AI基礎設施撞上「牆」：Marvell：銅連接、內存瓶頸成下一階段算力擴張關鍵

作者：張雅琦，華爾街見聞

AI算力競賽正從單純的晶片之爭，演變為一場涵蓋互連、內存與網路的系統級博弈。

Marvell高管近日在Six Five Summit 2026上指出，隨著推理模型驅動內存需求急劇膨脹、數據中心規模突破物理極限，銅連接已逼近性能天花板，光學互連與內存擴展技術正成為下一階段算力擴張的核心變量。Marvell定製雲解決方案業務執行副總裁Will Chu表示，市場長期聚焦於XPU本身，卻忽視了圍繞XPU的"附着層"——包括網路、內存、儲存與安全。"每一顆XPU背後，存在三到四個甚至更多的配套定製機會，"他說，"AI基礎設施正在全面走向定製化。"

數據中心網路業務集團執行副總裁Dave Lazovsky則指出，推理時計算（inference time compute）的興起使KV緩存需求在過去九個月內膨脹約10倍，內存容量已無法在單一機架內滿足，規模化部署必須突破至更大的互連域。

上述判斷對市場具有直接投資含義：內存廠商、光學互連供應商及定製硅片設計公司將持續受益於這一結構性需求。分析機構預測，2025年至2030年全球數據中心基礎設施累計資本支出將達4至5兆美元。

銅連接逼近極限，光學互連迎來"必選項"時刻

Dave Lazovsky將"從銅到光"的轉變定性為AI基礎設施的"強制函數"，而非可選升級。驅動因素在於模型本身的演進邏輯：初代超大規模基礎模型確立了對總內存容量的基礎需求，而推理模型的興起疊加KV緩存的爆炸式增長，使得單機架內的HBM容量已無法支撐前沿模型的運行。

"你別無選擇，"他說，"必須將互連規模從144個XPU擴展至下一波約576個XPU的Pod，並持續向上擴展。"這一擴展的物理前提，是從銅基互連切換至光學互連。

Marvell目前同時推進板載光學（NPO）與共封裝光學（CPO）兩條路徑，並已在以太網和UAL協議的交換機上落地CPO方案。Will Chu補充稱，Marvell可為客戶提供從傳統銅方案到NPO再到CPO的完整遷移路徑，並能將定製化延伸至從計算單元、IO接口直至交換機端口的全鏈路。

Dave Lazovsky特彆強調了Marvell模擬SerDes技術的差異化價值：相比傳統2.4T SerDes的光學鏈路，基於模擬SerDes的規模擴展（Scale Up）網路可將功耗降低約4倍，預計在全面部署後可實現數據中心整體能耗降低25%以上。在電力基礎設施嚴重短缺的背景下，這一效率優勢的戰略意義正在快速上升。

內存牆：多層次技術組合應對爆炸式需求

Will Chu將內存瓶頸描述為當前AI基礎設施面臨的核心工程挑戰，並將Marvell的應對策略拆解為從晶片內部到機架外部的多個層次。

在晶片內部，Marvell正投入專有的高密度SRAM IP，通過與計算單元的緊耦合設計提升性能並支持更大模型的片上駐留。他表示，傳統的通用內存編譯方案已難以滿足客戶需求。

在晶片外部，路徑依次為：集成定製HBM以提升帶寬和容量；3D堆疊技術將內存直接置於邏輯晶片之上；通過CXL或專有協議實現內存擴展，以容量換帶寬；以及通過Marvell在FMS上發布的光子織物內存（Photonic Fabric Memory）設備，提供獨立機架空間內32TB的外掛內存池。

Dave Lazovsky進一步介紹，該光子織物內存系統同時整合了DDR的容量與成本優勢，以及HBM的高帶寬與多偽通道並行特性，目標是讓客戶首次實現內存容量與帶寬的獨立擴展，徹底解耦於計算資源。

Will Chu還指出，高企的內存價格正倒逼超大規模雲廠商重新審視其整體基礎設施架構。Marvell的CXL產品已獲得可觀的需求，部分來自希望將舊內存接入新服務器、並通過內存壓縮實現2倍等效容量的客戶。Flash層級的內存分層方案也已進入廠商視野，作為成本更低的容量補充選項。

規模擴展網路：定製化成為超大規模廠商的標配

Dave Lazovsky指出，目前約四家公司占據數據中心基礎設施總可尋址市場的75%以上。這種高度集中的市場結構，使得Marvell能夠實施一種與服務分散客戶群截然不同的商業模式——將自身深度嵌入客戶的開發團隊，提前數年協同架構下一代交換機需求。

他描述了當前規模擴展網路（Scale Up Network）的三種主要路徑：部分廠商傾向於以太網方案；另一路線採用UAL協議，這是一種類似NVLink的基於內存語義加載-儲存的高性能網路，Dave Lazovsky認為其本質效率高於以太網數據包傳輸；還有一家廠商正在部署完全自研的專有拓撲網路。

Will Chu補充稱，XPU與規模擴展網路之間的緊密耦合，必然導致協議層和優化策略的深度定製，並最終固化為定製硅片。"不是每家公司都能做到端到端，"他說，"而我們不僅能做到，還能作為客戶開發團隊的延伸，直接參與其最核心基礎設施的設計。"

Dave Lazovsky也表示，Marvell與頭部超大規模廠商及GPU製造商建立的長期信任關係，是公司最重要的資產之一，"這需要多年積累，而我們已經擁有了這種信任。"

以下為訪談全文：

Patrick Moorhead｜00:17

歡迎來到 Six Five Summit 2026。今年的主題是「釋放 AI 潛能」。和我一起主持的是 Daniel Newman。朋友，你最近怎麼樣？

Daniel Newman｜00:38

挺好的。今年的變化真令人驚嘆：算力當然仍然非常重要，但連接技術已經走到了舞台中央，圍繞它的討論非常多。

我們一直在從一個瓶頸轉向下一個瓶頸。正如你說的，連接技術如今成了焦點，但今年我們幾乎把各種瓶頸都經歷了一遍。先是算力，接着 CPU 的重要性超過了 GPU，然後內存又成了關鍵。再後來，焦點不僅是連接技術，而是進一步轉向了光互連。如果你願意，我們還可以聊能源。Pat，熱點一個接着一個，今年確實精彩。

Patrick Moorhead｜01:02

我們現在位於 Marvell 總部，接下來將討論定製晶片、內存和互連技術。向大家介紹一下 Will 和 Dave，很高興見到兩位。

Dave Lazovsky｜01:14

非常感謝你們邀請我們。

Patrick Moorhead｜01:16

我很期待這次交流。我見過你們在台上演講，也參加過你們的分析師日和產品說明會。今天能邀請你們來到 Six Five，真是太好了。

Daniel Newman｜01:26

很高興兩位來到這裡，也恭喜你們。我知道最近剛完成了一項收購，聽起來進展很順利。當然，接下來還有很多工作要做。

Pat，你提到了連接技術。Marvell 有意思的地方在於，它幾乎參與了所有環節：晶片、內存、連接技術，以及縱向擴展（scale-up）、橫向擴展（scale-out）和跨域擴展（scale-across）。各個領域都有布局，什麼需要做就做什麼。

Daniel Newman｜01:49

你覺得大家知道《Mr. Mom》這部電影嗎？我覺得知道。我們拭目以待。

Will，我先問你。你負責的業務是半導體領域增長最快的業務之一。我記得黃仁勛曾稱你們是下一家市值達到一兆美元的公司。這多少會帶來一點壓力，不過你們確實已經在朝這個方向前進。

Daniel Newman｜02:12

可以說，過去幾年 Marvell 能走到聚光燈下，很大程度上與定製晶片業務有關。但你們的業務還包括內存擴展架構、縱向擴展互連網路，以及跨域互連，涉及的領域非常多。

我想聽聽你從整體業務出發的看法。市場高度關注 XPU 和定製晶片，這種關注有哪些地方是對的，又忽略了什麼？正如剛才所說，推動這一輪 AI 熱潮的因素很多，並不只有 XPU 本身。

Will Chu｜02:52

這是個好問題，Daniel。

Daniel Newman｜02:54

鋪墊了好一會兒才問出來。

Will Chu｜02:55

也謝謝你們來到 Marvell。市場確實把 XPU 視為 AI 基礎設施中需要定製的主要部件。因此，我們花了很多時間介紹所謂的「XPU Attach」，也就是圍繞 XPU 配套的各種部件。

從整體上看，我們發現 AI 基礎設施的各個方面都在走向定製化。XPU 本身當然要根據工作負載進行定製，但其周邊的所有環節也一樣，包括網路、內存、儲存，甚至安全。這些是主要類別，我們參與了其中所有相關技術，為 XPU 提供支持，讓基礎設施表現得更好。

這裡有很多機會。單看機會的數量，每有一個 XPU，就可能有三到四個，甚至更多與之配套的 XPU Attach 機會，用於支持下一代產品。這些又與我們提供的連接技術和網路產品相結合。所以，我們確實能提供覆蓋端到端的整體解決方案。

Daniel Newman｜04:06

我想，如果市場只用 XPU 來理解你們的業務，確實會漏掉很大一部分。

Dave Lazovsky｜04:10

是的，這很有意思。其中一個重大機會，是 Will 的團隊在定製 XPU 方面做了大量工作，而這也包括輸入／輸出接口，也就是 I/O。Marvell 是 I/O 技術的領先企業之一。

目前媒體和市場非常關注光互連。我認為，我們擁有全球光互連領域最強的團隊。與此同時，與光互連形成互補的，是我們的 SerDes，也就是串行器／解串器技術：目前是 224 Gbps，很快將發展到 448 Gbps。把這些技術集成到 XPU 端，就能讓我們優化整個網路解決方案，其中也包括縱向擴展網路連接。

Dave Lazovsky｜04:55

當前市場有意思的地方，不僅在於它規模巨大——這是人類歷史上最大的一輪基礎設施投資——還在於它高度集中。目前，四家公司占據了數據中心基礎設施總體可服務市場的 75% 以上。

這使我們能夠採用一種與服務 40 家公司時完全不同的商業模式。我們可以切實按這些客戶的需求提供產品，定製範圍也不只限於 XPU，還包括橫向擴展和縱向擴展網路。

這是一個獨特的機會，讓我們能夠與客戶深入合作。他們實際上把我們當作自身開發團隊的延伸。

Daniel Newman｜05:43

很有意思。我們剛發布了一份新的預測，估算從現在到 2030 年的累計資本開支。你們猜這個數字現在有多大？

Dave Lazovsky｜05:57

我正想說，4.5 兆美元。

Daniel Newman｜05:59

四五兆美元，是的。不過，整個數據中心基礎設施的總投入是 12 兆美元。你可能只考慮了晶片，我們考慮的是全部基礎設施。如果只看晶片，你估算得差不多。

順便說一句，不到一個季度之前，我們的預測還是 10.7 兆美元。這是多大的機會，變化快得讓人跟不上，實在令人驚嘆。

Patrick Moorhead｜06:19

我在前面的鋪墊中也提到，網路和系統各部分之間的均衡一直都很重要，問題只是哪個環節最拖後腿。

從基本系統架構來看，無論 GPU 還是 XPU，當一個托盤內部已經無法滿足需求，就要擴展到整個機架；一個機架不夠，就連接旁邊的機架。當你把大量集群整合起來，還可能需要連接外部、甚至另一個數據中心，才能完成任務。

Patrick Moorhead｜06:52

現在有個爭論，不僅出現在 X 上，也出現在財報電話會議中：共封裝光學技術，也就是 CPO，究竟什麼時候會真正普及？我們先不爭論各種 CPO 形態。我想問的是，XPU 會不會成為推動 CPO 走向主流的關鍵力量？

Dave Lazovsky｜07:16

我認為，從根本上說，推動力來自 AI 基礎設施。如果追問是什麼讓縱向擴展網路從銅互連轉向光互連成為必需，而不僅是錦上添花，答案尤其在於模型。

最初出現的是參數規模達到數兆的大型基礎模型，這對一個縱向擴展域內的內存總容量提出了相應要求。過去 24 個月，變化來自推理模型，也就是在推理時增加計算。這在儲存基礎模型參數之外，又增加了內存需求，即鍵值緩存（KV cache）。推理階段進行更多推理和計算，會繼續擴大 KV 緩存。僅在過去九個月，KV 緩存的規模就增長到了原來的約十倍，而這些都需要內存。這也是美光、海力士等儲存器公司的市值如今邁上兆美元規模的原因。

要在高速內存，也就是高帶寬內存 HBM 中容納服務這些模型所需的容量，唯一的方法就是將系統擴展到機架之外，別無選擇。你必須超越 144 個互連 XPU 的規模；下一階段，一個 pod 計算集群可能達到約 576 個 XPU，然後繼續擴展。

Patrick Moorhead｜08:35

在這一轉變中，Marvell 處於什麼位置？我們可以把範圍限定在用於縱向擴展的共封裝光學技術。

Dave Lazovsky｜08:45

我們正在以幾種不同方式實施共封裝光學技術。目前大家很關注近封裝光學技術 NPO 與 CPO 的區別，也就是板載光學或 NPO 與 CPO 的區別。對我們來說，無論客戶問的是哪一種，答案都是「可以」。形態並不重要，因為我們擁有完整的光互連解決方案組合。

對於我們自己的交換晶片，我們對技術有信心，能夠直接在封裝上部署 CPO。現在，我們既在基於以太網的系統上這樣做，也在用於縱向擴展的 UALink 系統上這樣做。

我們也為 XPU 端提供互連方案。目前既有正在推進的 CPO 合作項目，也有多個 NPO 合作項目。把 NPO 作為首批光互連部署的一種選項，確實有助於客戶更安心地採用這項技術。當然，不同方案各有取捨。

Will Chu｜09:47

我補充一下 Dave 提到的 XPU 端。傳統上，你可能會開發銅互連方案，例如 I/O 小晶片。但當你逐漸接近銅互連的極限、需要轉向光互連時，我們已經在交換晶片端展示的完整技術組合，也可以用於 XPU 端，幫助客戶從傳統銅互連過渡到 NPO，再到 CPO。

我們可以根據客戶轉型的速度、節奏和具體要求，對整個方案進行定製：從計算部分到 I/O，再延伸到鏈路另一端的交換晶片，並覆蓋返回方向。因此，我們確實擁有完整的產品和技術組合。

Dave Lazovsky｜10:24

接着最後一點說，在鏈路兩端採用相同的 I/O，對客戶極具價值，尤其是在縱向擴展鏈路上。確保縱向擴展網路的鏈路不出問題至關重要。

不論是在 XPU 與我們的縱向擴展交換晶片之間，鏈路兩端同時採用 224 Gbps 銅互連 SerDes，還是同時採用我們的光互連，都是如此。

我們的光互連包括所謂的 Fast Pipe，速率從 200 Gbps 向 400 Gbps 演進；還有原轉寫中稱為「Flat Pipe」的方案，採用 56 Gbps 非歸零編碼（NRZ），向約 112 Gbps 演進。模擬 SerDes 的能效要高得多。

Will Chu｜11:05

再補充一點：能夠實現這種端到端方案的公司為數不多，我們是其中之一。我們實際上會一起與客戶討論鏈路兩端的設計，研究如何讓下一代基礎設施滿足他們的需求。這也回到了開頭的話題：我們並不只是一家 XPU 公司。

Daniel Newman｜11:25

確實，市場之前的注意力幾乎全在 XPU 上。

Patrick Moorhead｜11:27

那段時間確實很熱鬧。不過，經歷幾輪市場關注點的變化之後，大家也逐漸理解了這一點。

Daniel Newman｜11:35

我們在 Six Five 上對你們的總裁兼首席營運官 Chris Koopmans 做過幾次很精彩的訪談，深入討論過這個問題。大家有機會可以去看看。

你們剛才已經提到了內存牆。這個時間點真有意思：儲存器此前還是高度同質化的大宗商品，銷售時毛利率甚至是兩位數的負數，如今卻創造了行業最高的一些利潤率。

Daniel Newman｜12:02

當然，這些公司值得肯定，尤其是那些不只做傳統 NAND 和 DRAM、還向 HBM 發展的公司，因為它們讓這些進展成為可能。

你們在這裡也採用了很多方法，包括高密度 SRAM、內存池化，以及多種富有創意的架構。我認為，現在每一家設計晶片的公司，都在想辦法突破內存牆。而且，即便找到了繞過瓶頸的方法，我們仍會需要更多內存，所以儲存器廠商的前景依然不錯，這一點我們應該都同意。

能否談談你們使用的不同技術，以及各自的取捨？我想市場很希望了解 Marvell 是如何思考這個問題的。

Will Chu｜12:41

Daniel，這個問題我來回答。正如 Dave 之前提到的，模型規模越大，就需要越多內存，這是直接的數量關係。與此同時，價格上漲，傳統技術手段也在整個系統中形成瓶頸。

Will Chu｜13:00

在 Marvell 內部，以及與客戶的合作中，我們都在研究多種突破內存牆的方法。

第一種是高密度靜態隨機存取儲存器，也就是 SRAM。這是在晶片內部採用專門的 IP，讓內存密度大幅提高。它通常與計算單元緊密耦合，從而獲得更好的性能，至少在這顆晶片內部能夠容納更大的模型。

這實際上是一種定製化方案。繼續依靠傳統的現成內存編譯器，恐怕很難滿足客戶需求。因此，我們在這方面投入了大量資源。以上說的是晶片內部。

Will Chu｜13:35

接下來，是晶片周圍或上方的部分。這裡當然包括 HBM。在能夠集成 HBM 的地方，大家也在推動定製 HBM，以同時提高帶寬和容量。

另一項正在推進的技術是三維堆疊：把內存堆疊在裸片上方，讓更多內存與邏輯裸片緊密耦合。

再向外擴展，就是傳統的內存擴容，例如採用 CXL 或專有方法，直接增加物理內存。這樣做在帶寬方面可能有所取捨，但由於不再受限於狹小的物理空間，可以獲得大得多的容量。再往外，還有托盤之外各種形式的分離式內存。

Will Chu｜14:26

我替 Dave 舉個例子：我們在 FMS 上發布了 Photonic Fabric 內存設備。它可以在計算設備之外、獨立的機架空間中提供 32 TB 內存。因此，我們確實有一套端到端方案。

最後，還有我們所說的近內存計算：把 CPU 放在緊鄰內存的位置，將原本由 CPU 或 GPU 承擔的一部分工作負載卸載出來，放到與大量內存緊密結合的計算單元上執行，從而提高各類資源的使用效率。

這些事情現在都在發生。回到 Dave 前面的觀點，內存增加和擴容實際上又會帶動更多 I/O 與連接需求，因為最終你仍然需要在基礎設施內部，把數據從一個地方搬到另一個地方。

Daniel Newman｜15:19

它們是相互依存、協同工作的。這個周末，社交媒體上有不少人爭論「內存的行情結束了，光互連的時代來了」。但正如你所說，我認為這不是二選一，兩者都需要。

Will Chu｜15:35

我會說，它們相互推動。

Patrick Moorhead｜15:36

如果它們都把各自的事情做好，計算、內存和儲存之間就會持續相互推動，反覆演進。

順便說一句，我從沒見過大家如此關注 CXL。我們公司的一位分析師三四年前寫過一份相關白皮書。那時規範剛出來，討論很熱烈，但內存池化還沒有真正落地。如今需求已經十分強烈，而你們在這項技術上已經投入了四五年，甚至更久。現在看來，它似乎就要迎來真正的應用高峰。

Dave Lazovsky｜16:07

它已經開始落地，而且很大程度上仍然由推理模型、由推理時計算推動。人們需要以極低的延遲，快速訪問大容量、高帶寬內存。

正如 Will 提到的，以 Photonic Fabric 內存設備為例，我們儘量讓客戶無需在兩方面之間做取捨：一方面是 DDR 內存的容量和成本結構，我們在系統中集成了 DDR；另一方面是 HBM 的帶寬，以及每個 HBM 堆棧中的多個偽通道。後者既能實現很高的帶寬，也能支持並行內存事務，以隱藏延遲。

因此，這套系統兼具兩者的優勢。它應該能首次讓我們的客戶及其客戶，在不依賴計算資源擴容的情況下，獨立擴展內存容量和帶寬。

Patrick Moorhead｜17:04

太好了。誰能想到呢？五六年前最初的規範發布時，還沒有今天這樣的大語言模型、智能體，以及後來的這一切。

Will Chu｜17:14

我再補充一點。高企的內存價格，確實正在迫使各家超大規模雲服務商的架構師重新思考整個基礎設施，尤其是當他們預計內存價格會持續處於高位時。

因此，我們的 CXL 產品獲得了相當多的需求。有些客戶希望回收利用舊內存，把它接到新服務器上，但舊內存無法直接連接新服務器、新 CPU 或新 GPU。我們可以在中間搭起橋樑。

我們還支持內存壓縮、深度壓縮，讓客戶用一倍數量的實際內存晶片，獲得相當於兩倍的內存容量。正如剛才討論的，內存池化也在推進，目的就是提高利用率。

最後，我們看到需求進一步延伸到了閃存，這是更外層的一級。無論高帶寬閃存 HBF，還是某些場景下的傳統閃存，都有大量需求。回到 Dave 的觀點，客戶正在以可實際使用的方式，為內存構建分層。他們研究各種基於閃存的方案，利用其低於傳統 DRAM 的成本來獲得更多容量。這無疑會進一步推動連接需求。

Daniel Newman｜18:21

這也印證了那句話：需要是發明之母。推動這一切的力量，來自改善利潤率的需要。對供應商而言也一樣，因為每當你們開發出一種能帶來更好計算效果的技術，人們就會用得更多。

Daniel Newman｜18:37

而且增長不是一點點。我在 Six Five Summit 的一場討論中與谷歌交流時，他們似乎說，現在每個月要處理 4000 萬億個詞元（token）。僅谷歌一家，就是 4000 萬億個。

Will Chu｜18:49

太驚人了。

Patrick Moorhead｜18:51

剛才談到了一些網路定製化。這個行業似乎總在經歷類似手風琴伸縮的周期：先是要實現規模化，於是強調統一模板和標準，大家都按同一種方式做；接着某個地方碰到了瓶頸，又發現必須定製。

每一家超大規模雲服務商都有自己當下採用的架構，需要管理它，也希望推動它發展。能否談談縱向擴展網路為什麼需要定製化？這其中的理由也許比較明顯，但你們還談到了端到端方案的價值，我理解這裡指的是由同一家供應商提供端到端方案。Dave，我想先聽聽你的看法。

Dave Lazovsky｜19:37

還是回到這個市場高度集中的特點：幾家大型超大規模雲服務商占據了主導地位，而沒有哪兩家採用完全相同的標準化 AI 基礎設施方案。尤其在縱向擴展網路上，他們都在開發各自的定製方案，既涉及物理層，也涉及邏輯層。

目前確實出現了一些趨同。我不會把它叫作標準化，但在物理層和邏輯層上，都有一定程度的趨同。有兩家、可能是四家，更傾向於基於以太網的縱向擴展網路。另有客戶選擇 UALink 路線。這是一種性能更高、更接近 NVLink 的縱向擴展網路，採用基於內存語義的加載／儲存機制，本質上會比搬運以太網數據包更高效。

還有一家則採用完全定製的專有網路拓撲。

Dave Lazovsky｜20:41

無論哪種情況，我們為客戶開發的方案都是全面定製的：從 XPU 配套晶片到 I/O 小晶片，很多時候甚至連協議層都會專門調整，以滿足客戶需求。

我們會考察信道要求，調節前向糾錯，也就是 FEC，在幾個方面取得最優平衡：一方面要確保良好的誤碼率和穩定可靠的鏈路，另一方面要兼顧功耗以及通往交換晶片的延遲。

交換晶片也一樣。這個領域已經不再只是通用商用晶片的世界。我們會提前很多年與這些超大規模雲服務商共同設計架構、確定交換晶片需求，確保在他們需要的時候，交付他們所需要的產品。

Will Chu｜21:29

我補充一點。Dan，你提到了十幾兆美元規模的投資。如果要花這麼多錢，優化基礎設施就有了充分的經濟依據。

Will Chu｜21:41

XPU 與其配套的縱向擴展網路緊密耦合，才能實現客戶設定的性能目標。因此，必然會形成一套定製化協議和優化措施，最終落實到我們製造的晶片中。

Will Chu｜22:01

這就是我們為客戶提供的價值。我們能夠做到這些，是我們的獨特之處。

坦率地說，這不容易，實際上相當困難。但我們一直在大力投入工程能力建設，也有過往的交付記錄和客戶的信任，能夠承擔這項工作。畢竟，這些都是他們基礎設施中最關鍵的部分。

Daniel Newman｜22:22

我繼續問你，把這些內容串起來。Six Five Summit 2026 的主題是「釋放 AI 潛能」，而你們正在通過合作，為客戶釋放解決方案的潛力。

順便向觀眾說明，他們從來不會，或者說幾乎不會透露客戶是誰。但這些客戶就是大型超大規模雲服務商，是世界上規模最大的一些公司。Marvell 正在為它們打造定製方案，這裡面有很多值得了解的內容。

Daniel Newman｜22:46

Will，回到這個問題：在 Marvell 正在做、而且可以公開討論的事情里——我知道至少在網上，沒法讓你透露那些尚未公開的精彩內容。我們倒是不介意，不過你們肯定會介意——你認為哪項工作最有可能帶來重大突破，滿足 AI 對容量和能力增長近乎無止境的需求？你們在 Marvell 做了這麼多事情，要回答這個問題並不容易。

Will Chu｜23:15

這個問題範圍確實很大，很難只選一項。

Daniel Newman｜23:19

那就說幾項吧。我也會請 Dave 說幾項，讓他有機會補充。

Will Chu｜23:27

從根本上說，系統中有三個要素。首先是連接技術，這部分讓 Dave 來講，我們在這方面做了很多工作。

在內存方面，我們正在開展大量突破性的工作，為客戶提供密度非常高、經過充分優化的內存方案。這是突破內存牆的關鍵。

內存當然又與計算相結合。相對而言，計算問題已經被理解得更充分，也更容易通過工程方法解決。真正以一種與過去截然不同的方式推動需求變化的，是內存部分。

再加上我們的 I/O 技術——稍後由 Dave 介紹——我們能夠把這三個要素整合起來，這種能力確實獨特。

Dave Lazovsky｜24:15

我們還沒有花很多時間討論橫向擴展和跨域擴展，但它們都是我們業務中非常重要的增長領域。數據中心園區正在不斷擴大。

Dave Lazovsky｜24:27

我記得扎克伯格說過，Meta 最新的數據中心大約有曼哈頓那麼大。想想其中的互連需求，簡直難以置信。這也加快了對一類新型光互連技術的需求增長：它適用於不到 10 公里的距離，叫作 Coherent-lite，也就是輕量化相干光技術，如今發展得非常快。

Marvell 的相干光技術團隊，是我以前從未見過的出色團隊。我們率先把 1.6 Tbps 光互連技術推向了市場，令人驚嘆。跨域擴展市場非常火熱，橫向擴展也在飛速增長。

不過，在我們看來，有一項工作可能帶來實質性、甚至顛覆性的變化。

Dave Lazovsky｜25:17

從縱向擴展來看，數據中心約 85% 的數據流量，是縱向擴展網路內部處理器之間的流量，其餘 15% 則屬於橫向擴展流量。

如果能夠改善這裡的效率，尤其是能效，就會對數據中心基礎設施的總功耗產生巨大影響。我們知道，電力現在已經是一個問題，而在未來三到五年，它將成為一個非常緊迫的問題。至少在美國，現有電力遠遠不足以支撐正在建設的下一代、下一輪數據中心基礎設施。

因此，我們正在做的，或者說已經開發出來、正在推進部署的，是採用模擬 SerDes 的光學縱向擴展網路。與在傳統 224 Gbps SerDes 鏈路上直接加上光互連的常規方案相比，這種方案能把功耗降至約四分之一。

我們相信，它會產生巨大影響：全面部署後，數據中心整體功耗有望降低 25% 以上。

Daniel Newman｜26:34

我正想問具體能降低多少，因為我們需要新增數百吉瓦的電力。燃料電池能夠提供的電力有限，其他方式也一樣；核能目前還多少像是一個尚未實現的願景，希望未來能逐步落地。電網接入要等七年，燃氣輪機的交付也要等好幾年。

所以，讓每一吉瓦電力用得更高效、創造更多產出，顯然是一個巨大機會。

順便說一句，我知道 Terafab 不是數據中心。不過，剛才說到 Meta 的設施規模，我記得用來比較的應該是中央公園，他們還把兩者的輪廓疊在一起展示過。

Will Chu｜27:02

沒錯，就是這樣。

Daniel Newman｜27:03

不過，這些建築確實變得非常龐大，這一點大家總能同意吧？你還想補充什麼嗎？

Will Chu｜27:10

我想接着 Dave 的話補充一點。我認為，真正的核心優勢在於，我們擁有所有這些基礎技術，並且能夠把它們整合起來。

有些公司也許能提供某幾項 IP，但要進行整合，就需要一整套涵蓋內存、I/O 和網路的技術，還必須把它們組合起來，或者分配到不同晶片的架構中，而這些晶片最終必須協同工作。

Will Chu｜27:39

實現端到端協同非常有挑戰性。歸根結底，我們真正的核心優勢，就是完整而優秀的 IP 組合，以及讓它們在 AI 基礎設施的規模下協同工作的能力。我們每天都在持續落實這些工作。

Daniel Newman｜27:55

把業務延伸到核心晶片之外，拿下這些配套部件的機會，確實是一條成功的路徑。

Dave Lazovsky｜27:59

除了技術能力的廣度和深度、產品組合，以及這支出色團隊的技術實力，還有一件事經常被忽視：我們與客戶關係的深度。

Dave Lazovsky｜28:12

作為一個加入 Marvell 時間相對不長的人，我認為這是公司最重要的資產之一。這樣的信任關係需要很多年才能建立。

可以說，我們現在與四大超大規模雲服務商，以及與我們合作的 GPU 廠商之間，都有建立在多年信任基礎上的合作關係。能夠像世界上一些最大公司的開發團隊的延伸那樣開展工作，是一件很好的事。

Patrick Moorhead｜28:42

這些客戶也向我談過這一點，我相信他們也對 Daniel 說過，只是他們很難公開分享。我甚至看到過一些原本完全沒想到會出現的新聞稿，公開支持你們正在做的事情。對此，真要向你們表示祝賀。與客戶深入合作，確實能夠創造出驚人的成果。

Daniel Newman｜29:03

Will、Dave，非常感謝兩位今天這麼深入地展開討論，為 Six Five Summit 的觀眾提供了大量精彩內容。也祝賀你們取得的進展，以及收購和整合工作的推進。我們期待繼續關注這段歷程，持續報導 Marvell 的各項工作。

Dave Lazovsky｜29:20

非常感謝邀請我們。

Daniel Newman｜29:22

也感謝各位參加 Six Five Summit 2026 的「半導體聚焦」專場。請繼續關注、訂閱，並觀看我們其他的 Six Five Summit 討論。感謝大家的參與，敬請期待下一場。

來源：金色財經

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