半導體界一周兩併購案!Marvell 100億美元買下網通晶片Inphi,搶進雲端及5G戰場
半導體界一周兩併購案!Marvell 100億美元買下網通晶片Inphi,搶進雲端及5G戰場

半導體產業併購再起!AMD剛宣佈以350億美元收購賽靈思,全球第7大IC設計公司邁威爾科技(Marvell Technology Group Ltd.)29日宣佈以現金搭配換股方式併購Inphi,這是一家專門供應資料中心、電信業高速資料傳輸晶片的公司,推算併購成本在100億美元。

邁威爾發佈聲明表示,這次合併將有高度互補性,邁威爾將支付Inphi股東每1股66美元現金及換發新重組公司股票2.323股方式併購Inphi,原股東將持有「新邁威爾」83%股權,而Inphi股東將持有13%,合體後的新公司將是一家市值400億美元的半導體巨頭,藉此將進軍雲端及5G戰場。以此推算,Marvell以50億美元左右現金及50億美元左右股票完成合併。

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Marvell進軍資料中心戰場。
圖/ marvell

雙方預估2021年底完成併購,Inphi的執行長Ford Tamer將加入邁威爾董事會,據了解,他先前曾是博通高階主管。在一個月前,輝達Nvidia才宣佈400億美元要併購Arm。

第七大IC公司加速併購,專注資料中心戰場

邁威爾是全球第七大IC設計公司,上半年營收7.16億美元,市值約260億美元,過去20年這家大型IC設計公司業務重心不斷調整,15年前麥威爾還在手持裝置市場奮戰,2017年併購Cavium後大力佈局網通市場,2019年將無線WiFi及藍牙部門出售給恩智浦半導體後,明確表示將專注於資料中心市場。

根據官方資料顯示,邁威爾主要四大晶片領域包括伺服器運算晶片、網通、儲存及客製化ASIC晶片業務。

邁威爾進軍資料中心企圖心十分明顯,今年才剛宣佈放棄通用伺服器處理器業務,希望專注資源於打造客製化晶片,以滿足超大規模資料中心客戶需求,比方今年就跟微軟合作開發客製化晶片Thubder X,邁威爾也預期,類似亞馬遜AWS這樣有能力自己開發自用晶片的業者不多,這或將是他們的機會:成為雲端服務巨頭的客製晶片伙伴。

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100G以上寬頻高速網通市場正起飛。
圖/ Inphi

然而伺服器使用ARM架構處理器仍在起步階段,ARM陣營滲透率還遠低於X86處理器,同時,邁威爾的儲存晶片生意也面臨危機,隨資料中心逐漸採用SSD(固態硬碟)為儲存裝置,邁威爾過去最大的HDD硬碟控制器的需求正逐漸下滑,儘管邁威爾也開發了SSD晶片,但目前電腦處理器幾乎已經可以同時兼管,在寬頻網路運算晶片也面臨強大對手:博通(Broadcom)。

台灣伺服器業者指出,邁威爾在資料中心伺服器佔有率不高,超大資料中心等級網通晶片高達9成以上是博通天下,這也可能是邁威爾亟需併購Inphi,這家已有資料中心與電信機房客戶的網通晶片業者背後關鍵動機。

高速傳輸網通晶片新銳,資料中心市佔率34%

Inphi是何許人也?根據2019財年年報內容,成立於2000年的Inphi擁有超過1千名員工,其中85%以上都是工程師,公司自許是全球「高速資料傳輸/互連」的領導品牌,年營收約3.66億美元,並在2015至2019年創造年營收複合成長率(CAGR)30%表現。

Inphi的兩大客戶:資料中心業者、電信業者,今年前三季營收貢獻分別為55%、45%。公司指出,新冠狀病毒(COVID-19)疫情下催生居家辦公、串流、電商發展,加上5G陸續落地帶動大量數據需求,如美國電信業者AT&T行動網路流量大增4成、CDN業者Akamai三月份流量則比去年同期成長一倍。

簡單來說,由於Inphi具有可提高訊號完整度、降低系統能耗、最大化流量、最小化延遲的技術實力,可協助資料中心業者內部網路傳輸、中心與中心之間的網路傳輸速度提升,更重要是在光通訊與數位傳輸訊號間處理轉換;協助電信業者的5G網路、核心網路接取和光纖網路速度提升,在100G以上傳輸頻寬領域有一席之地。

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因疫情關係,許多商業活動雲端話,使寬頻網路需求將持續成長。
圖/ 技嘉

Inphi預估他們傳輸晶片在資料中心基礎架構市場中,連接埠數市佔率達34%,因此分析師認為若真加入邁威爾,等於「補上最後一塊通訊拼圖。」

彭博社分析,微軟和思科目前是Inphi的最大客戶,而Inphi的客戶名單中也包含風波不斷的華為,過去他們亦曾被華為列入核心供應商名單中。

Inphi股價在今年已上漲約50%,且上半年便繳出3.15億美元營收,因疫情明顯受惠。

分析師認為,邁威爾過去曾宣布以17.6 億美元向恩智浦出售Wi-Fi 和藍牙晶片業務,而此次併購舉動若成真,象徵他們與輝達都把重心移往資料中心領域。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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