Marvell如何打造AI芯片的“数据高速公路”？从定制SRAM到光SerDes，全栈技术引爆数据中心革命！
在人工智能狂飙突进的时代，大模型、生成式AI、高带宽推理任务正以前所未有的速度重塑全球数据中心的底层架构。
曾经的通用CPU计算范式正在被GPU、TPU乃至各类定制XPU芯片全面取代，而支撑这些AI芯片高效运转的，是一整套看不见却至关重要的“数据高速公路”——高速互连、先进封装、定制内存、低功耗SerDes……在这场技术军备竞赛中，有一家公司低调却强势地站在了舞台中央：Marvell（美满电子）。
它不像英伟达那样高调炫技，但却是几乎所有主流云厂商背后不可或缺的“隐形冠军”。从定制SRAM到全球首发448G光电SerDes，Marvell正以“全栈自定义平台”战略，成为下一代AI基础设施的核心引擎。
今天，我们就深度拆解这家全球顶级半导体公司如何用硬核技术，打通AI芯片的每一寸“血管”！
云巨头疯狂砸钱，AI基础设施迎来黄金爆发期
根据Marvell引用的市场数据，自2023年起，美国四大云服务商——亚马逊、微软、谷歌和Meta在AI基础设施上的资本支出以高达46%的复合年增长率狂飙突进，预计到2025年将突破3270亿美元！
这不是普通的技术升级，而是一场彻底的架构革命。
过去，数据中心靠一堆通用CPU堆性能；如今，它们正全力转向以加速器为核心的异构计算架构。
GPU固然耀眼，但高昂的采购成本、持续的供应紧张和功耗瓶颈，正逼迫云巨头走向“自研ASIC”的道路。而Marvell，正是这场去GPU化浪潮中最关键的技术推手之一。不仅如此，OpenAI、xAI这类“模型优先”玩家，特斯拉、苹果这类“应用驱动”巨头，以及Humain、Stargate等主权AI新势力，也纷纷加入定制芯片大潮，推动AI基础设施走向多元化、分布式、协同优化的新生态。
打破GPU垄断！Marvell的“XPU + XPU Attach”架构横空出世
面对NVIDIA GPU价格高企、产能吃紧的现实困境，云厂商纷纷启动“去英伟达化”战略，转而设计自家定制芯片以优化每瓦性能（performance-per-watt）并控制总拥有成本（TCO）。
Marvell敏锐捕捉到这一趋势，提出“XPU + XPU Attach”双轮驱动架构。
所谓Custom XPU，指的是为客户量身打造的AI推理、信号处理或通用计算核心；而Custom XPU Attach，则是围绕XPU的全套支持系统，包括高速SerDes串行器、芯片到芯片（D2D）互连、Scale-up扩展网络、内存池控制器、安全引擎和管理单元等。
这套架构让Marvell不再只是IP供应商，而是真正的“系统级芯片合作伙伴”。
截至目前，Marvell已在四大云巨头中部署了12个芯片插槽（3个XPU + 9个Attach芯片），并在新兴超大规模客户中再添6个，总计18款AI加速芯片已量产——这组数字，正是其平台战略获得行业广泛认可的铁证！
全栈技术护城河：从系统架构到制造物流，五大支柱构筑技术壁垒
Marvell真正的杀手锏，不是某一项单点技术，而是贯穿“硅片到系统”的全栈整合能力。
它拥有五大核心技术支柱：
第一是系统架构设计，帮助客户定义数据流与并行计算模型，优化SoC整体效率；
第二是自研IP库，包括高性能SerDes、定制SRAM、内存控制器和片上互连；
第三是硅片服务，支持2纳米、14埃（Å）、16埃等最先进工艺节点的逻辑设计；
第四是先进封装，整合扇出型（Fan-out）、2.5D、CoWoS（台积电的Chip on Wafer on Substrate）以及共封装光学（CPO）等技术，大幅提升系统密度和能效；
第五是制造物流，打通从晶圆制造到系统级表面贴装（SMT）的全链条，确保供应链高效稳定。
这种端到端能力，让Marvell能在AI芯片设计早期就深度介入，实现真正的协同优化。
光电融合！Marvell首发448G SerDes，定义下一代互连标准
在2025年OFC（光纤通信大会）上，Marvell扔出一枚重磅炸弹——全球首款448G电气-光SerDes！这一突破性技术直接支撑CPO（共封装光学）、LPO（线性驱动可插拔光学）和OIO（光I/O集成）等下一代光互连架构。
传统电互连在高速率下功耗剧增、信号衰减严重，已逼近物理极限。而光互连凭借低延迟、高带宽、低功耗优势，正从“可选方案”变为“必选项”。Marvell的448G SerDes不仅速率翻倍，还大幅降低每比特功耗，使机柜间（rack-to-rack）、甚至Pod间（pod-to-pod）的AI集群通信真正实现“零瓶颈”。这意味着未来AI训练集群可无限横向扩展，而不再受限于电互连的物理距离与功耗墙。
定制SRAM与HBM：破解AI芯片的“内存墙”困局
如果说互连是AI芯片的“血管”，那内存就是它的“心脏”。
在先进工艺节点下，传统SRAM的面积和静态功耗问题日益严重，成为制约AI芯片能效的关键瓶颈。
Marvell祭出“定制SRAM”解决方案，实现三大飞跃：同等带宽下面积缩小50%、待机功耗降低66%、单位面积带宽密度提升17倍！这些指标堪称恐怖，特别适用于L2/L3缓存、神经缓存（neural cache）和推理权重缓冲区。
目前，这套定制SRAM已集成于多款头部AI加速器中。与此同时，Marvell还在同步推进定制HBM（高带宽内存）系统，将其与CPO光子封装平台深度耦合。这种异构集成方案，不仅打通了计算核心与内存之间的“最后一厘米”，还构建起面向NoC（片上网络）和Scale-up Fabric的高性能内存底座，为数据中心提供低延迟、高吞吐、可横向扩展的计算基础设施。
从单点优化到全栈协同：Marvell的2025技术路线图揭示三大行业拐点
展望2025年及以后，Marvell清晰描绘了加速计算演进的三大关键方向：
第一，从单一GPU主导转向可定制的XPU系统架构；
第二，从电SerDes全面过渡到光电融合的集成互连；
第三，从标准SRAM升级为定制内存与高密度封装的一体化方案。
这三大趋势，本质上是从“局部优化”走向“系统级协同设计”的范式转移。在埃米（Ångström）工艺时代，单靠工艺微缩已无法满足AI算力爆炸性增长的需求，唯有像Marvell这样，同时掌握工艺、IP、封装、互连四大核心能力的公司，才能构建出兼具规模、效率与灵活性的新一代AI基础设施。
对Marvell而言，芯片早已不再是孤立的功能模块，而是未来数据中心的“建筑基石”——每一块砖，都经过精密计算与系统协同。
为何Marvell能成为AI基建的“幕后推手”？
Marvell成立于1995年，总部位于美国加州，是全球领先的半导体解决方案供应商，尤其在数据存储、网络通信和定制芯片领域拥有深厚积累。过去十年，Marvell通过一系列战略并购（如收购Aquantia、Inphi）迅速切入高速互连与光通信赛道，并深度绑定苹果、亚马逊、微软等顶级客户。
其技术团队汇聚了来自Broadcom、Intel、台积电的顶尖芯片架构师与封装专家，具备从系统定义到物理实现的全链条能力。
更重要的是，Marvell采取“客户共研”模式——不是简单卖IP，而是与云厂商联合定义芯片规格，确保从第一天起就精准命中需求。这种深度绑定，使其在AI芯片基础设施领域建立起难以复制的生态护城河。