耗增加與訊號衰減問題，資料中心連接正加速導入光通訊。邁威爾與博通Broadcom(AVGO-US)在光收發模組使用的PAM4數位訊號處理器(DSP)市場占據主要位置；隨著網路規格由800G升級至1.6T，單一模組的晶片價值量有望提高。不過，新產品能否同步改善毛利率，仍取決於量產良率、成本與市場競爭。
下一階段則是共同封裝光學(CPO)與矽光子。CPO將交換器晶片與光學元件放進同一封裝，縮短電訊號傳輸距離，藉此降低功耗與延遲。當AI叢集規模持續擴大，光通訊的價值不再只是提高傳輸速度，而是避免網路瓶頸拖累昂貴GPU的使用效率。
邁威爾的另一項成長來源是客製化ASIC與相關互連技術。亞馬遜Amazon(AMZN-US)的Trainium系列及谷歌母公司Alphabet(GOOGL-US)的自研加速器，都需要高速晶片互連、網路與光通訊解決方案。這代表超大規模雲端業者即使降低對輝達標準GPU架構的依賴，轉向自行設計加速器，邁威爾仍可能透過客製化晶片與互連產品取得商機。
因此不是邁威爾能否取代輝達，而是無論AI運算採用GPU或客製化ASIC，叢集規模擴大都需要更多高速互連。邁威爾成長來源橫跨光通訊、網路晶片與客製化ASIC，讓公司有機會同時參與不同AI運算架構的資本支出。
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