20260603_Marvell(MRVL.US)_統一_AI效能瓶頸轉向網路連線, Marvell以CPO與Teralynx T100交換器晶片強化AI

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原始內容

買進 ( 維持評等

)

出刊緣由：重要事件

前次評等日期

:2026/05/29

研究員 / 張榮森 jin710130@uni-psg.com

半導體元件

Marvell (MRVL.US)

CPO 與網路連線技術，讓 Marvell 有望成為下家兆元公司

Marvell 於 6/2 在 COMPUTEX 2026 發表主題演講。隨著 AI 工作負載朝向 分散式的 AI 代理架構發展，系統效能不再僅取決於單一 GPU 的速度， 而是取決於資料如何在數以萬計的晶片與伺服器之間高效移動；因 此， AI 的資本支出將會大規模外溢至高速交換器、光模組與 CPO 等網 通基礎設施。 Marvell 發表專為 AI 打造的新產品 Teralynx T100 交換 器晶片，採用 3 奈米製程的單晶片架構，可以同時支援 Scale-out 、 Scale-up ，功耗比競爭對手低 25% ，將於 2Q26 開始向客戶送樣。此外， Marvell 也展示了搭載 51.2T 交換晶片與 16 個 3.2T 光學引擎的 CPO 交 換器。未來透過 CPO ，可以不再需要將 CPU 與 XPU 比例固定鎖死在機櫃 中，可以被拆分到不同的系統中，並根據不同 AI 模型的實際需求， 在運作時調整最適合的運算與記憶體資源比例，大幅減少閒置與浪 費。另外，輝達與 Marvell 合作，透過 NVLink Fusion 合作架構，讓 CSP 可以在保有輝達網路生態核心的前提下，整合自家的客製化 ASIC ，使得 Marvell 既能受惠於輝達的擴張，也能在 CSP 廠商自研晶 片的趨勢中獲利，從而分散單一客戶集中度的風險。整體來看，由 於 Marvell 同時具備 ASIC 、 CPO 的雙重 AI 成長趨勢，因此研究部持續 看好其未來營運展望，目前先維持上次的獲利預估，但在評價上， 由於輝達執行長黃仁勳稱 Marvell 為「下一家兆元公司」 ，直接引發 了市場的想像空間，因此將評價區間從原先的 15-45 倍上修至 40-70 倍，給予區間上緣 70 倍 ( 原 40 倍 ) ，目標價從 260 美元上修至 380 美元， 評等維持「買進」 。

重點摘要：

1.AI 系統效能瓶頸正從算力轉移至網路連線能力

評估 AI 系統效能的指標，不再僅是單一 GPU/XPU 的速度或其採用的 3 奈米、 2 奈米先進製程，因為無論單一處理器有多快、配備多少記憶體， 都無法應付目前的 AI 工作負載。未來的系統需要數以萬計、甚至數百 萬計的處理器串聯，這使得大規模運算已經演變成一個網路連線的挑 戰。當單一資料中心已無法容納日益龐大的 AI 工作負載時，全球大型 CSP 正重新構建其網路架構，必須興建規模更大的資料中心，甚至是包 含多座資料中心的完整園區。這代表網路連線已成為推動算力規模化 的關鍵能力，決定了整個 AI 基礎設施能擴展到多大的極限。

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2. 與輝達的深度合作，加速分散式 AI 代理生態發展

隨著推理模型、混合專家架構 (MoE) 以及生成式 AI 的持續演進， AI 代 理時代已經來臨。這些 AI 代理需要具備思考、推論、制定計畫的能力， 同時還要能使用工具、瀏覽網路，並隨時存取短期與長期的記憶資源。 這讓資料在基礎設施中移動的需求劇增，要求更高的頻寬與更低的延 遲。輝達 (NVIDIA) 執行長黃仁勳在受邀同台時表示，新一代的 AI 代理 採用的是解耦且分散式的運算模式，任務被拆解並分布到整個資料中 心執行；而要將這些分散的算力、記憶體與頻寬重新結合，就需要極 強大的網路連線能力。

為了加速並支援龐大的生態系發展， 2026 年 3 月底輝達向 Marvell 投 資 20 億美元，雙方在光學、矽光子以及 NVLink Fusion 技術上展開合 作。透過 NVLink Fusion 技術，雲端服務供應商 (CSP) 能夠採用一致的 系統架構，將輝達的先進運算技術 ( 例如負責核心推論的 Vera Rubin 、 負責系統調度與協調的 Vera CPU 等 ) 與 CSP 自家研發的客製化晶片 (ASIC) 整合在一起，同時解決了海量資料跨節點的傳輸瓶頸。

3.Marvell 具備跨越所有傳輸距離的完整網路連線技術

AI 基礎設施的資料傳輸並非單一的工程問題，而是涵蓋了從封裝內部 的毫米距離到跨資料中心的上千公里的距離。每一種傳輸距離都有不 同的物理限制與供應鏈挑戰。而 Marvell 的獨特競爭優勢在於，它是 極少數能提供全距離覆蓋的完整網路連線解決方案廠商。

• (1) 跨資料中心連線 ( 數百至上千公里 ) ：當 CSP 需要將散布各地的資料 中心串聯時，必須依賴極其複雜的「相干調變 (Coherent modulation) 」 技術。 Marvell 具備自研的第四代矽光子技術與專屬的先進 DSP( 數位 訊號處理器 ) ，並整合寬頻類比元件，擁有完整的相干光學模組。目前 除了大規模出貨 800G 產品外，也即將向客戶送樣全球首款 1.6T 2 奈 米相干光學解決方案。
• (2) 資料中心內部連線 ( 數十至數百公尺 ) ：為了將機櫃與核心交換器組 建成龐大的網路架構， Marvell 採用了針對功耗與密度最佳化的 PAM 4 光學調變技術。在此領域， Marvell 主導了 1.6T 3 奈米 PAM4 解決方案 的量產，同時推出了專為 AI 打造、具備業界最低功耗的 100T 乙太網 路交換器。

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(3) 伺服器機櫃內部連線 ( 小於 2.5 公尺 ) ：在機櫃內將數十顆 GPU 直接 串聯 ( 例如輝達的 NVL72 架構 ) ，目前仍是銅線的天下。 Marvell 在此領 域提供業界領先的 200Gbps SerDes ，並展示了未來 400Gbps 的技術。

(4) 晶片封裝內部連線 ( 毫米級 ) ：當 AI 晶片走向 2.5D 或 3D 的多晶片 模組封裝時，晶粒之間的溝通本質上也是一種連線挑戰。 Marvell 擁有 頂尖的超高速 Die-to-Die 介面技術與先進封裝能力，協助客戶打造極 其複雜的客製化 AI 晶片。

圖 1 ：未來跨資料中心的連線技術，須依賴相干調變技術

資料來源： Marvell ，統一投顧整理

4. 銅線物理極限，迫使 CPO 技術進入伺服器機櫃

隨著 AI 基礎設施對頻寬的需求急遽攀升，傳統銅線的物理限制已成為 了無可迴避的障礙。訊號在銅線傳輸的距離與頻寬成反比，每當頻寬 增加一倍，傳輸距離就必須減半；目前全球最高速的量產系統每通道 運行速度為 200Gbps ，在此頻寬下，銅線的極限長度約為 2.5 公尺。考 量到標準伺服器機櫃高度約為 2 公尺，再加上內部的佈線折流， 2.5 公 尺已到達極限。當下一個世代的傳輸速度推進至 400Gbps 時，屆時銅 線將無法涵蓋整個機櫃的連線。

雖然網通產業知道光纖能解決距離問題，但當光學連線進入機櫃內部 時，也將面臨極大的挑戰，因為機櫃內部的連線數量，是跨機櫃連線 數量的 10 倍以上。如果繼續採用傳統插拔式的光學模組，機櫃將無法 提供足夠的實體空間，且這些模組的總耗電量也將龐大到無法負荷。 為此，業界開始採用共同封裝光學 (CPO) 技術來解決機櫃內的空間與功 耗問題。 CPO 技術將光纖直接連接到運算晶片或交換晶片的封裝上，讓 電子元件與晶片高度緊密結合。在本次大會中， Marvell 展示了 51.2T 的 CPO 交換器晶片，其周圍環繞了 16 個 3.2T 的光學引擎，這項設計 完全消除了 PCB 上所有傳統的銅線走線，讓光訊號直接從封裝層輸出。 這代表 Marvell 的 CPO 技術已經落地，在未來 1-2 年內將成為 CSP 建 構下一代系統架構的必要配置方案之一。

圖 2 ： Marvell 的 51.2T CPO 交換器晶片

資料來源： Marvell ，統一投顧整理

另外， Marvell 也發表了新產品 102.4 Tbps 交換晶片 Teralynx T100 。 有別於過去為傳統企業或雲端環境設計的舊有平台， T100 從底層架構 便專為解決大型 AI 叢集的傳輸瓶頸而設計。 T100 採用 3 奈米製程技術 的單晶片架構，移除了舊有交換器架構中會無謂增加功耗與晶片面積 的傳統元素。並且，為了適應未來資料中心不同的連接需求， T100 提 供了多種靈活的封裝配置，包含了傳統的球柵陣列封裝 (BGA) 、共同封 裝銅線 (CPC) ，以及應對未來光通訊的趨勢。

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同時，在 Scale-out 方面， T100 支援高達 512 埠的高基數 (radix) ，有 助於將網路層級扁平化，讓串聯數萬顆加速器的大型訓練叢集架構變 得更簡單，進而降低延遲與總體擁有成本；在 Scale-up 方面，其可程 式化的流程架構具備高度彈性，能支援最新的 ESUN 協定、 UEC 標準， 以及各種不斷演進的 AI 乙太網路架構。此外，隨著 AI GPU 機櫃的總 功耗逼近 120KW ，傳統散熱與電力基礎設施已達極限，而網路交換元件 通常會佔據機櫃總功耗的 15-25% ； T100 將功耗壓制在 1000W 以下，比 競爭對手的解決方案大幅省電 25% ，讓客戶可以在現有的電力與散熱限 制內，部署更多數量的 AI 加速器，大幅降低營運支出。 T100 預計將於 2Q26 開始向客戶提供樣品，未來交換器業務有望成為推動 Marvell 成 長的第三大引擎。

圖 3 ： Marvell 新產品 102.4 Tbps 交換晶片 Teralynx T100

資料來源： Marvell ，統一投顧整理

5. 與日月光的長期代工結盟確保先進光學晶片順利量產

為了確保光學與 CPO 等複雜晶片能順利量產， Marvell 選擇與全球半導 體封裝巨頭日月光 (ASE) 建立深度合作。日月光執行長吳田玉 (Tien Wu) 在受邀同台時表示，台灣製造商的商業模式要求他們必須在市場需求 真正爆發的「十年前」 ，就提前進行基礎設施與資本支出的鉅額投資； 而日月光早在十年前就選擇押注 Marvell ，正是因為 Marvell 能為下一 代系統架構與技術需求提供清晰的未來洞察，讓代工廠敢於提前承擔 龐大的投資風險；同時，為了因應 Marvell 未來幾年營收超過 40%YOY 的預估，日月光正積極為其準備擴充所需的龐大先進封裝產能。

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6. 全光學網路將徹底打破距離限制，並實現運算資源池化

當未來的資料中心全面轉向全光學網路時，除頻寬提升外，實體距離 將不再是限制條件。這項物理特性改變了目前被連線距離綁死的伺服 器與機櫃架構。過去受限於銅線長度，一個 Scale-up 叢集最多只能連 結 72 或 144 顆 XPU 或 GPU ，同時 CPU 、 XPU 與記憶體為了追求高頻寬存 取，必須透過銅線緊密佈建在同一張主機板上。而且， CPU 與 GPU 的比 例在硬體出廠時就已被固定鎖死，但由於每個 AI 工作負載的需求不 同，這種僵化的硬體比例經常導致部分運算或記憶體資源處於閒置浪 費的狀態。

但是，在光學連線技術深入伺服器內部後，這些元件的實體距離將不 再是限制，未來 CPU 、 GPU/XPU 與記憶體可以被完全拆分，並安放在不 同的實體系統中，運算與記憶體將各自形成獨立的「資源池」 。系統能 根據當下 AI 模型的具體需求，即時且動態地組合出最完美的資源比 例。即龐大的 AI 工作負載不再需要為了適應硬體瓶頸而被強行切割， 整體系統的運作效率將迎來巨幅躍升。同時，也能讓單一互連領域的 規模大幅擴展至上千顆以上。 Marvell 認為，下一代 AI 基礎設施是「沒 有距離限制的資料中心」 ，屆時 AI 系統的架構設計將完全由模型的工 作負載需求來定義，而不再受制於底層連線的極限。

簡明損益表 ( 調整後， FY)

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6,660

5,792

995

5.80

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