2026.10.10 | AC | MRVL | Marvell Investor Day: FY31 Target Raised

摘要

纪要源于：2026年10月6日，Marvell Technology在纽约举办的2026年投资者日（Investor Day），由董事长兼CEO Matt Murphy及公司高级领导团队共同发表。

以下为访谈全文：

Q&A

Marvell如何定义其业务使命，这一使命又是如何指导公司在过去十年进行战略转型和资本配置的？

Marvell的使命是提供移动、存储和处理全球数据的半导体解决方案。该使命自2017年1月制定以来近十年未曾改变，其核心是聚焦于数据基础设施。这一战略方向指导了公司过去十年的资本配置和架构重塑。具体而言，公司通过内部投资加强了已有的技术优势，同时进行了战略性并购以获取在关键新领域所缺乏的能力和专业知识。此外，公司还通过业务剥离来收窄战略焦点，将剥离业务以高溢价倍数出售，从而创造了股东价值并进一步聚焦于数据中心市场。在过去十年中，公司在并购和有机增长方面的投资总额约为400亿美元，其中约200亿美元用于并购，另外约200亿美元用于平台内部的有机投资。

Marvell如何看待AI基础设施发展对连接性提出的新要求，以及公司在此生态系统中的定位？

AI工作负载正在从传统的训练和推理模型，发展到推理即服务（inference at scale）、智能体AI（agentic AI）等新模式，这从根本上改变了数据在网络中的移动方式。这些工作负载驱动了更多的数据移动和更多样化的流量模式，对连接性提出了更高要求，使得高效的数据移动成为AI基础设施的一个基本制约因素。大型超大规模数据中心客户也正在重新思考其网络架构。在此背景下，连接性被视为继计算和内存之后的下一个关键增长点。Marvell将自身定位为一家以连接性为核心的公司，与领先的计算公司、内存公司以及全球最大的云运营商合作，为整个行业提供支持。公司约70%的总收入来源于连接性业务，而约30%来源于计算业务。随着XPU Attach业务的增长，未来定制芯片业务中连接性相关的收入占比将进一步提升。

Marvell如何划分其数据中心业务，并对各细分市场的技术演进和市场机遇有何展望？

Marvell的数据中心业务分为三大块：互连、交换与存储（Switch and Storage）以及定制芯片。

在互连领域，随着带宽不断增加，原先由铜线连接的机架内连接（scale up）正开始向光学连接过渡，这为Marvell带来了全新的市场机遇，其中近封装光学和共封装光学等技术变得日益重要。长期来看，光学连接将进一步向计算芯片靠近，最终延伸至封装内部（scale in），创造出又一个重要的潜在市场。

在交换领域，公司已在向外扩展（scale-out）交换市场占据稳固地位，并将相关技术拓展至加速器互连的向内扩展（scale up）市场，支持包括NVLink、UALink和以太网在内的主要协议。

在存储与内存领域，公司已将技术基础从传统的硬盘和闪存控制器，扩展到涵盖HDD和NAND控制器、内存控制器、CXL内存扩展以及高密度SRAM的更广泛技术栈。这些成熟的技术和IP正越来越多地成为为超大规模AI基础设施设计的定制解决方案的基础。

Marvell对定制芯片业务，特别是XPU Attach的增长前景有何预期？

定制芯片业务已成为一个巨大的增长机遇。该业务始于XPU，但如今已扩展至围绕XPU的多种功能，包括网络、存储、内存、安全和推理加速，这些功能统称为XPU Attach。与传统的全定制ASIC模式不同，XPU Attach业务更多是基于IP的半定制模式，利用公司已经大规模出货并验证过的成熟IP，与客户共同进行架构设计和前端设计。该模式已获得客户的广泛认可，公司目前正为所有四家美国超大规模数据中心客户提供定制芯片。基于当前的业务进展和战略协议，公司上调了对该业务的预期：预计到2029财年，定制芯片业务的收入将从2028财年的基础上增长超过两倍，达到120亿美元以上，高于此前100亿美元的目标。这一增长主要由快速扩张的XPU Attach机遇驱动，涉及多个客户和多个项目。

Marvell对2030年的整体市场规模及其各细分市场的增长预期是怎样的？

预计到2030年，数据中心总资本支出将达到约3万亿美元，从2025日历年到2030日历年的复合年增长率约为35%。在此背景下，Marvell所能触及的数据中心市场规模约为3,850亿美元，加上通信及其他业务约150亿美元的市场机会，公司到2 030年的总潜在市场规模约为4,000亿美元。该市场从2025年到2030年的复合年增长率预计为45%。

具体到各细分市场：

互连业务的TAM预计将以约65%的年复合增长率增长，到2030年达到约650亿美元。

交换与存储（Switch and Storage）业务的TAM预计将以约40%的年复合增长率增长，达到约850亿美元。

定制芯片业务的TAM预计将以约55%的年复合增长率增长，达到约2,350亿美元。

通信及其他（Communications and Other）业务的TAM约为150亿美元。

Marvell对公司未来几年的收入增长有何具体指引和展望？

公司对未来几年的收入增长给出了明确的展望。2026财年（2025日历年）的总收入为82亿美元。预计今年（2026财年）收入将达到约120亿美元，同比增长47%。对于明年，即2028财年（2027日历年），公司将收入预期从之前在2026年8月公布的约180亿美元上调至约200亿美元，这意味着同比增长约67%。其中，数据中心业务收入预计将增长约80%，达到约180亿美元，这比原计划提前近一年实现了为2029财年设定的180亿美元目标。

展望更长远的未来，以2026财年为基准，公司预计到2031财年，数据中心业务收入的年复合增长率将在55%至70%之间，对应收入规模约为675亿至875亿美元。加上通信及其他业务约25亿美元的收入，公司2031财年的总收入目标区间为700亿至900亿美元，中位数为800亿美元。这相当于在五年内实现10倍的增长，复合年增长率在55%至60%之间。

Marvell实现长期收入目标的底层业务逻辑和各业务线的具体增长假设是什么？

公司700亿至900亿美元的长期收入目标是基于自下而上的业务规划。

在互连业务方面，假设公司在高速增长的向外扩展（scale-out）和跨区域扩展（scale-across）市场中保持现有地位，同时成功执行向内扩展（scale-up）光学市场的新机遇。基于此，预计该业务在2031财年的收入将达到375亿美元（中位数）。

在交换与存储（Switch and Storage）业务方面，存储业务预计将保持双位数增长。向外扩展（scale-out）交换业务在明年（2027年）收入将远超10亿美元，并有望在未来成为一个数十亿美元的业务。加上向内扩展（scale-up）交换这一全新机遇，预计该业务板块在2031财年的收入将达到约100亿美元（中位数）。

在定制芯片业务方面，基于现有XPU项目和快速扩张的XPU Attach设计中标及战略协议，预计该业务在2029财年收入将超过120亿美元，并在此基础上以与市场大致同步的速度增长，到2031财年达到约300亿美元（中位数）。届时，该业务在XPU和XPU Attach之间的收入分布将更加均衡。

在通信及其他（Communications and Other）业务方面，假设仅保持现有市场地位并实现温和增长，到2031财年收入约为25亿美元（中位数）。

贵公司如何看待数据中心资本支出的总体市场规模及其增长趋势，特别是顶级超大规模数据中心客户在其中的作用？

行业分析师曾预测，到2028年，数据中心总资本支出将达到约1万亿美元，这在当时看来是一个相当大的数字。然而，市场增长速度远超预期，2025年数据中心资本支出已超过7,000亿美元，到今年（2026年）更是已经突破了1万亿美元。目前，分析师预测到2030年，这一数字将超过3万亿美元，即便在2025至2027年快速增长之后，预计资本支出仍将以约20%的年复合增长率稳步发展。

在这一市场格局中，排名前十的超大规模数据中心客户是主要驱动力。2025年，这些客户的支出占到了总资本支出的60%以上，并且预计其支出增速将超过整体市场，到2030年占比将达到70%以上。这意味着这十大客户各自都将构成一个超过2000亿美元的市场机会。值得注意的是，仅美国排名前四的超大规模数据中心客户，其去年的资本支出就占据了总额的一半以上。因此，任何有效的客户策略都必须高度聚焦于这些技术和市场的领导者。

贵公司如何定位与超大规模数据中心客户的合作关系，以及典型的客户合作历程是怎样的？

公司的定位是成为超大规模数据中心客户的理想合作伙伴，而非单纯的ASIC供应商、后端服务公司或制造商。这些客户是经验丰富的运营商，对如何优化其基础架构以适应不断演进的工作负载有深刻见解，他们需要的是一个广泛的连接技术组合。公司提供的全面产品组合能够满足其在不同带宽、距离、功耗和制造规模上的需求，从而实现未来云数据中心的联合架构设计。

典型的客户合作历程始于客户采用内置Marvell芯片的现成系统，如品牌存储、交换机或光模块，以此获得使用Marvell芯片运营网络的经验。随后，客户通常会转向构建采用Marvell标准芯片的定制系统，以优化其网络设计。进一步的合作可能涉及为客户开发定制功能，或将客户的IP集成到标准芯片中。最终阶段则是全面的定制化合作，将客户多年来在标准产品中使用的所有IP整合到一个为其量身定制的芯片中。这种合作模式是一种从标准化产品到完全定制化的全平台深度合作。

贵公司与主要客户达成的战略合作协议有哪些，这些协议通常在何种背景下达成？

公司已与全球市值排名前五的公司中的三家公开披露了战略合作协议。这些协议均是基于多年合作基础上的自然演进，通常在双方业务规模接近或达到每年10亿美元，且设计中标项目（design win）快速增长时开始探讨，旨在建立双赢的合作伙伴关系。

首个协议于2024年与AWS宣布，为期五年，涵盖定制AI产品以及包括交换、数据中心互联和光模块在内的广泛网络连接产品。去年（2025年），在收购Celestial AI后，合作范围扩展至封装光学（co-packaged optics）技术。今年（2026年）早些时候，与NVIDIA宣布了战略合作，覆盖光学与光子学、NVLink Fusion横向扩展网络（scale-up networking）及AI RAM。最近与Google的协议则明确了在TPU生态系统相关的定制产品领域，未来六年半内存在总计1,200亿美元的合作机会，这还不包括现有的连接业务。所有这些合作都是多年期、多产品、多代际的，并且目前均在顺利执行中。

面对数据中心业务的快速增长，贵公司在研发投入、人才培养和设计工具方面采取了哪些策略来支持规模化扩张？

为支持业务增长，公司长期以来持续进行前瞻性的研发投入。以24财年为例，当年数据中心业务收入为22亿美元，而研发投入高达15亿美元，其中绝大部分投向数据中心终端市场，投资强度远超收入的50%。这种高强度的投入取得了显著成效，2027财年第二季度的数据中心业务年化收入已增至87亿美元。

在人才培养方面，公司在全球战略研发中心与当地顶尖大学及特定教授合作，资助光学、模拟混合信号设计等领域的研究，并影响课程设置以培养符合需求的人才。每年通过奖学金资助全球超过50所大学的200多名学生。实习生项目已开展十年，目前年度规模超过50 0人，其中大部分最终会转为全职员工。

在设计工具方面，公司全面采用AI工具，部署了自动化设计、仿真和修复流程的代理，并自主开发了专有的Marvell设计助手。该工具基于公司数十年的芯片设计数据和经验，已成为AI原生工作流程的基础，显著提升了效率，使得拥有5年经验的工程师能够达到传统工具下15年经验工程师的水平，同时缩短了从概念到芯片交付的整体设计周期。

贵公司如何通过上云和优化EDA工作流来提升工程效率和灵活性？

公司很早就预见到规模化发展的需求，并于2023年宣布与AWS合作，将EDA工作负载迁移至云端。尽管初期IT团队评估成本可能更高，但管理层认为这是支持未来规模化发展的必要投资。通过与所有EDA供应商和云服务商的紧密合作，公司优化了完整的云上设计流程。目前，超过80%的总计算基础架构已部署在云端。

这种云端部署的优势在实际项目中得到了验证。例如，去年（2025年）赢得一个设计项目时，公司并未预先配置所需服务器。但在60天内，通过云端迅速调配了3万个新核心和超过1PB的数据存储，使工程师能够高效投入工作。90天后，核心数量增加到7万个。如果没有云的弹性，这种快速资源部署是无法想象的。最终，该芯片在不到九个月的时间内成功完成流片（tape out），目前正在晶圆厂生产，并将于明年（2027年）交付给客户。

在供应链管理方面，贵公司采取了何种策略来确保长期产能以支持业务高速增长？

公司的供应链策略核心是与少数全球顶尖的关键供应商建立基于信任的深度、长期合作关系。早在2021年初，管理层便预见到未来的需求增长，并开始与包括晶圆代工、基板、封装在内的整个供应链建立深入的合作关系。公司向供应商详细阐述了其多元化的平台战略，即任何一方的成功都会为Marvell带来增长，以此证明其需求的稳定性和真实性，避免被视为依赖单一产品的高风险客户。

为建立信任，公司连续五年向供应商提供为期五年的需求预测。为此，公司投资构建了世界级的数据驱动商业智能平台，能够精确追踪每个客户的预测、产品演变及供应链各环节的产能储备。这些经过内部高层审核的长期预测，让供应商能够提前规划，并见证了公司过去五年预测的准确性。最后一步是通过资本投资进行产能预留，这并非合作的起点，而是在建立了信任和可靠的合作记录之后，为巩固关系并为预测投入实际承诺的方式。

贵公司在2020年投资者日提出的基于工艺、架构和设计的三大支柱转型战略，到2026年取得了哪些具体进展？

自2019年启动转型以来，公司在三大支柱上均取得了显著进展。

在工艺技术方面，公司从历史上作为工艺的“快速追随者”，转变为技术领先者。一个关键决策是跳过7纳米节点，直接从12/16纳米转向5纳米，并成功实现。此后，公司持续在3纳米、2纳米节点上与晶圆代工厂合作进行IP穿梭测试（IP shuttles），并已开始布局1.4纳米（14埃）技术。同时，公司实现了超过50%的“A0 to Production”成功率，即芯片首次流片即成功量产，确保了产品上市时间。

在架构方面，公司已从设计约200平方毫米的芯片，成功转型为能够设计光罩尺寸（reticle size）的大芯片。目前，公司拥有业界首款单片100T交换芯片，其尺寸约为856至858平方毫米，这已达到当前光刻技术的极限。此外，已有超过10款尺寸在600平方毫米及以上的芯片实现量产出货。

在设计与IP方面，公司从拥有同类最佳但属于追随者的IP组合，转变为拥有领先的IP技术。公司大力投资于高速SerDes技术，目前已在多种工艺节点上通过芯片验证，拥有业界顶级的28G、56G、100G、200G乃至400G SerDes IP。

AI数据中心面临的关键瓶颈是什么？贵公司如何看待这些挑战？

AI数据中心的建设和扩展将面临四大核心制约，或称之为“四堵墙”：带宽、延迟、功耗（或能效）以及数据中心覆盖范围（即数据传输的距离）。所有数据中心的总拥有成本优化目标，最终都归结为在每美元、每兆瓦的成本下实现最大的Token产出，同时保证用户交互的低延迟性能。因此，AI已不再仅仅是一个芯片问题，而是一个系统架构和数据中心连接的挑战。

其中，“内存墙”是首要瓶颈之一。理想情况下，计算单元需要像人脑一样，能够以极高带宽和统一的延迟即时访问无限大的内存。但在现实世界的计算和系统架构中，内存存在层级结构，XPU访问HBM或外部DRAM池都存在距离鸿沟，这导致了性能瓶颈。因此，内存墙是制约AI基础设施规模化扩展的一个真实且关键的挑战。

Marvell如何利用其技术组合应对内存墙（Memory Wall）和铜墙（Copper Wall）这两大数据中心架构挑战？

针对内存墙的挑战，Marvell利用多种技术将内存资源作为共享资源进行重构。这包括使用控制器来分散和降低内存访问延迟，通过CXL（Compute Express Link）技术实现内存的扩展和池化，从而使内存尽可能靠近计算单元。此外，公司的光子互连技术支持内存的分解，而推理加速器则需要高性能、高密度的SRAM紧邻芯片。Marvell擅长利用这些技术对系统进行重新架构，将内存更紧密地集成到扩展（scale-up）网络结构中。

对于铜墙的挑战，该瓶颈正从AI计算集群延伸至机架和托盘层面。为了在物理限制下实现最高带宽的数据传输，必须将光学技术引入到扩展机架中，因为目前超过85%的数据中心流量发生在扩展系统内部。Marvell的解决方案是将硅光子技术集成到芯片和基板上，引领扩展光学的变革。公司掌握了多种光学调制方案以满足不同应用的距离、带宽和能效需求，并非采用单一方案。例如，马赫-曾德尔（Mach-Zehnder）调制器适用于超过20公리의距离；微环调制器可实现芯片内的最高能效；光子网络结构采用电吸收调制；而扩展互连则使用MicroLED和Micro-VCSEL等新型微发射器技术。这表明应对数据传输挑战需要多种技术的结合，Marvell凭借其业界规模最大的光学技术人才团队，正在规模化地实现这些技术。

Marvell在工艺技术、模拟混合信号和先进封装方面具备哪些核心技术基础，以支持其数据传输解决方案？

Marvell的技术基础建立在多个支柱之上。在工艺技术方面，公司不仅采用先进的CMOS纳米节点，还利用锗化硅（Silicon Germanium）、磷化铟（Indium Phosphide）等技术生产高性能的TIA和驱动器。硅光子技术是实现2公里至1,000公里距离扩展（scale-across）的关键。公司还进行先进材料科学研究，如薄膜铌酸锂（thin-film lithium niobate），并与全球领先的晶圆厂合作开发未来技术。此外，公司已开始投资等离激元技术，为未来3到5年的高带宽、高能效应用进行布局，确保技术储备领先于产品发布。

在模拟混合信号领域，SerDes是应对高带宽和低延迟挑战的核心技术。Marvell已成功展示并出货了100G和200G的高速SerDes（包括光电），并已在产品中实现400G SerDes，相关产品将于明年（2027年）量产出货，实现了六年内数据速率增长8倍。对于XPU及其附属设备，由于封装内存在超过8或10个die，需要高性能的die-to-die接口。公司拥有先进的die-to-die技术，能以极低的能耗（picojoules per bit）实现die间的数据传输，并具备先进的系统级仿真能力，以解决XPU与附属设备连接时的系统、托盘或封装层面的约束。

在先进封装方面，技术已从传统的2D单die封装，发展到2.5D多die封装（将多个die置于基板或硅中介层上），并进一步演进到die-on-die集成，例如将先进内存堆叠在逻辑die之上，或在单个封装内容纳8至12个逻辑die。这些封装基板的尺寸已超过100毫米，并正向150毫米发展。同时，为解决铜墙问题，公司也在共封装光学（Co-packaged Optics）领域进行创新，实现了全面的集成和协同设计，以支持大规模量产。这些跨领域的技术能力，包括CMOS、封装、晶圆厂合作和模拟混合信号，共同构成了Marvell的核心竞争力。

Marvell的光互连产品组合如何覆盖AI基础设施中的不同连接距离，其技术优势体现在哪些方面？

Marvell拥有业界最广泛的端到端连接产品组合，覆盖AI信号传输的全部距离，从数据中心之间上千公里的“scale-across”，到数据中心内部的“scale-out”，再到机架内的“scale-up”，直至封装内部10厘米的“scale-in”。具体产品包括：用于最长距离的相干模块和DSP；用于数据中心的PAM4 TIA、驱动器和AEC；用于机架的AEC、LPO和CPO；以及正在开发的、采用下一代光源的光学I/O Chiplet，用于将光学器件引入封装内部。

公司的技术优势源于过去30年的积累。在高速模拟领域，公司在所有化合物半导体方面都拥有专业知识，并开发了针对光学接口特定需求的模拟IP。在DSP领域，公司从早期就采用先进的CMOS工艺，并积累了支持PAM4和相干调制的深厚算法专业知识。在光子学方面，公司不仅内部开发，还与生态系统中的光学元件供应商合作，技术范围涵盖硅光子、MicroLED、Micro-VCSEL和等离激元。这种全面的技术组合使公司能够支持客户未来的任何架构选择。

TIA和驱动器在光互连中扮演何种关键角色？Marvell在该领域的技术和市场地位如何？

在光模块内部，TIA（跨阻放大器）和驱动器位于光域和电域的交界处，负责电信号与光信号之间的相互转换。其性能，包括噪声、线性度和功耗，对整个链路的质量至关重要。由于模拟电路无法像数字电路那样通过工艺节点缩微来提升性能，因此每一代产品都需要通过电路创新来实现高速性能。此外，市场需要支持多种光学器件（如NPO和CPO），每种器件都有不同的需求，这使得TIA和驱动器成为一个多样化的产品类别。

Marvell在该领域拥有深厚的历史和行业领先地位。产品方面，自40G时代起就引领行业，目前1.6T代产品已实现大批量出货，领先竞争对手两年。技术方面，公司与晶圆厂合作伙伴共同开发了跨多个工艺节点的化合物半导体技术，以满足不同光学器件对带宽、摆幅和噪声特性的差异化要求。这种多晶圆厂、多工艺的领导地位以及相应的产能投资，是保持领先的关键。这些完全自主开发的TIA和驱动器技术，为公司旗舰的DSP产品组合提供了坚实基础，实现了从200G、400G、800G到1.6T的全方位协同设计解决方案。

随着AI工作负载的多样化，Marvell的1.6T光互连产品策略如何演进？在向3.2T及更高速度演进的过程中，面临哪些技术挑战及公司的解决方案是什么？

随着AI工作负载（如训练、推理、网络、安全）的日益多样化，“一刀切”的产品策略已不再适用。Marvell的1.6T解决方案不再是单一产品，而是并行开发了多款针对特定优化的产品。其中包括作为基础的AR、针对功耗优化的RT（引入了GRO光学）、注重链路鲁棒性的RX、内置MACsec以增强安全性的RM，以及用于灵活网络开发的Petra。这种多元化的产品组合为超大规模客户提供了部署其网络和计算所需的灵活性和选择权。

展望3.2T时代，市场需求是带宽翻倍、规模更大、鲁棒性更强、功耗更低，并且仍需保持客户熟悉的可插拔收发器形态。Marvell在两年前已开始研究这些需求。公司在OFC 2025上首次现场演示了基于3纳米工艺的每通道400G PAM4技术。然而，研究发现，PAM4调制在每通道400G时，其传输距离极限在500米到1公里左右，而更大规模的部署需要长达2公里的覆盖范围，这要求采用更先进的调制方案。

Marvell的答案是Coherent-Lite技术，它将PAM4光学与传统长距离相干技术相结合，在功耗和成本之间取得了平衡。公司在ECOC 2026上展示了业界首款采用2纳米工艺的3.2T Coherent-Lite解决方案，实现了低功耗和每通道400G的性能。该技术并非全新概念，公司的第一代1.6T Coherent-Lite产品已通过OpenZR+标准在城域应用中量产出货。Marvell凭借其同时支持PAM4和Coherent-Lite的独特能力，在3.2T时代继续保持领先，并已规划了通向6.4T的路线图。

Marvell如何通过将光学技术集成到封装内部（Scale-in）来解决未来的芯片间互连瓶颈？这项技术的市场潜力如何？

随着带宽的持续扩展，芯片与芯片之间以及芯片与内存之间的接口将成为性能瓶颈。传统的电气SerDes接口虽然一直是主力，但在满足未来带宽和更长传输距离（有时需达数米）的需求方面已显现局限性。

Marvell的解决方案是采用下一代光源技术，如MicroLED和Micro-VCSEL，通过光学SerDes将它们直接集成到封装内的硅片上，以取代传统的电气SerDes。这项技术的突破点不在于光源本身，而在于系统级的集成设计和先进封装技术，使其能够基于可大规模量产的组件实现片上互连。这种高度集成需要卓越的工程能力。公司已在与客户合作，计划将此解决方案引入其系统中。随着时间的推移，这项业务有望成长为Marvell又一个数十亿美元级别的业务。

Marvell的光互连业务（包括Scale-out和Scale-in）的增长前景和收入预期是怎样的？

Marvell在光互连领域凭借技术、客户深度合作和规模化生产三大优势建立了稳固地位。Scale-out是目前最成熟且收入最高的业务，新设计导入持续推动增长。DSP业务年收入已达数十亿美元，模拟业务也正迅速向年收入超十亿美元迈进。随着数据中心数据速率代代翻倍，Marvell的内容价值也在增加，预计Scale-out需求将继续强劲增长。

此外，公司的TIA和驱动器在Scale-up领域也迎来了新的机遇，预计明年（2027年）将有显著的收入增长。综合来看，预计由Xi Wang管理的DSP和模拟业务将继续是光互连总收入的最大贡献者。根据预测，到FY31，该业务总收入预计将达到约370亿美元（预测中值）。

数据中心互连市场正经历哪些变化？Marvell如何利用其在相干可插拔模块领域的优势抓住这些机遇？

数据中心互连市场正受到几大利好趋势的推动。首先是过去十年从机箱式设备向可插拔模块的转变，这为超大规模客户带来了75%的总体拥有成本降低，并且每一代可插拔模块的单位功耗降低50%。其次，数据中心的密集化部署缩短了数据中心间的距离，增加了对相干可插拔模块的应用机会。第三，光线路系统密度的提升为网络接纳相干可插拔模块产生的高带宽创造了条件。

最重要的新趋势是“Scale-across”，即AI集群之间的直接连接，其距离从10公里到1,000公里不等，所需带宽是传统DCI的15倍。这一需求极大地推动了市场的单位容量增长和创新速度。例如，今年相干可插拔模块的总市场需求量接近100万个，而到2030年（对应公司FY31），预计将增长至超过300万个。这种陡峭的增长曲线与Marvell作为半导体巨头和规模化光学供应商的优势完美契合。

Marvell通过两种独特的市场路径来满足需求：一是直接向超大规模客户提供相干模块业务，二是作为领先的商用相干DSP供应商，服务于包括超大规模客户、新兴云服务商和运营商在内的广泛市场。

Marvell在相干模块内部集成了哪些核心自研技术，以及公司如何确保大规模制造能力？

Marvell的相干模块集成了公司多项自研的核心技术。模块内部所有蓝色标注部分均由Marvell自主设计，包括：全球规模最大、经验最丰富的DSP团队（自2006年开始研发）；利用公司强大的先进SerDes技术；业界顶尖的模数/数模转换器（A DC/DAC）；以及拥有超过20年经验的光子学团队，负责将光学与电子器件进行高度封装集成。对于模块中的激光器，公司与全球领先的激光器制造商共同设计和开发，以确保高质量、高可靠性和最大产量。

除了技术集成，大规模制造能力是Marvell的一项核心优势。将高速、高带宽的光学器件实现高良率的量产是极其困难的，而Marvell在这方面表现卓越，能够满足市场需求的急剧增长。至今，Marvell已有超过100万个相干模块在网运行，累计现场运行时间超过150亿小时，证明了其技术的成熟度和可靠性。

Marvell在Scale-across领域的相干DSP产品路线图是怎样的？公司如何保持技术领先地位？

Marvell在Scale-across领域拥有一个持续演进的多代产品路线图。公司大约十年前从100G ZR进入该市场，随后与客户合作推出了400G ZR和800G ZR。为满足客户对加密和更高性能的需求，公司又专门为800G开发了一款具备新功能的DSP。

随着技术发展到1.6T，市场需求进一步分化，Marvell为此开发了多款针对不同应用场景（如园区、城域、长途）优化的DSP，以平衡性能、功耗和距离。目前，3.2T产品正在开发中。这一代产品不仅需要更多的DSP型号，还引入了新材料。例如，1. 6T采用了薄膜铌酸锂技术，而3.2T则需要等离激元技术来实现更高带宽、更低功耗和更短的调制器。Marvell正在对这些技术进行投资，以确保其在3.2T时代准备就绪，并将率先推出采用14埃（1.4纳米）工艺的DSP。

公司在两周前于西班牙举行的ECOC会议上，首次公开演示了两款基于2纳米技术的全新相干DSP和模块，这在行业内是罕见的，也是首次在领先工艺节点上同时推出两款相干DSP。这体现了Marvell满足客户需求的创新速度和卓越的执行能力。

Marvell在Scale-across业务上的收入增长预期如何？

得益于市场的强劲顺风和公司的技术领导地位，Marvell的Scale-across业务正经历快速增长。公司目前为全球前五大超大规模数据中心客户供货，并与他们进行深度设计合作。因此，该业务的收入预计将从FY26的约5亿美元，增长到FY28的超过10亿美元，并有望在FY29至FY31的战略规划期内实现数十亿美元的收入。

Marvell在交换机业务方面的现状和新产品布局是怎样的？

Marvell在以太网交换机领域拥有一个基于Teralynx平台的成熟且不断增长的业务。受当前51.2T交换机放量的推动，预计该业务在下一财年的收入将显著超过10亿美元。

更重要的是，公司近期发布了一款新的旗舰产品Teralynx 100。该产品采用了多项前沿技术，是业界首款也是唯一一款单片、全光刻尺寸极限（full reticle limited）的裸片，实现了100 Tbps的总带宽。这是通过在单个裸片上集成512个200G SerDes实现的。作为单片器件，其延迟比多芯片模块封装的竞品低20%以上，功耗也更低。这一特性使其能够独特地同时服务于传统的Scale-out以太网应用和新兴的Scale-up市场。

Marvell在以太网交换机和网络解决方案方面有哪些产品布局和未来规划？

Marvell拥有广泛的以太网交换机产品组合，并预计Hunter T交换机本身就将在未来几年内带来数十亿美元的增量年收入。紧随其后，公司还规划了一系列基于以太网的交换解决方案，包括200T和400T交换机。此外，公司还提供ESON（Ethernet Scale-up Network）解决方案，其中包括专为纵向扩展（scale-up）优化的E115 115T以太网产品，以及后续规划中的230T和460T产品。除了以太网和EON协议，Marvell也在为客户开发基于UA Link的交换机，将于2027年发布一款U115交换机，该产品正被一家行业领先的超大规模数据中心客户部署。后续产品线还包括U230和U460交换机。同时，公司于2026年早些时候与Nvidia达成合作，现在也为客户提供基于NVLink协议的解决方案。这使得Marvell能够为所有客户的纵向扩展和横向扩展（scale-out）需求提供定制化解决方案，以满足不同应用和客户的具体要求。

人工智能工作负载的演进，特别是推理模型的兴起，对数据中心基础设施提出了哪些新要求？

行业最初几年主要致力于训练数万亿参数的模型，这对计算、内存和网络资源造成了巨大压力。大约两年前，出现了一波以推理或推理时计算为基础的新模型，例如OpenAI 03和01以及Deepseek R1。这些模型对更高容量的高带宽内存提出了要求，并推动了纵向扩展网络的发展，以增加XPU到XPU之间的内存语义互连。近期，业界转向混合专家模型（Mixture of Experts）和更长上下文的工作负载。这一趋势源于大约三年前（2023年6月）加州大学伯克利分校的一项重要创新——开源推理引擎VLM及其核心技术KV cache。KV cache通过存储键值矩阵来避免重复计算，从而提高了内存利用效率，并已在行业内迅速普及。这些创新共同推动了数据中心基础设施从以训练为中心向以推理为中心转变。目前，大约60%的数据中心基础设施用于推理。由于推理是投资回报的体现，而训练是投资，推理效率的提升显著增加了云服务提供商的营业利润。三年前，一些云服务提供商的营业利润率仅为中个位数，而如今几乎所有厂商的营业利润率都接近40%。这些利润被再投资于数据中心基础设施建设，2026年资本支出达到1.6万亿美元，预计到本十年末将增至3万亿美元。

KV cache技术对内存和网络系统带来了哪些挑战，业界又是如何从系统层面应对这些挑战的？

KV cache通过在高速内存中存储键值矩阵，使得推理模型中的交互更加迅速。然而，KV cache的容量是有限的，这对内存容量、内存带宽和网络延迟都构成了巨大压力。当系统中的可用KV cache耗尽时，要么需要从内存层次结构的其他位置重新加载键值参数，要么必须重新计算它们。这两种情况都需要为新的键值索引腾出空间，可能会驱逐现有信息，从而导致“幻觉”等问题，最终造成系统效率低下、内存延迟增加以及额外的内存和计算开销。理想的系统需要拥有近乎无限的、可被任何XPU寻址的高速KV cache。为应对这一挑战，业界首先在芯片上最大化高速SRAM的容量，然后在封装内增加高带宽内存。以Nvidia的Reuben GPU为例，其封装内内存容量约为300GB，但这对于当今先进的AI模型来说仍然远远不够。因此，行业开始构建将多个XPU互连在内存语义纵向扩展域中的系统，例如Nvidia使用NVLink和NV switch连接72个XPU。然而，内存需求仍在持续增长，并已超出单个机架的容量，行业需要扩展至512、576甚至更多的多机架纵向扩展域。

从铜缆向光纤互连的转变在多机架纵向扩展域中为何至关重要，这对网络性能提出了哪些具体要求？

目前，机架内所有XPU的互连100%采用铜缆。然而，在200-224 Gbps的数据速率下（未来将达到448 Gbps），铜缆的传输距离仅为2.5米，这限制了连接只能在机架内部进行，无法实现多机架扩展。克服这一限制的唯一途径是采用光纤。光纤利用光子无静止质量的物理特性，能够构建更大规模的全连接纵向扩展域，实现更多XPU共享同一内存池，并具备极高带宽和极低延迟。这对网络性能提出了严苛的要求。首先，带宽需要与封装内HBM的性能相匹配，HBM4的带宽约为每秒16TB，网络不能成为内存事务的瓶颈。其次，延迟必须极低，封装内延迟低于100纳秒，而理想的跨网络内存事务延迟应在200纳秒左右，远低于横向扩展网络数百倍的延迟。最后，功耗也至关重要。纵向扩展网络承载了数据中心总流量的85%，即使每比特降低几个皮焦耳的功耗，节省下来的能量也可用于计算，从而生成更多token。

针对纵向扩展网络对光学技术提出的高带宽、低延迟和低功耗要求，Marvell提供了哪些解决方案？

传统的插拔式光模块无法满足纵向扩展网络的需求，其带宽（从1.6T到3.2T）低一个数量级，且功耗和延迟均不达标。因此，该应用场景需要集成光学方案，即NPO（近封装光学）和CPO（共封装光学）。Marvell为此提供了全面的光学技术组合。这些技术分为三类：第一，为模块供应商提供驱动器和TIA；第二，提供名为Fast Pipe的全集成光引擎，支持每通道200 Gbps至400 Gbps的速率；第三，提供专为纵向扩展网络设计的Flat Pipe光学器件，其延迟和功耗更低。Flat Pipe有两种版本：一种基于新兴的OCISA行业标准，另一种是源自Celestial AI的光子织物（Photonic Fabric）技术，该技术已获得主要客户的强劲需求。Marvell在这三个类别中均取得了客户订单，包括为模块供应商提供驱动器和TIA，以及在Fast Pipe和Flat Pipe光学器件方面赢得了包括全球领先超大规模数据中心在内的多个重要项目。

Marvell的Flat Pipe光引擎在技术上有何独特之处，它如何实现性能和效率的突破？

Flat Pipe技术从底层开始就是为纵向扩展应用而设计的。其光引擎实现了更深层次的集成，将所有分立元件，包括驱动器、TIA、控制器以及最重要的模拟SerDes，全部集成到一个先进的ASIC中。这些系统通过使用模拟均衡技术，消除了对数字信号处理器的需求。由于DSP是功耗和面积最大的贡献者，移除DSP在性能和延迟方面带来了颠覆性的改变，使其成为最优化的解决方案。该技术平台同时适用于基于MRM（微环谐振器）和EAM（电吸收调制器）的硅光子技术，共享相同的控制电子器件和先进ASIC。在封装形式上，Marvell同时提供NPO和CPO两种方案以满足不同客户的需求。对于优先考虑现场可更换性、担心故障影响范围或需要可重构性的客户，可以选择NPO方案。而对于追求极致性能、最低延迟和最低功耗的客户，则可以选择CPO方案。

Marvell如何与客户合作开发纵向扩展网络解决方案，并推出了哪些创新产品来应对内存扩展的挑战？

Marvell的团队如同客户团队的延伸，从多年前就开始与全球最大的超大规模数据中心客户合作，共同规划和开发适合其需求的纵向扩展网络。合作范围覆盖从XPU接口到交换机的整个链路，包括确定铜缆到光纤IO的转换方案、选择合适的物理层和逻辑层协议等。这种深度集成使Marvell能够优化链路的功耗、延迟和带宽，帮助客户加速产品上市和首次生成token的时间，并通过遥测等技术降低运营风险、保障链路的稳定性和安全性。为进一步帮助客户突破系统架构瓶颈，Marvell推出了光子织物内存模块（Photonic Fabric Memory Module）。该产品通过光子织物内存设备将8到16个模块集成在一起，首次实现了高带宽内存扩展与计算的分离。目前，HBM只能部署在距离XPU 1.5毫米的位置，迫使客户将昂贵的GPU用作内存控制器。这项新技术从根本上改变了内存的经济性。该产品已于2026年早些时候完成流片，目前正在进行调试，并将于2027年向多个客户提供样品。

Marvell对旗下各项交换机业务和纵向扩展光学业务的未来收入有何预期？

Marvell现有的交换机业务全部为横向扩展（scale-out）业务。该业务正在快速增长，2026年实现了同比翻倍，预计明年将再次实现超过一倍的同比增长，年化收入将远超10亿美元，并将在未来增长至数十亿美元的规模。在此基础上，纵向扩展（scale-up）交换机业务作为一个新兴市场，已获得重要的客户牵引力，预计将为Marvell带来额外的数十亿美元年经常性收入机会。此外，纵向扩展光学业务也蕴含巨大潜力。由于其极高的带宽和高度集成的光引擎（如Fast Pipe和Flat Pipe），每个XPU对应的纵向扩展光学器件的价值高达数千美元。更重要的是，光学器件在链路的两端（XPU侧和交换机侧）都需要部署，而客户普遍寻求全面的端到端解决方案，这进一步放大了市场机会。

Marvell的定制芯片业务近年来取得了怎样的增长，未来的收入目标是什么？

Marvell的定制芯片业务自去年（2025年）的AI投资者活动以来，客户牵引力和市场机会均实现了显著增长。公司已将2029财年的收入预期从超过100亿美元上调至超过120亿美元，并预计到2031财年，该业务收入将达到长期目标范围的中点，约为300亿美元。这一增长得益于公司在过去几年中赢得的众多设计项目，包括在去年活动上提到的18个项目，以及此后在排名前四的超大规模数据中心客户中赢得的更多多代产品订单。

随着AI架构的演进，Marvell的定制XPU业务面临哪些新的技术趋势和机遇？

Marvell的XPU业务起步于为超大规模数据中心客户提供复杂的定制XPU，这些早期产品已达到1-2倍光罩尺寸，并集成了HBM和2.5D封装技术，目前已实现大规模出货。展望未来，随着客户对性能要求的不断提升，XPU的复杂性将持续增加。预计将出现集成更多计算晶片、更多HBM和独立铜缆IO小芯片的3.5D封装方案。到N+2代产品，计算核心和HBM数量将进一步增加，XPU将面临“铜墙”瓶颈，需要集成光学IO。Marvell在连接IP、NPO和CPO技术方面的深厚积累，以及与Nvidia在NVLink Fusion解决方案上的合作，使其在满足未来XPU架构扩展需求方面处于有利地位。

Marvell如何利用其在传统数据中心市场的IP和产品经验，拓展XPU附加芯片（XPU-attach）市场？

Marvell在传统数据中心市场拥有数十年的经验，为超大规模数据中心客户提供了数百万颗网络、处理、安全、存储和内存产品。随着行业向AI转型，客户最初沿用了这些商用解决方案，但随着XPU日益复杂，他们需要围绕XPU进行深度优化的附加芯片。Ma rvell预见了这一趋势，并利用其现有的IP、产品专长和客户关系，将商用IP转化为半定制解决方案。XPU附加芯片市场对Marvell极具吸引力，因为这些芯片插槽具有很强的客户粘性，可以跨越多代XPU，并能充分利用Marvell的IP和专业知识，甚至可以与非Marvell的XPU配合使用，从而扩展了公司的市场覆盖范围。

在网卡领域，Marvell如何从商用市场转向为超大规模数据中心提供定制化解决方案？

传统数据中心以商用网卡为主，IO速率通常在100G或以下。Marvell在该领域拥有数十年经验，早在2005年就发明了智能网卡。然而，如今所有超大规模数据中心客户都已转向或正在转向定制化方案，因为标准网卡无法满足其对IO速度、带宽、配置、数据路径、加速器、定制网络协议和集成CPU的特定优化需求。Marvell凭借其在100G、200G、400G的领先SerDes IP，以及在网卡高性能数据路径计算和加速方面的深厚经验，已成为客户的可靠合作伙伴。公司最新的定制网卡芯片面积已超过400平方毫米，并已获得多家超大规模数据中心客户跨越多代产品的设计订单，这些项目正在或即将在未来进入量产阶段。

AI工作负载如何改变了内存市场的格局，Marvell在该领域提供了哪些产品和解决方案？

传统数据中心的工作负载是计算密集型而非内存密集型，CXL最初也是为此类应用开发的。然而，AI的出现彻底改变了这一状况。推理和KV cache等工作负载对内存容量和带宽需求巨大且对延迟敏感，导致了内存短缺。Marvell很早就预见到“内存墙”挑战，并利用其在CXL的早期投资，与一家领先的超大规模数据中心客户合作定义了差异化解决方案。如今，Marvell已成为内存扩展和近内存计算领域的领导者，拥有基于5纳米工艺的最广泛高性能解决方案组合。公司的Structer X产品支持DDR5和DDR4内存，并提供业界领先的内存容量和压缩技术；Structer A产品则将计算更靠近内存，以加速LLM等内存密集型工作负载。这些早期设计项目正在多家超大规模数据中心客户中量产，并有多个多代际项目正在执行中。此外，公司正开发直接连接到XPU的定制内存扩展器，为内存扩展业务开辟了新的增长点。

在存储领域，超大规模数据中心客户的需求发生了哪些变化，Marvell如何应对这些变化？

历史上，存储控制器市场由商用解决方案主导，通常与闪存捆绑销售。随着AI工作负载越来越依赖闪存为XPU持续提供数据，存储卸载性能变得至关重要。超大规模数据中心客户希望控制其存储固件和软件，以便在多代SSD和多家NAND供应商之间复用其投资，而不受限于特定硬盘供应商。Marvell利用其数十年的存储经验和商用技术，构建了领先的5纳米半定制SSD控制器和存储加速器产品组合。公司的多供应商控制器为客户提供了高性能和定制功能，同时赋予其软件完全控制权。其存储加速器则能提升存储吞吐量，并提供机密计算和虚拟化卸载功能。随着存储需求大约每代翻一番，这为Marvell的定制存储业务创造了强劲的增长动力。

Marvell识别出哪些新兴的XPU附加芯片机会，并为此开发了哪些解决方案？

Marvell识别出两个新兴的XPU附加芯片机会。第一个是AI基础设施管理芯片。传统数据中心的BMC（基板管理控制器）仅需监控包含约150个传感器的简单服务器。而AI服务器极为复杂，传感器数量超过1,500个，每天产生数百兆字节数据，管理复杂度要求性能提升1,000倍。为此，Marvell利用其Octeon技术和5纳米IP，开发了一款半定制处理器，为AI基础设施管理工作负载提供了10倍的性能提升，并已与多家超大规模数据中心客户开展合作。第二个机会是推理加速器。这是一种连接到X PU以卸载特定工作负载的高度复杂的大型芯片。Marvell正在投资相关技术，包括高速SerDes、通向光学的IO、比标准方案带宽提高17倍且功耗降低三分之二的SRAM技术，以及先进的3.5D封装技术，并已与多个客户就此展开接洽。

Marvell对XPU附加芯片市场的规模和未来增长有何预期？

Marvell预计，随着AI性能的扩展和XPU复杂性的增加，XPU附加芯片的搭载率和平均售价都将提高，从而显著扩大市场机会。可以预见，每个XPU将附加一到两个此类芯片，其ASP约为1,000美元。基于此测算，每个附加芯片类别（如网卡、内存、存储、AI基础设施管理和推理加速器）都可能代表着十亿美元级别的市场机会，其中一些甚至能达到数十亿美元。随着这些项目的陆续量产，Marvell正在构建一个在XPU和XPU附加芯片之间日益均衡的大规模定制业务。公司预计，定制业务收入将从2028财年到2029财年增长两倍以上，达到超过120亿美元的规模。

关于公司的定制化业务机会，其多供应商采购（multi-sourced）的程度如何？在2031财年300亿美元的预测中，XPU Attach业务约占一半，这与公司此前宣布的与主要超大规模数据中心客户签订的大型战略协议如何协调？

公司的定制化项目基本上都是专有的、单一来源的（sole source），采用了Marvell的IP和技术，尤其是在更复杂的产品上。对于XPU Attach业务，其核心始于Marvell，在某些情况下甚至完全采用我们的设计，即所谓的“build to spec”模式，客户提供规格，我们合作并交付产品。

关于到2031财年300亿美元的业务规模，其构成在XPU项目和XPU Attach之间大致是均衡的，但具体比例可能会根据某些项目的起飞情况而有所倾斜。在当前的2031财年模型中，对于2024年8月宣布的大型战略协议（涉及认股权证）的价值评估是务实且经过审慎判断的，并未计入该认股权证的全部潜在价值，而是纳入了我们认为在当前时间点非常合适的预估部分。这表明，除了该协议外，还有一系列其他健康的芯片项目正在进入。截至大约一年前，我们已经赢得了18个此类项目，此后又增加了更多，这些项目遍布所有不同的超大规模数据中心客户和各种技术。因此，到2030年，定制化业务将变得非常多元化和丰富，避免了将所有希望寄托于单一大型芯片项目的风险。我们已经建立了一个相当可观的产品组合，这将为未来几年的增长提供有力支持。

业界出现关于“Powered Shell”（即配备了电力和外壳的数据中心空间）是否充足的讨论，这是否会对公司的XPU项目构成限制？在与超大规模数据中心客户高层的交流中，这是否是一个议题？

在我们与客户的讨论中，“Powered Shell”的可用性并未对我们的XPU项目、定制业务或任何与当前收入相关的业务构成限制。我们的模型已经考虑了数据中心资本支出的动态变化。我们预测从2026财年到2031财年，数据中心资本支出的年均复合增长率为35%，但这并非线性增长。当前该支出增速可能高达70%或更高，我们预计在此期间的末期，增速将放缓至20%左右。因此，我们的模型已经为AI业务随时间推移可能出现的调整消化期内置了大量缓冲。如果资本支出表现好于预期，我们的业绩也会相应更好。我们的业务遍及所有客户的整个机群，不仅销售基于定制系统的产品，我们广泛的基础业务也连接着全球每一个GPU、XPU和加速器，因此这目前对我们而言不是一个问题。

在2030日历年，公司互连业务的总潜在市场预计为380亿美元，能否进一步分解该市场的构成，例如DSP份额、DSP出货量、NPO、CPO等方面的细节，以及增长最快的领域是哪里？

互连业务的增长主要由几个方面驱动。首先，横向扩展（Scale-out）是我们目前最大的业务，并将持续增长，我们预计至少能与市场同步增长，无意在此领域丢失任何市场份额。其次，跨集群扩展（Scale-across）业务也已在增长，随着数据流量的增加和设备数量的上升，我们预计将与该趋势同步扩展并保持地位。在这两个业务中，每一次技术代际更迭，例如从800G到1.6T再到3.2T，都伴随着平均销售价格的提升，因此增长不仅来自出货量，也来自单价的提高。

在此基础上，纵向扩展（Scale-up）光学业务将成为新的增长层。目前该业务收入几乎为零，但从明年（2027年）开始将达到数亿美元，并随后实现极为快速的增长。此外，片上扩展（Scale-in）业务，例如利用微发射器（micro emitter）技术，是一个潜在的看涨期权（call option），尽管在2031财年时可能还不会产生实质性影响，但具备远期潜力。目前我们不会提供比这更精确的分解。

在截至2031财年的目标模型中，是否包含了来自AI Labs的业务？公司如何与这些机构合作，这部分业务是潜在的上行空间吗？如果产生收入，将归入哪个类别？

是的，我们的模型中包含了与AI Labs相关的业务机会，这些机会与我们现有客户的机会一样广泛。当前模型的核心增长引擎高度依赖于四大超大规模数据中心客户，但业务本身是高度多元化的，我们向这些大客户销售的产品多达15、20甚至30种，深度嵌入其基础设施中。我们看到这四大客户在资本支出中的占比越来越高。

与此同时，我们与AI Labs的合作确实是一个真正的看涨期权。无论如何，我们的技术都会被嵌入到他们的基础设施中。例如，迄今为止所有已创建的模型都是使用Marvell的连接技术进行训练的，因此我们的技术将被全球所有模型开发者广泛使用。未来的上行空间可能来自于他们寻求更多定制化或其他类型的解决方案，这对Marvell而言也是一个机会。

考虑到高增长市场中客户为确保供应而超额预订的历史常态，公司如何看待和管理远期预测（如到2030年）中存在的风险？本轮周期与以往的超级周期有何不同？

我们对预测的信心基于几点。首先，虽然我们将框架设定为五年，但我们对明年（2027年）实现200亿美元收入有清晰的可见度和高度的信心。因此，预测的挑战实际上是从2027年延伸到2030年，这是一个为期三年的展望，而非从今天开始的五年。

其次，我们对业务的历史表现和当前进展有深入了解。除非发生颠覆性的宏观事件，我们认为现有项目进展顺利，AI投资持续强劲，甚至超出了我们所有的预期。与2024年4月时相比，市场势头持续高涨。

为了对冲风险，我们的模型内置了两个关键假设：一是在预测期末，数据中心资本支出增速将放缓；二是我们提供了一个结果区间（range of outcomes），这为可能的波动提供了缓冲。即使从200亿美元的基数增长到我们预测区间的下限，增长路径也是可以实现的。我们已经围绕这个目标调整了供应链，因此对实现目标抱有很大信心，尽管这无疑会受到市场动态的影响。

考虑到XPU attach业务与网络高度相关，且定制化厂商数量有限，为何公司对该业务300亿美元的营收目标在2,350亿美元的潜在市场总额中仅占约13%的份额，这一数字是否是基于自下而上的预测或出于保守考虑？

公司的300亿美元营收目标是基于一个非常现实的计划。首先，整个XPU定制化市场的规模增长远超预期。例如在2024年4月，我们预测的定制化TAM为400亿美元，而现在我们认为该市场规模已达到2,350亿美元。一年前，我们曾预计XPU attach的市场规模约为150亿美元，而如今这一数字已增长了数倍。其次，基于我们目前的设计中标率，我们有信心在XPU attach领域占据非常高的市场份额。我们的策略是在XPU attach市场凭借众多设计中标项目获得强势地位，同时在完整的XPU项目上，有选择性地参与少数几个关键的旗舰项目，以实现长期深度合作。这种策略组合构成了我们多元化的业务构成。因此，将300亿美元的目标置于2,350亿美元的市场总规模中，得出13%的份额，这是一个合理的、可实现的目标。我们正全面争取市场机会，并专注于在客户最需要我们参与并能创造价值的领域进行投入。基于现有的业务储备和已获得的设计中标，我们有非常清晰的路径来实现这一目标。

自收购Celestial以来，公司的规模化（scale-up）机遇有何演变，特别是在NPO（近封装光学）领域的设计活动进展如何？同时，Microixel技术是否也构成了一个规模化机遇？

自收购Celestial以来，规模化（scale-up）机遇的发展非常迅速。2025年，我们将规模化光学视为一个巨大的战略拐点。公司内部原有团队已在光引擎（light engine）技术上投入多年，为抓住市场机遇，我们决定通过收购Celestial来增强实力，组建了强大的光学团队。收购完成后，NPO（近封装光学）部分获得了强劲的发展动力。我们早前凭借SiGPHY产品在过去几年开发的NPO模块中已获得大量订单和领先地位，整合Celestial后，我们向市场展示了结合后的技术路线图和规模化交换芯片路线图，这促使一年前赢得的NPO设计项目从潜在状态转为落地，目前正应用于实际的客户设计中。

市场演进路径并非简单的技术迭代。NPO将率先放量，并为多数客户最终转向CPO（共封装光学）铺平道路，但CPO的独立项目也在同步推进，部分客户希望在其平台上直接采用最终的CPO方案。因此，NPO和CPO将并行发展，而非顺序替代关系，铜连接方案也将继续共存。

关于技术加速，人工智能的需求正迫使行业比原计划提前半个节点转向光学方案，推动了NPO形态产品的快速应用。无论是通过我们的模块合作伙伴提供NPO产品，还是我们直接提供光引擎，公司都能在其中获益。我们的光学技术，无论是NPO还是CPO形态，都可以满足客户需求。整合后的团队能够利用所有硅光子代工厂（包括台积电的COUPE技术）和不同的调制器技术，以客户需求为起点反向开发，保持技术方案的中立性。

关于Micro-emitter（微型发射器）技术，从铜缆到光学的规模化转型是前所未有的机遇，其体量和应用场景都远超以往。为应对空前的部署量，我们不仅依赖传统激光器光源，还在探索如Micro-emitter这样的新型光源技术，以寻求更多元化的供应链和更大的灵活性。我们将把这项技术与公司在封装和光学领域的经验相结合，为市场提供集成的解决方案。

相较于完整的定制化XPU，XPU attach策略是否能缩短产品上市周期？同时，考虑到该策略更多地利用了公司现有的IP，其毛利率水平是否会更高？

是的，XPU attach策略在上市周期和毛利率方面均具备优势。在上市周期方面，由于XPU attach方案高度利用了公司现有的、甚至客户已在使用的成熟产品和核心IP，我们可以非常迅速地进行调整和定制，从而显著缩短产品上市时间。这构成了我们的一项核心竞争力。相比之下，一个全新的XPU项目如果涉及全新的工艺和封装，其开发周期自然会更长。

在毛利率方面，正如我们在2025年投资者日所阐述的，XPU attach业务的毛利率确实预期会高于完整的定制化XPU业务。这主要得益于我们IP的差异化优势以及业务的体量。最初市场可能对“云优化芯片”或XPU attach策略有所疑虑，但事实证明这是一个非常优质且市场需求旺盛的业务领域，将构成我们定制化收入的重要组成部分。随着加速器数量的增长和可观的平均售价，这些业务对我们规模的公司而言是意义重大的机遇，为我们实现800亿美元的长期目标提供了坚实的业务组合。

行业中关于“scale-in”的讨论日益增多，它被视作通过光学技术实现远程内存访问，并可能是一个数倍于“scale-up”的巨大市场。公司如何看待这一市场的规模、目前的参与情况以及未来的发展时间线？

我们认为“scale-in”将是公司未来增长的另一个巨大且意义非凡的驱动力，它将构成继“scale-up”之后的第四个增长支柱。目前，我们已经对这一领域有清晰的观点，并已投入研发资源，与多个客户就此展开了多个合作项目。我们有专门的团队与关键合作伙伴共同推进这项技术的开发，这并非小规模的实验，而是积极的战略投资。

尽管“scale-in”市场潜力巨大，但目前我们的核心业务本身就足以支撑公司实现数倍的增长。我们今天分享的信息主要聚焦于这些核心业务。我们将“scale-in”视为一个现在布局、未来几年可以向市场更新进展的长期机遇。虽然它可能在当前规划期内开始贡献，但它更可能在未来的投资者日中成为Marvell连接技术故事的核心主题之一。目前，我们的第三个增长支柱“scale-up”尚未完全启动，但我们已经将第四个支柱“scale-in”纳入了发展蓝图并积极投入。关于具体的时间线，行业内有观点认为最早的“scale-in”机会可能出现在2029年。