「我們不是ASIC公司!」Marvell營運長揭10年轉型佈局,為何高速I/O才是唯快不敗?
「我們不是ASIC公司!」Marvell營運長揭10年轉型佈局,為何高速I/O才是唯快不敗?

無晶圓廠IC設計公司Marvell董事長暨執行長墨非(Matt Murphy)於6月2日登上COMPUTEX舞台,輝達執行長黃仁勳現身站台,稱Marvell會成為「下一間兆元公司」,使Marvell關注度大增,也帶動股價單日飆漲逾三成。

在AI基礎設施需求爆發、大型雲端業者加速自研AI晶片的背景下,Marvell也因客製化ASIC業務受到市場高度關注。當外界把Marvell的崛起歸因於ASIC熱潮時,Marvell總裁暨營運長庫普曼斯(Chris Koopmans)卻選擇將這個標籤撕掉。

「我們不把自己看成一家ASIC公司,我們把自己定位在高速I/O(輸入/輸出)業務。」 庫普曼斯在墨非演講結束後稍晚受訪時如此表示。

Marvell的確有客製化晶片業務,也正在受惠於AI基礎設施需求爆發。但是墨非在演講中一再強調,Marvell真正押注的是「互連技術(connectivity)」,也就是讓資料能在晶片、封裝、交換器、光學模組與資料中心之間高速傳輸。

庫普曼斯也進一步解釋,在Marvell的定位裡,ASIC只是承載高速I/O IP的一種形式,而非公司自我定位的核心。

十年前就鎖定資料中心!庫普曼斯揭轉型計畫:「先縮小,才有辦法長大」

在討論ASIC與高速互連技術的關係之前,首先必須了解Marvell是怎麼走到這裡的。不少台灣人對於Marvell的認知還停留在消費性電子時代,他們是如何默默轉型,成為AI資料中心的核心公司之一?

庫普曼斯回憶,十年前Marvell還不是今天外界熟悉的AI資料中心公司,當時消費性業務占比超過60%,仍有Wi-Fi、儲存、DVD播放器等業務;資料中心相關營收占比不到10%,交換器產品也主要用在低階企業、校園與中小企業市場,而不是今日AI資料中心需要的高速交換器。

當時Marvell看見一個現實問題:半導體公司若沒有鎖定高成長市場,即使產品做得好,成長空間也有限。「你可以有很棒的工程團隊,也可以做出很好的產品,但如果你的市場持平或萎縮,你能做的事情就有限。必須進入那些高成長的市場。」庫普曼斯說。

墨非在演講中回顧,Marvell當時的判斷是,資料中心會成為接下來最重要的成長市場,公司必須把資源轉向資料基礎設施。因此,Marvell做了一個多數公司不喜歡的選擇:放掉一部分既有業務,接受短期變小。

庫普曼斯用「shrink to grow」形容這段轉型。意思是,公司必須準備好先縮小,才有辦法重新成長。他說,很多公司想保留手上每一個業務,也不想退出既有產品線,因為大家都害怕變小;但Marvell當時選擇縮減部分成長性有限的業務,賣掉了Wi-Fi連線晶片、汽車乙太網路業務等,把資源集中到資料基礎設施。

接下來的併購,也沿著這個方向進行。「外界可能會覺得,我們只是一路買下很多公司。但事實上,早在2016年,我們就已經列出想收購的公司。我們把那些公司全部寫在一張投影片上,說明這就是我們想完成的布局。」庫普曼斯說。

庫普曼斯透露,當時Marvell想收購四家公司,最後拿下其中三家,只有其中一家最後被輝達買走。他開玩笑說:「因為他們口袋比較深。」墨非在COMPUTEX演講中表示,Marvell過去十年投入約225億美元進行併購,另投入約180億美元內部研發,同時出售約45億美元資產。

換算下來,Marvell等於以約360億美元淨投入,重塑公司業務組合。如今,Marvell最近一季資料中心業務已占營收超過75%,今年營收預計將成長到114億美元。

為何Marvell不是ASIC公司,而是高速I/O公司?

Marvell今日受到關注,很大一部分來自ASIC業務。庫普曼斯提到,Marvell在2020年開始發展客製化晶片業務,2021年拿下第一批設計案,2024年下半年開始貢獻量產收入,2025年相關營收達15億美元。Marvell也曾對外說明,這項業務今年將成長超過20%,明年會倍增,後年則將成長到超過100億美元。

不過,庫普曼斯認為,若只用ASIC公司理解Marvell,會忽略公司真正的差異化。大型雲端業者自研AI晶片時,最想自己掌握的是處理器核心與運算架構,因為這牽涉到自家AI模型、軟體與工作負載。

但一顆AI晶片不能只會運算,還必須把大量資料送進來、送出去,連到記憶體、交換器、光學模組與其他運算晶片。這些資料進出晶片的能力,就是高速I/O。

這正是Marvell切入客製化晶片的原因。Marvell不是單純替客戶做一顆ASIC,它的關鍵價值在於把獨有的I/O IP與客製化SRAM(靜態隨機存取記憶體)IP放進客戶的處理器,讓這顆晶片不只具備客戶自定義的運算能力,也能在AI資料中心裡更快、更省電地移動資料。

庫普曼斯說:「客戶來找我們,不是因為我們比他們更會打造處理器。」大型雲端業者可以自行設計符合工作負載的處理器核心,但他們需要的是高速、高可靠度、長距離的I/O,而且要能在先進節點上盡快取得,而這塊正是Marvell的專業所在。

用高速I/O築起護城河,Marvell為何能當產業「中立國」?

為何需要高速I/O技術,就得與Marvell合作打造ASIC?大型雲端業者無法自研嗎?庫普曼斯表示,技術護城河是重點,「高速互連技術有一個『好處』是,它真的很難,而且不是你在學校裡就能學會的東西。」

庫普曼斯引用墨非在COMPUTEX演講的內容,說明Marvell光是在SerDes(串列器/解串列器)就有1,500名工程師,其中有許多博士,也有做了40年的資深工程師,還有大學畢業生與實習生。這些人彼此學習,最後累積成公司本身的IP能力。他說:「追根究柢,擁有世界上最好的智慧財產,以及世界上最好的工程師,才是最好的差異化來源。」

庫普曼斯指出,目前沒有看到任何超大規模雲端業者嘗試建立自己的SerDes團隊,也沒有看到任何雲端服務業者想要自己成為光學公司。客戶真正想要的,是高速連接能穩定運作,讓他們可以專注在運算引擎與軟體上。

此外,在高速I/O領域累積的技術護城河,也讓Marvell有條件維持產業中的「中立性」。墨非在演講中形容Marvell是產業裡的「瑞士」,由於大家都需要高速I/O技術,Marvell可以同時服務不同超大規模雲端業者。

庫普曼斯進一步解釋,還有一個原因是Marvell沒有處理器架構,發展重心也不在運算方面,不會去和雲端客戶競爭。他指出,全球真正具備領先高速DSP或交換器能力的公司「大概只有三家」,並且其他業者多半以運算為核心、互連只是其中一部分;Marvell則把I/O視為核心業務,因此更能扮演中立合作夥伴。

高速I/O護城河背後,台積電是Marvell先進製程關鍵夥伴

庫普曼斯坦言,過去Marvell不是先進製程最早一批的使用者。和許多規模較小的晶片公司一樣,Marvell過去通常會等大型公司先把新製程問題跑過,再晚一些導入。他表示,這種做法風險較低,但如果公司想做最好的交換器、最低功耗的DSP(數位訊號處理器),或支撐雲端客戶打造客製化XPU,就不能一直等別人。

因此,Marvell做出一個較少見的決定:跳過7奈米,直接進入5奈米。庫普曼斯表示,當公司還在12奈米,而競爭者已往7奈米前進時,不能只是想著跑快一點。他說:「你不能只是跑得比很強的公司更快。你必須跳過某個東西,直接到下一個節點,而且要準時到。」

這個選擇,也讓台積電成為Marvell轉型中的關鍵合作夥伴。庫普曼斯提到,Marvell過去曾使用三星、格羅方德(GlobalFoundries)等晶圓代工廠,但重新評估之後,決定跳過7奈米,並在5奈米選擇台積電作為單一來源。之後3奈米、2奈米也經過評估後選擇台積電。至於A14,庫普曼斯說:「如果台積電維持世界最好的技術,我們就會選擇台積電。」

庫普曼斯怎麼看這波AI浪潮?

回頭看這波AI浪潮,庫普曼斯表示,Marvell並不是十年前就精準預測到生成式AI的浪潮。「我們知道資料會變重要,但不一定知道AI會變成最重要的應用。」

他表示,Marvell當年看到的是消費電子裝置愈來愈多,資料大量產生後被存進雲端,而雲端會把資料轉成價值,這也是公司決定聚焦處理、移動與儲存資料晶片的原因。

AI後來成為最吃資料的應用,讓這條路線更貼近市場需求。庫普曼斯坦言:「但我們沒有預見它會像現在這樣垂直往上。」

他舉例,光是美國前四大雲端業者,2023年資本支出約1,500億美元,今年預計將達到7,000多億美元,這樣的增幅在過去並不常見。

至於AI是不是泡沫?庫普曼斯認為,長期趨勢與短期波動要分開看。他把AI與PC、智慧型手機週期相比,認為一項新產品要走到「夠好」通常需要十多年時間。AI基礎設施還沒有走到那個階段,成本、效能與規模仍在快速演進。

不過,長期趨勢不代表一路直線成長。庫普曼斯也提醒,PC與智慧型手機週期裡,同樣會有消化期,也會有採購高峰與低谷。

延伸閱讀:黃仁勳點名下一家兆元公司:Marvell是誰?台灣概念股有哪些?懶人包一次看!

責任編輯:李先泰

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

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