Marvell 2025 Industry Analyst Day深度解讀

前言：這不是一場普通的 Analyst Day

2025 年 12 月 9 日，Marvell Technology 在美國聖塔克拉拉舉辦的 Industry Analyst Day，表面上是一場常見的「對分析師說明公司前景」的活動，但實際上，它更像是一份向市場公開的「轉型聲明書」。

幾個關鍵背景先釐清：

• Marvell 在 2026 會計年度第三季交出

  年增 37%、營收 20.75 億美元的成績。

• 但財報只是故事的封面，真正關鍵在於：

  公司未來的成長引擎，要放在哪裡。

這場大會傳遞出的訊息非常直接：

Marvell 不想再當一間做一堆「還不錯」產品的網通 IC 廠， 而是要成為 AI 資料中心基礎設施的「架構師」。

核心轉折在兩個維度：

1. 企業戰略與資本配置：

   把資源從成長穩定但偏線性的汽車業務，轉向高風險、高爆發的光學互連與客製化運算晶片。

2. 技術與產品佈局：

   積極押注光學互連、1.6T 乙太網、客製化 XPU，以及 CXL 記憶體架構。

• Marvell 究竟在賭什麼

• Celestial AI 收購案背後的真正意義

• 為何光學互連會變成 AI 時代的「硬通貨」

• 它如何在 Broadcom、NVIDIA 之間找到自己的位置

1. Marvell 的戰略大轉彎：從多元化到 AI 基礎設施純粹玩家

Marvell 的轉型並非一日之寒。

從過去幾年的收購與產品調整，可以看到一條清楚的軌跡：

• 收購 Inphi：補上高階光學互連與 DSP 能力

• 收購 Innovium：補足資料中心交換機晶片

• 2025 年以前：仍是「網通 + 儲存 + 一些新興領域」的綜合型 IC 公司

直到 2025 年，整個故事出現質變。

1.1 資本配置的關鍵動作：賣車用、買光學

這次轉型最具象的行動，是下面這兩件事的先後發生：

1. 將汽車乙太網業務，以 25 億美元全現金賣給 Infineon。

   • 為公司帶來約 18 億美元稅前收益。

   • 讓資產負擔更輕、現金部位明顯提升。

2. 隨即宣布以約 32.5 億美元收購 Celestial AI。

   • 這是一家仍處於「技術成長期」、尚未大規模商業化的新創。

   • 技術聚焦在封裝內光學互連與 Photonic Fabric。

從資本運用的觀點來看，這是一個非常鮮明的訊號：

Marvell 願意放棄一個長期穩定、增長可預期的汽車市場， 把籌碼全部堆到一個「高不確定，但一旦成功就具有指數級回報」的光學互連技術上。

長週期、分散客戶、驗證期冗長的汽車市場，

被換成節奏快、技術迭代快、客戶高度集中的 AI 雲端資料中心。

這不是「分散風險」，而是很明確的「集中風險」。

1.2 AI 時代的基礎設施定義：資料中心就是一台電腦

Marvell 執行長 Matt Murphy 在這次大會中提出一個關鍵觀念：

在 AI 時代，單一伺服器不再是觀察單位， 一整座資料中心，才是一台「超級電腦」。

這樣的架構下，真正困難的問題從「一顆 GPU 有多強」變成：

• 如何讓數萬顆 GPU / XPU 像單一邏輯實體一樣運作

• 如何在不同機櫃、不同機房、甚至不同地理位置之間，把模型訓練與推論串起來

在這個框架下，Marvell 把自己的市場機會拆成三個維度：

• Scale-Up：

  機櫃內、伺服器內的 GPU ↔ GPU、XPU ↔ XPU 互連

• Scale-Out：

  機櫃與機櫃之間的乙太網介面，從 400G、800G 走向 1.6T

• Scale-Across：

  資料中心與資料中心之間，基於相干光的長距離 DCI（Data Center Interconnect）

這個切法背後的核心論述是：

不論最終贏家是 NVIDIA、客製化 ASIC、還是多家並存， 每一顆 AI 晶片，都需要大量高頻寬、低延遲的互連。 Marvell 想做的，是成為所有陣營的「互連軍火商」。

2. Celestial AI 收購案：光學互連終局戰的重磅下注

這次 Analyst Day 的技術重心，毫無意外落在 Celestial AI 上。

因為它代表的是：

Marvell 不只是要「賣光模組」，而是要「重新定義封裝內、晶片間的互連物理層」。

2.1 銅線走到哪裡了？

先回到物理層面。

目前高階 AI server 內部，GPU ↔ GPU 多半還是走銅：

• 被動銅纜 DAC

• 高速 PCB 走線

• 主動式 AEC 作為過渡方案

但當速率從 112G/lane 往 224G/lane 走時，銅會遇到幾個硬極限：

• 集膚效應使得高頻成分被嚴重衰減

• 介電損耗上升，使得可接受距離大幅縮短

• 為了維持訊號品質，線材要變粗、接頭要更複雜、佈線空間更吃緊

Marvell 在會中明講：在 224G/lane 之後，被動銅纜的有效距離可能掉到 1 公尺甚至更短。

這意味著：

• 你很難用純銅互連去支撐「跨機櫃的大型 GPU 集群」。

• 伺服器和伺服器之間要維持高頻寬、低延遲，就必須大幅引入光。

傳統 pluggable optics 雖然可以提供光學傳輸，但問題在於：

• 功耗高

• 體積大

• 面積與功率密度有限，不適合做大規模 GPU ↔ GPU scale-up

這正是 Celestial AI 切入的空缺。

2.2 Photonic Fabric 與 OMIB：把光學互連變成「封裝內基礎設施」

Celestial AI 的 Photonic Fabric，本質上是一套「封裝內、晶片級別」的光互連架構。

其中 OMIB（Optical Multi-Chip Interconnect Bridge）是一個關鍵概念：

• 傳統 CPO 多半把光引擎放在封裝邊緣，仍然受限於「邊長」

• OMIB 的設計，允許光互連從 die 的各種位置引出

• 換句話說，它不是在封裝外「拉一條光纖」連兩顆 ASIC

  而是讓光路可以在封裝內，作為 die-to-die 的高速 backbone 互連

實際意義包括：

• 帶寬密度：在同樣封裝面積內，可以塞進遠超過傳統電性 I/O 的互連能力

• 互連拓樸：不再受限於「沿邊布線」，可以在封裝內設計更多樣的網路結構

• 可擴展性：隨著 XPU 數量、chiplet 數量增加，仍然能維持高效的互連架構

Marvell 在會中提到，Photonic Fabric 能帶來：

• 頻寬與記憶體容量提升約 25 倍

• 延遲降低約 10 倍

• 在相同距離下的功耗約為銅互連的一半

這些數字的精確值未必是重點，重要的是「量級關係」已經完全改變。

2.3 熱穩定性與 3D 堆疊：把光學功能貼到 XPU 上

現代 AI 加速器動輒 700W、1000W，封裝內溫度分佈極度不均勻。

光學元件對溫度又特別敏感。

在這種環境下，要把光學互連放進封裝內，本身就是一個極困難課題。

Celestial AI 的技術組合包含：

• 外置雷射（ELS），避免把光源直接放在高功耗 die 上

• 對溫度變化相對不敏感的調變器設計

• 支援垂直 3D 堆疊的封裝結構

這些設計讓 Photonic Fabric 可以做到：

• 與 XPU 做 3D 整合

• 互連路徑縮短到微米級

• 在高功耗、高熱通量環境下仍維持穩定運作

這不是單一元件的突破，而是整個封裝系統架構的改寫。

2.4 交易結構透露的時間表與信心程度

32.5 億美元的收購案本身結構也很有意思：

• 先期對價：

  • 約 10 億美元現金

  • 約 22.5 億美元等值 Marvell 股票（約 2720 萬股）

• 額外績效對賭（earnout）：

  • 上限約 22.5 億美元股票

  • 觸發條件：

    Celestial AI 產品需在 Marvell 2029 會計年度結束前，累計營收超過 20 億美元

這組條件透露兩件事：

1. Marvell 預期 Photonic Fabric 真正進入大量導入，時間大約會落在 2027–2028 年。

2. 一旦成功，規模不會只是幾億美元，而是十億美元等級的營收貢獻。

用一句話總結：

Marvell 清楚知道這是一個高風險、高門檻的長期賭注， 但如果成了，它會直接重塑整個 AI 封裝與互連的遊戲規則。

3. Scale-Up：與 NVLink 的競合，以及銅纜的延壽計畫

在 AI server 的最核心戰場，Scale-Up 是 NVIDIA 現在的主場。

3.1 NVLink 封閉花園與 UALink 開放戰線

今天的 GPU ↔ GPU 高速互連市場，非常被動：

• 要用 NVLink，需要用 NVIDIA 的 GPU、NVIDIA 的 switch、NVIDIA 的封裝與軟體堆疊

• 對雲端服務商來說，這是一個高效能、高黏著度，但同時也高度鎖定的架構

Marvell 的對應策略，很務實也很聰明：

• 一方面積極參與 UALink

  • 與 AMD、Intel、Broadcom 等公司合作

  • 希望建立 NVLink 的開放替代方案

  • Marvell 計畫推出支援 UALink 的交換機與相關互連晶片

• 另一方面與 NVIDIA 合作 NVLink Fusion

  • Marvell 幫客戶設計的 Custom XPU，可以整合 NVIDIA 的 NVLink IP

  • 也就是說，客製化 ASIC 仍可無縫連接到 NVIDIA GPU 集群中

對 Marvell 來說：

封閉生態系不可能完全忽視，開放生態系也不能放掉。 於是它選擇「兩邊都壓」，讓自己不會在任何一種未來被排除在外。

3.2 AEC 與「黃金電纜」：銅線的過渡世代

雖然長期看光學互連是終局，但短期內銅仍具備成本與成熟度優勢。

Marvell 借由 AEC（Active Electrical Cable）做銅纜的延壽：

• 在纜線兩端嵌入自家 Alaska A DSP

• 允許使用較細的纜線，卻維持長距離與高速

• 可以在機櫃內做較彈性的佈線，減少重量與體積問題

這種結構，使銅不會瞬間被淘汰，而是變成：

從 400G、800G 過渡到 1.6T 光學互連之前，一個非常務實的中介技術。

3.3 PCIe Retimer：伺服器主板內的「訊號接力站」

在伺服器內部，PCIe 仍是 CPU、GPU、NIC、加速卡之間的基本骨幹。

當 PCIe Gen 6、Gen 7 把傳輸速率不斷推高後：

• 單一主板上的走線距離變得更敏感

• 拐彎、過孔、連接器都成為訊號完整性的難題

Marvell 的 Alaska P PCIe Retimer，在這裡扮演的角色就是：

• 接收衰減的高速訊號

• 補償、重整，再丟給下一段鏈路

• 讓系統設計可以更自由配置 slot、插卡位置、走線長度

對 Marvell 而言，這是一個非常「隱形，但 attach rate 會持續提高」的產品線。

4. Scale-Out 與 Scale-Across：1.6T 與相干光 DCI

一旦離開機櫃內部，網路的主角就變成乙太網與相干光。

4.1 1.6T Nova DSP：AI 網路的下一個標準

Marvell 在會中重申其在 PAM4 DSP 領域的領先地位，並介紹 1.6T Nova 平台：

• 採 3nm 製程

• 單 lane 速率達 200G

• 支援 200G/lane 的電氣介面與光學介面

時間軸上：

• 目前已在向客戶送樣

• 量產預計落在 2025 下半年到 2026 年之間

這對整個產業的意義是：

• 當 NVIDIA Blackwell、下一代客製化 ASIC、大規模 AI NIC 開始導入 800G/1.6T

• 光模組、AOC、LPO、CPO 這些產品，背後都有高度機率搭載 Marvell 的 DSP

4.2 COLORZ 與 1.6T ZR/ZR+：讓資料中心跨地域組成「一座 AI 工廠」

在更長距離場景，例如城市與城市之間、資料中心與資料中心之間的互連，

Marvell 主打的是相干光產品線：

• COLORZ 800

• 1.6T ZR / ZR+

核心技術特點包括：

• 採用 coherent optics 與多階調變（如 16QAM）

• 在標準光纖上達成數百公里到千公里級距的傳輸

• 同時維持 800G、1.6T 等級的吞吐

這對 hyperscalers 的實際價值在於：

當單一資料中心的供電、土地、冷卻極限被用滿後， 可以在不同地點建立多個中型機房，透過高階 DCI 把它們「邏輯上合併」成同一座 AI 工廠。

在這個區塊，Marvell 有相當深的技術積累與先發優勢。

5. 客製化晶片（Custom Compute）：平台，而不只是設計服務

Marvell 的 Custom ASIC 業務，是這幾年成長速度最快的板塊，也是這次大會中被強調的重點。

5.1 與傳統 ASIC house 最大的不同：平台化 IP 組合

很多人一提到 ASIC 設計，會聯想到「設計公司幫你把 RTL 落到一顆可量產的晶片上」。

但 Marvell 採取的模式更接近「提供一整套平台」：

• 高速 SerDes：112G / 224G

• 記憶體控制器：HBM3 / HBM4

• 封裝技術：2.5D / CoWoS 類型、3D 堆疊

• 光學互連：Celestial AI 的 Photonic Fabric IP

對雲端客戶而言，這代表：

• 自己可以把精力放在差異化最高的運算核心（Compute core）

• 而把 I/O、互連、封裝這些高度複雜但「非自家獨特價值」的部分外包給 Marvell

• 開發風險與上市時間都大幅縮短

簡單講，Marvell 要做的是：

讓「想自己做晶片的雲端業者」， 不需要從零開始做一整套系統，而是站在 Marvell 的平台上往上堆。

5.2 增長預測：Attach 的威力

Marvell 把 CY23–CY28 各產品部門的 CAGR 預期攤開，數字非常醒目：

產品部門	CAGR 預測 (CY23–CY28)	說明
Custom XPU Attach	90%	成長速度最快，來自 DSP、Retimer、光學晶片等周邊元件的 attach rate 提升
Custom XPU	47%	反映 hyperscalers 自研晶片加速，Marvell 作為設計與平台供應商直接受惠
Interconnect	35%	800G → 1.6T 升級帶動 DSP、光模組需求增長
Switching	17%	雖然面臨 Broadcom 強敵，但仍有 AI 專用交換機的新增機會
Storage	9%	成熟市場，主要靠企業級 SSD 控制器與相關前端 IC 迭代支撐

這張表有一個關鍵重點：

真正爆發的不是「單一 XPU」， 而是「跟著 XPU 一起出貨的那一整串互連與記憶體晶片」。

換句話說，Marvell 不只是賺「一顆 ASIC」，而是賺「每一個 AI node 旁邊那一圈零組件」。

5.3 客戶面：從 Top 4 Hyperscalers 向外擴散

Marvell 在大會中提到，它已經拿到「美國前四大雲端服務商」的客製化訂單，

並且正在與其他新興 hyperscalers 合作。

雖然公司沒有逐一點名，但從產業脈絡來看：

• AWS：Trainium / Inferentia 生態系

• Google：TPU / Axion 類產品

• Microsoft：Maia / Cobalt

• Meta：MTIA 系列

這些平台都在往自研 ASIC 與客製化運算方向走，而 Marvell 的角色是：

在 Compute 自主化浪潮中， 變成那個提供「互連骨幹與封裝 know-how」的共同供應商。

6. 記憶體與 CXL：一個尚未爆發，但位置關鍵的拼圖

在所有關於 AI 的討論裡，記憶體常常被壓縮成「就是 HBM」，

但實際上，系統層級的記憶體架構正在出現結構性變化。

6.1 CXL 解決的是什麼問題？

傳統伺服器的一個痛點是：

• 記憶體多半是綁在單一 CPU / socket 上

• 若該 CPU 工作負載不滿，底下掛著的記憶體也被浪費

• 在 AI、雲端環境下，這樣的「記憶體擱淺」會造成非常高的 TCO

CXL 帶來兩個重要能力：

• 建立 shared memory pool，讓多個 CPU / XPU 共享一個記憶體資源池

• 建立多層級記憶體階層，讓高頻熱資料與冷資料分層存放，優化成本與效能

6.2 Structera：Marvell 的 CXL 產品線位置

Marvell 以 Structera 品牌切入 CXL 市場，重點放在：

• 記憶體擴展控制器

  • 可以把舊的 DDR 記憶體重新打包，變成透過 CXL 挂載的 capacity tier

  • 對擁有大量 DDR 庫存的雲端業者來說，這是「把沉沒成本變成資產」的工具

• 近記憶體運算

  • 在記憶體控制器上加入壓縮/解壓縮等輕量處理功能

  • 降低資料在主處理器與記憶體之間來回搬運的頻寬壓力與功耗

從營收占比來看，CXL 還不是主角，

但在中長期的 AI 基礎設施架構裡，它很可能變成一塊關鍵拼圖。

7. 競爭格局：Broadcom、NVIDIA 與 Marvell 的三國局面

7.1 Broadcom：最正面的對手

Broadcom 與 Marvell 的競爭幾乎涵蓋：

• ASIC / Custom Compute

• Switch ASIC

• SerDes / DSP

• 部分儲存相關 IC

兩者最大的差異在策略上：

• Broadcom 更偏向「重度垂直整合」，許多 IP 與設計高度綁定特定大客戶

• Marvell 則強調「平台化 IP + 客製化彈性」，試圖成為更多雲端業者的長期合作夥伴

在光學層面，兩者路線也不同：

• Broadcom 多與光模組供應商合作，自己掌握 ASIC 與部分光電前端能力

• Marvell 則直接把 Celestial AI 納入，往封裝內光互連深入佈局

簡言之：

Broadcom 在「現在的規模經濟」上有優勢， Marvell 則希望在「下一個世代的封裝與互連架構」上卡位。

7.2 NVIDIA：世界級客戶，也是潛在競爭者

NVIDIA 的策略，是想把 compute + network 完整吃下來：

• 自家的 GPU、DPU

• 自家的 InfiniBand 與 NVLink

• 自己定義的整體軟體與通訊堆疊

這當然會侵蝕 Marvell 在交換機與部分網路晶片上的空間。

但另一方面：

• Marvell 仍是 NVIDIA 的關鍵 DSP 供應商之一

• 藉由 NVLink Fusion 與 UALink 的雙重策略，Marvell 同時與 NVIDIA 及其競爭對手合作

這種關係很微妙，但也凸顯出：

在 AI 基礎設施這個層級，純粹的「敵我」關係越來越少， 更多的是在不同技術層次上的既競爭又合作。

8. 華爾街觀點與風險檢視

8.1 分析師的主流看法

整體而言，分析師對 Marvell 的轉型方向給出偏正面評價：

• Rosenblatt：維持買進評級，認為 Celestial AI 收購鞏固了其在光學互連的長期領先地位，特別是在 CPO 與封裝內互連領域。

• Piper Sandler：目標價上調至 135 美元，強調 Marvell 對 2027–2028 年營收的可見度相當高。

• J.P. Morgan：認為市場低估了 Marvell 在 Custom XPU 市場的滲透力，尤其是與美國前幾大雲端服務商的合作。

8.2 幾個不容忽視的風險

當然，這條路徑也有明確風險：

1. 技術落地風險

   • Celestial AI 目前仍處於技術導入早期，距離大規模量產還有不少工程挑戰。

   • 光學元件的良率、3D 封裝製程的成熟度、供應鏈協同，都是可能拖延產品進度的變數。

2. 技術賭注方向風險

   • 若未來幾代製程與 SerDes 設計真的能把銅互連的壽命再延長一到兩代，

     光學互連的滲透速度可能不如預期。

   • 這會影響 Celestial AI 相關投資的回收節奏與規模。

3. 客戶集中度風險

   • Marvell 的高速成長高度仰賴少數超大客戶。

   • 一旦 AWS、Google、Microsoft 等大客戶調整 Capex，或改變架構策略，Marvell 的營收會同步受到影響。

9. 總結：Marvell 正在把自己綁在 AI 基礎設施的上升曲線上

從這場 2025 Industry Analyst Day 回頭看 Marvell：

• 它已經不再是一家「什麼都有做一點」的網通 IC 公司。

• 它正在明確地，把公司未來成敗，綁在 AI 資料中心基礎設施這條主軸上。

核心主張可以濃縮成一句話：

在 AI 時代，算力不再是唯一瓶頸， 真正決定系統上限的是「連接」與「記憶體架構」。

Marvell 在這個大方向上，做了三件關鍵佈局：

1. Scale-Up：

   • 透過 Celestial AI 的 Photonic Fabric，押注封裝內光學互連的下一個世代。

   • 兼顧 NVLink 合作與 UALink 開放標準，避免站錯隊。

2. Scale-Out / Scale-Across：

   • 以 1.6T DSP、800G / 1.6T 相干光 DCI，卡位 AI 網路升級與跨資料中心訓練需求。

3. Custom Compute：

   • 把自己定位成 hyperscalers 的「系統級平台供應商」，

     利用高 attach rate 的互連與記憶體產品，放大每一顆 XPU 帶來的營收貢獻。

10. 未來兩三年值得觀察的關鍵指標

如果你是投資人、產業從業者或供應鏈夥伴，接下來幾個指標值得持續追蹤：

1. Celestial AI 產品實測與導入節奏

   • 是否有具體的 silicon proof point 與 demo 發表

   • 首批導入的客戶是誰、規模多大、應用在哪種 XPU 或 AI 平台上

2. 1.6T 產品線的放量速度

   • 何時開始在主流 51.2T、102.4T switch、AI NIC 上看到明確採用

   • 與競品（特別是 Broadcom 自家 DSP）的市佔消長

3. Custom XPU 與 Custom Attach 的營收占比變化

   • 幾家主要 hyperscalers 在自研晶片上，是否持續增加對 Marvell 平台的依賴

   • attach 類產品（DSP、Retimer、光學晶片）的成長是否真如公司預期接近 90% CAGR

4. CXL 與 Structera 的實際導入案例

   • 是否有明確的大型雲端客戶公開導入 CXL-based memory pooling，並以 Structera 作為關鍵元件之一

整體來看，Marvell 正站在一個非常關鍵的十字路口：

如果 Celestial AI 的技術能如期落地、1.6T 與 Custom Compute 能按預期成長，它會從「重要供應商」變成「定義下一代 AI 基礎設施的關鍵角色」