「下一家兆元公司，各位先生女士。」輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳站上Marvell在Computex的演講舞台時，這樣形容這家對台灣讀者相對陌生的美國半導體公司。這句話帶動Marvell股價大漲逾3成，創下該公司史上最大單日漲幅。
黃仁勳這句話帶有站台意味，因為輝達於兩個月前宣布向Marvell投資20億美元，雙方合作範圍涵蓋光學、矽光子與NVLink Fusion等技術，但也點出AI基礎設施正在出現的新變化：當AI工廠愈蓋愈大，競爭焦點不只在GPU與HBM本身，也開始轉向「連接技術（connectivity）」，也就是如何把大量運算資源高速、穩定且低功耗地連接起來。
「當你（使用代理AI時）把一個運算問題拆解成許多部分，並分散到整座資料中心中執行時，最不可或缺的就是連接能力。」黃仁勳解釋：「這就是為什麼Matt做得這麼好，也就是為什麼Marvell如此關鍵。」
Marvell執行長墨非（Matt Murphy）則形容，Marvell與運算公司、記憶體公司都有策略合作關係，「某種程度而言，我們是這個產業裡的瑞士。」換句話說，Marvell想扮演的不是AI工廠裡最顯眼的GPU供應商，而是在不同晶片、不同系統與不同雲端服務商之間，提供高速資料移動技術的「中立國」。
Marvell是誰？
Marvell並非一開始就站在AI資料中心舞台中央。墨非回顧，2016年他接任執行長時，Marvell年營收約23億美元，資料中心業務占比不到10%，消費性產品則占超過60%。他甚至在台上開玩笑，當時Marvell的重要設計案之一，是第一款能連接Wi-Fi的「芭比夢幻屋」。
但墨非當時判斷，下一波半導體成長會來自Google、Amazon、Microsoft、Meta等資料平台公司。這些公司需要的技術，不只用來運算，也要能移動、儲存、處理與保護大量資料。因此，Marvell開始把公司定位轉向「data infrastructure」，也就是資料基礎設施。
過去10年，Marvell透過併購與內部研發，把產品組合轉向資料中心、客製化晶片、交換器與高速連接。墨非表示，Marvell透過併購投入約225億美元，內部研發投入約180億美元，同時出售約45億美元資產，合計約360億美元打造資料基礎設施平台。
這場轉型也反映在營收結構上。墨非指出，Marvell最近一季資料中心業務已占營收超過75%，公司樣貌與10年前明顯不同。他也表示，根據華爾街對今年的共識預估，Marvell今年營收預計將成長到114億美元，相較過去五年約成長2.5倍。對Marvell來說，AI所帶來的熱潮，是它過去10年轉型押注的結果。
為什麼AI工廠需要Marvell？
墨非在演講中問了一個問題：什麼決定AI基礎設施的效能？很多人會先想到GPU、XPU、製程節點或記憶體頻寬，但他認為，這些都不是完整答案。因為單一處理器再快、記憶體再大，也無法獨立支撐今天的AI工作負載。AI系統需要成千上萬顆處理器共同運作，未來甚至可能走向數百萬顆處理器協同運算。
這也是Marvell切入AI工廠的核心理由。當AI基礎設施從單顆晶片，擴大到整個機櫃、資料中心，甚至跨資料中心運作，處理器之間能否高速交換資料，就會直接影響系統效能。「各位，我們已經看到加速運算出現驚人突破，也看到HBM的興起，用來因應AI帶來的挑戰。但下一波重大的創新與規模化，將來自這些系統底層的連接技術。」墨非表示，過去產業已經先後面對算力與記憶體瓶頸，現在瓶頸正轉向連接能力。
黃仁勳在對談中也呼應這個說法。他指出，有用的AI（useful AI）已經到來，而新一代AI運算模式是代理式AI。「這些AI代理有一種特定的運算平台，也就是一種拆解式、分散式的運算模式。」運算將會分散到整個資料中心執行，當運算被拆解並分散，Marvell所擅長的「連接能力」就成為關鍵技術。
「產業裡的瑞士」是什麼意思？為什麼想要成為「中立國」？
Marvell說自己是「產業裡的瑞士」，不是指它不參與競爭，而是指它的核心優勢在連接能力，因此不想被綁定成某一家運算公司或雲端服務商的附屬供應商。
AI資料中心裡會有GPU、CPU、記憶體、交換器與光學連接，這些元件可能來自不同公司，但最後都必須被接在一起，才能形成一座真正能運作的AI工廠。Marvell切入的正是這一層： 它提供高速輸入／輸出（I/O）、SerDes（序列／解序列器）、交換器、光學與矽光子等技術，讓資料能在晶片、伺服器、機櫃與資料中心之間高速移動 。
換句話說，Marvell的價值不是押注某一種運算晶片，而是提供不同運算平台都會需要的資料移動能力。它越能跨平台合作，這套連接能力的市場就越大；如果被視為只服務單一陣營，反而會限制它的角色。
Marvell所說的「中立國」，更精準地說，是不綁定單一平台的連接層供應商。它可以與輝達合作，也可以服務雲端服務商自研晶片需求，因為它想賣的不是某一套運算平台，而是讓不同晶片與系統都能接進AI資料中心的高速連接能力。
光互連與CPO，為什麼成為下一個重點？
Marvell押注連接技術，其中一個關鍵方向是光互連與CPO（共同封裝光學）。墨非指出，銅線簡單且成本低，業界會盡可能長時間使用銅線；但銅線在頻寬與距離上有物理限制，訊號頻寬越高，可傳輸距離就越短。他舉例，100Gbps每通道系統大約可使用5公尺銅線，200Gbps每通道約剩2.5公尺。由於機櫃高度約2公尺，再加上內部走線，2.5公尺已接近極限。當速度推進到400Gbps每通道時，銅線將難以完整連接整個機櫃。
這就是CPO被放進討論的原因。CPO是把光學連接帶到封裝內，靠近交換晶片或運算晶片，減少高速訊號在銅線的傳輸距離，進一步降低功耗並提高連接密度。
黃仁勳在對談中也說，正確策略不是立刻把銅線全部換成光學，而是「能用銅線就盡量用銅線，必須用光學的地方才用光學」。他認為，未來5到10年，資料中心仍會大量使用銅線，也會大量使用光學連接，「銅與光的交會會持續很長一段時間。」
墨非最後也把這場連接技術轉型，拉到更長期的資料中心架構想像。他表示，未來資料中心可能走向一個「沒有距離限制」的資料基礎設施，運算、記憶體、網路與光子技術會像一個統一系統般運作。當運算與記憶體資源能被統一管理，基礎設施也能依照工作負載動態組合，AI系統設計就有機會從「受限於互連距離」，轉向「依照模型需求配置資源」。
除了黃仁勳，日月光吳田玉為何也為Marvell站台？
這場演講另一個值得注意的安排，是日月光投控營運長暨執行長吳田玉也上台「挺Marvell」。墨非在演講中表示，客戶需要的不是簡報、展示或概念驗證，而是可靠、可製造、能夠大規模部署的方案，而台灣供應鏈能夠滿足這個需求。
吳田玉則說，日月光當年選擇與Marvell合作，不只是押注Marvell本身會成功，也是在尋找能看見下一代架構與技術需求的夥伴。對台灣製造業來說，許多基礎設施與資本支出必須提前多年投入，產能一旦建置，就要確保未來真的能被市場使用。
他也指出，台灣半導體生態系累積數十年經驗，從PC、無線通訊、行動運算、資料中心一路到HPC，形成規模經濟、群聚效率與人才基礎。這些條件，讓台灣在下一代AI基礎設施供應鏈中仍具有難以快速複製的角色。
目前Marvell在台灣的合作主要集中於兩個環節：先進製程與先進封裝。台積電支撐Marvell從5奈米、3奈米到2奈米的晶片平台推進，應用於資料中心、網路連接與客製化晶片；日月光則切入先進封裝與光電整合，協助Marvell面對AI資料中心高速互連、CPO與矽光子架構下的系統整合需求。
哪些台廠真正與Marvell合作？概念股有哪些？
市場上被點名的Marvell相關概念股不少，但若回到官方資料確認的實際合作對象，主要仍是 台積電與日月光 。
台積電支撐Marvell從5奈米、3奈米到2奈米平台的推進，合作內容涵蓋先進製程、基礎矽智財與晶片間互連；日月光則參與Marvell的客製化AI加速器先進封裝生態系，合作方向包括小晶片、多晶粒AI加速器與封裝整合。
