关于ASIC，Marvell：最新预测

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文章摘要

在AI芯片的快速发展中，定制化逐渐成为行业的核心趋势。随着AI模型规模的不断扩大和应用场景的多样化，通用GPU已无法满足所有需求，定制化AI芯片开始崭露头角。尽管英伟达在AI芯片领域仍占据主导地位，但谷歌、亚马逊、微软等云巨头正加速自研芯片的开发，推动行业多元化发展。博通和Marvell作为这一趋势的主要受益者，分别通过大规模集成和战略收购的方式，在定制AI芯片市场中占据重要位置。

Marvell近期举办了一场定制AI投资者活动，首次系统性地披露了其在AI基础设施定制芯片领域的战略进展和技术优势。Marvell董事长兼CEO Matt Murphy指出，AI基础设施的革命正在云数据中心内部悄然发生，核心是围绕定制硅芯片的系统化重构。他强调了云计算四巨头在定制芯片上的巨额投资，并预测到2028年，数据中心资本支出将超过1万亿美元，其中定制芯片将成为主要投资方向。Marvell已在美国四大云服务商中获得了18个定制芯片订单，并在新兴AI客户中拿下6个订单，潜在终身收入市场高达750亿美元。

Marvell的成功在于其端到端的全服务定制硅提供商角色，能够为客户提供从系统架构设计到芯片制造的全流程服务。这种一体化模式使客户无需依赖多家供应商，显著提升了开发效率和项目周期。Marvell还在先进工艺节点、IP组合和封装技术上保持领先，进一步巩固了其市场地位。

首席运营官Chris Koopmans进一步阐述了定制化的核心逻辑，指出AI工作负载的多样化推动了定制市场的急速增长。从预训练到复杂推理，不同的AI任务对算力和内存提出了截然不同的要求，通用架构无法满足所有需求，只有定制平台才能实现最优配置。Koopmans特别强调了被忽视的“XPU附件市场”，包括网络接口控制器、电源管理IC等，预计到2028年市场规模将达到150亿美元，复合年增长率高达90%。

云平台高级副总裁Nick Kucharewski详细介绍了Marvell的“定制云平台”能力矩阵，强调Marvell不仅仅是ASIC设计服务商，而是从系统架构定义到量产的全流程深度绑定客户。这种深度协同模式使客户能够在12-18个月内完成从概念到量产的迭代，极大压缩了项目周期。Marvell已与多家超大规模云厂商和新兴AI基础设施公司建立了合作关系，成为其核心合作伙伴。

CTO Sandeep Bharathi从技术视角剖析了Marvell的技术堆栈，指出AI芯片的竞争已从单芯片工艺转向系统集成能力的比拼。Marvell在先进制程、多裸片封装、高带宽内存等关键技术上保持领先，并通过三维立体封装技术解决了功耗和散热瓶颈。Bharathi强调，AI芯片的设计已不再是单一芯片的设计，而是整个系统架构的设计。

模拟混合信号设计高级副总裁Ken Chang则聚焦于AI芯片互连中的关键IP——SerDes与裸片到裸片（D2D）互联。他指出，数据移动已成为AI芯片的最大能耗来源，而Marvell在SerDes和D2D技术上的领先地位使其能够为客户提供高速、稳定、可扩展的数据通信路径。Marvell的模块化D2D设计使客户能够根据特定AI负载优化裸片拓扑，显著提升了系统性能。

云定制业务技术副总裁Mark Kuemerle重点介绍了定制SRAM与HBM的创新路径，指出AI芯片的竞争已从计算单元转向内存资源的有效整合。Marvell在定制SRAM和HBM架构上的创新使其能够在极小的空间中整合更多、更快、更省电的存储资源，显著提升了AI系统的吞吐效率。

定制AI芯片的时代已然到来，Marvell凭借其在定制化领域的持续投入和系统级布局，成为这一趋势中的重要参与者。通过与云巨头和新兴AI公司的深度合作，Marvell正在推动AI基础设施的全面重构，为未来的AI应用提供强大的底层支持。