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AI 下一個戰場是互連?Marvell 三度上修財測,成長週期正要加速

優分析

更新於 03月12日02:24 • 發布於 03月10日10:00 • (Claire)-優分析產業數據中心

Marvell 在 2026 財年第四季(截至2026年1月31日)營收 22.19 億美元,季增 7%、年增 22%,高於公司原先指引中位數,也略優於市場預期;非 GAAP 每股盈餘 0.80 美元,同樣高於市場預估。其中資料中心單季營收達 16.51 億美元,季增約 9%,占總營收比重已升至 74%。

在強勁需求帶動下,公司已三度上修未來展望。

2025 年 9 月時,公司原先預估 2027 財年營收約 95 億美元;到了 2025 年 12 月,在雲端業者 AI 資本支出預期提高後,上調至約 100 億美元;而最新一次財報會議再度調升,預估 2027 財年營收將年增 30% 以上、接近 110 億美元

同時預期 2027 財年第一季營收約 24 億美元,季增約 8%,並預期全年營收將逐季走高,第四季單季營收可望突破 30 億美元。

進一步看 2028 財年,公司最新預估營收約 150 億美元,較去年 12 月時的展望再上調約 20 億美元,顯示 AI 資料中心投資規模持續擴大,也讓公司對未來幾年的營運能見度更加樂觀。

美國晶片公司:邁威爾(MRVL)

Marvell 是一家專注於資料基礎設施半導體的無晶圓廠(fabless)公司,主要設計並銷售各類整合電路產品,應用範圍涵蓋資料中心、企業網路、電信基礎設施、消費電子以及車用與工業設備等領域。簡單來說,是提供讓 AI 伺服器、交換器與儲存設備彼此能高速連線、穩定傳輸資料的各種關鍵晶片。

這些晶片大致可以分成幾類:第一類是客製化 ASIC,也就是替大型雲端業者設計專屬 AI 晶片;第二類是高速互聯晶片,包括光通訊 DSP、AEC 與 Retimer 等,主要負責讓伺服器、機架與資料中心之間可以用更高速度傳輸資料;第三類是交換器晶片,負責將大量 AI 伺服器連成一個可運作的資料中心網路;另外還有儲存控制與其他基礎設施晶片。

從下圖可以清楚看到,光學互聯(Optical)是最大宗業務,而且 2025 年之後成長速度明顯加快,代表隨著 AI 伺服器數量快速增加,機架之間與資料中心內部對高速資料傳輸的需求也同步放大。另一方面,ASIC/AI 業務原本基期相對較小,但從 2025 年開始成長明顯加速,並預期在 2027 年之後進一步放大。

由於 AI 早期發展主要由 GPU 訓練需求帶動,而 ASIC 更多用於模型推論與大規模部署,因此相較於 GPU 產業在 2023 年開始爆發,ASIC 與相關互聯市場的成長時間點通常會落在後期,也讓 Marvell 的成長週期被認為才剛開始進入加速階段。

互連技術成關鍵

公司指出,目前 AI 資料中心建設仍處於 10 至 15 年投資循環的早期階段,雲端業者持續擴大資本支出(見此報導),帶動 AI 伺服器、網路設備以及高速互聯技術的需求成長。

AI 模型規模愈來愈大,資料中心內的 GPU、XPU 與各式加速器部署也快速增加,讓大型 AI 叢集對資料傳輸的需求同步升高。隨著節點之間交換的資料量持續放大,互連已成為 AI 基礎建設的關鍵瓶頸之一,也讓高速互聯晶片的重要性快速提升。

目前產業仍以 800G 為主流,但 1.6T 光互聯已開始進入量產階段,並預期將在 2026 年之後逐步放量,未來更將邁向 3.2T。傳輸速度提升,每台 AI 伺服器需要的光學模組與互聯晶片數量也同步增加,成為推動光學互聯市場成長的重要因素。

另一方面,AI 叢集網路架構也正在出現變化。

資料中心網路大致可分為 scale-out 與 scale-up 兩種連線模式:前者主要負責機架與機架之間的連線,依賴光學 DSP 與乙太交換器;後者則是單一伺服器內 GPU 或加速器之間的高速互聯,需要 AEC、Retimer、PCIe/CXL switching 等技術。

隨著 AI 加速器功耗與頻寬需求快速增加,scale-up 網路對互聯頻寬的需求正在大幅提升,也讓矽光子與新一代互聯架構逐漸受到市場關注。

然而,儘管 AI 資料中心需求仍在快速成長,但市場仍需留意幾項潛在變數,包括雲端業者 AI 資本支出未來是否出現階段性調整、資料中心互聯技術(如 CPO、矽光子等)發展與導入時程仍具不確定性,以及 Marvell 在 AI ASIC 與高速互聯市場面臨 Broadcom、Nvidia 等大型半導體公司的競爭,相關變化都可能影響未來市佔與成長節奏。持續追蹤這些潛在變數與市場動態,才能更全面地評估公司長期發展潛力。

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