Marvell，背刺博通？

2024-04-22 01:04

👆如果您希望可以时常见面，欢迎标星🌟收藏哦~

2023年9月，一则短短的消息，就引发了三个硅谷巨头的股价波动。

这则消息的内容很简单，就是谷歌计划逐步放弃博通定制的TPU，最早在 2027 年转向Marvell，由它来定制新的AI芯片。

要知道，博通和Marvell在定制芯片领域可是老对手了，而谷歌又是对定制芯片需求最大的厂商之一，如果它选择其中一位作为长期合作伙伴，那么此消彼长之下，行业老大和第二就可能会出现互换位置的情况。

更重要的是，伴随着巨头模仿谷歌做自研芯片，定制芯片市场迅速膨胀，连英伟达都动了心，根据研究公司 650 Group 的估计，数据中心定制芯片市场今年将增长至 100 亿美元，到 2025 年将翻一番。Needham 分析师 Charles Shi 表示，到 2023 年，更广泛的定制芯片市场价值约为 300 亿美元，约占全球芯片年销售额的 5%。

博通之前举办了半导体解决方案的投资者日活动，对自己的半导体业务做了一个详尽的介绍，尤其是对博通的定制XPU，半导体解决方案集团总裁 Charlie Kawwas强调，博通所定制的XPU在HBM上比英伟达B200多出了整整50%，博通可以比其他任何人做得更好、更快、更省电。

而在半个多月后，Marvell也按捺不住，举办了一场 "人工智能时代的加速基础设施 "活动，在活动里着重提到了数据中心的未来预期和增长动力，其中当然也包括了定制芯片。

那么，Marvell对于定制芯片有多少底气呢？

Marvell的AI布局

Marvell的ASIC业务，来自于它在2019年5月花了7.4亿美元从格芯那里收购的Avera，在收购完一年后，Marvell就宣布了提供定制 ASIC SoC 服务，对于客户来说，通过这项服务，不仅能够利用自己现有的IP和定制位，还同时获得了Marvell丰富的IP库，同时大幅缩短研发芯片时间，有百利而无一害

Marvell表示，客户可以使用标准的Marvell芯片，然后添加定制接口、加速器或适合所需工作负载的定制算法，定制工作通常需要 12 到 18 个月的周转时间，一旦定制ASIC芯片完成组合、模拟和验证，Marvell将充当客户与工厂之间的联络人，以确保按时交付。如果客户选择在任何产品中使用与ARM兼容的CPU内核，Marvell还将负责许可和版税交易。

就当时而言，这项服务并没有掀起太大的波澜，即使是博通已经连续为谷歌定制数代TPU，获得的营收与利润依旧保持着一个较低的水平，并不足以撬动更大的市场。

不过，最大的云服务厂商——亚马逊，却很乐意为这项服务买单。早在 2020 年12月，亚马逊推出了一款全新的机器学习定制训练芯片 Trainium，与标准的 AWS GPU 实例相比，AWS 承诺可带来 30% 的吞吐量提升、以及降低 45% 的单次引用成本，随后亚马逊又在2023年11月推出了升级版Trainium 2，这两代芯片推出的最大功臣，就是 Marvell的定制部门。

2023年6月，自由时报报道称，Marvell 获得亚马逊 AI 订单。通过此次合作，Marvell 将协助亚马逊第二代 AI 芯片（即Trainium 2）的设计，预计2023年下半年启动委托设计，2024年进入量产。

在Marvell官网上，你可以轻松找到它在AWS背后发挥的作用，作为战略供应商，Marvell不仅提供了云优化芯片，帮助满足AWS客户的基础设施需求，还提供了电子光学、网络、安全、存储和定制设计等一系列解决方案。

在Marvell发布的截止至2024年2月3日的第四财季与年度财务报告中，该季度营业收入为14.27亿美元，超出此前预期。Marvell的董事长兼首席执行官马特·墨菲先生强调：“Marvell第四季度营收超过了预期，而人工智能带来的收入增长更是惊人，Marvell的数据中心终端市场的收入环比增幅达到了38%，同比增长则高达54%。”

赶上了人工智能浪潮的Marvell，实质上成为了继英伟达和博通后的第三大芯片赢家。

Marvell的AI业务现状

在最新的人工智能活动上，Marvell也是第一时间宣布了关于定制芯片超大规模客户的重要消息，据Needham 分析师 Quinn Bolton称，除了已经为某位客户（可能是亚马逊）推出的人工智能培训加速器之外，Marvell 还计划在 2025 年为另一位客户（可能是谷歌）推出人工智能推理加速器。

Marvell提供了一部分关于客户的细节：第一位客户正在将 Marvell 芯片用于其 AI 集群和系统，两家公司正在共同开发新的定制 AI 接口加速器，而Marvell 还在为其第二个超大规模客户设计 Arm计算机处理单元 (CPU)，以部署在其云平台和 AI 基础设施中。

首席执行官 Matt Murphy 还宣布了一个重磅消息，Marvell已经获得了第三个 AI 超大规模客户（可能是微软），两家公司正在合作设计一款 AI 加速器，预计将于 2026 年投入生产，该客户所贡献的收入可能比与前两位客户的总和还要大。他也指出，Marvell 与 AI 超大规模厂商的关系使其“相对于竞争对手（即博通）具有显着优势”。

比较有意思的是，Marvell在介绍完定制芯片后，还分析了数据中心的市场与机遇。Marvell 认为，传统通用计算将以 3% 的复合年增长率增长，实际上是根据通货膨胀调整后的负增长率，而加速计算市场的复合年增长率将高达 32%，由于超大规模企业构建自己的芯片，定制细分市场将以 45% 的复合年增长率增长，并在 2028 年占据加速计算市场的更大份额。

根据Marvell公布的数据，预计其明年与人工智能相关的总收入将增加两倍，在 2025 财年，人工智能收入将超过 15 亿美元，占总收入的 30%，是前一年人工智能所占份额的三倍，而在与人工智能相关的收入中，交换互联产品约占三分之二，定制计算约占三分之一。

Needham 分析师 Quinn Bolton表示，在互连方面，Marvell通过新市场支持了超过 40 亿美元的新数据中心。在交换领域，Marvell的路线图很有竞争力，与博通的战斧（Tomahawk）和杰里科（Jericho）路线图相比，Marvell已经获得了更多份额。

具体而言，Marvell提到数据中心内部的前端网络/后端网络中，其在DSP、驱动器、TIA 方面保持领先，产品率先应用到 8*200G 的 1.6T 光模块中，且积极构建 AEC DSP 产品生态系统，新增 10 亿美元 DSP 潜在市场规模；数据中心之间互联，在相干 DSP、驱动器、TIA、硅光芯片方面保持领先，目前Marvell产品可以覆盖 120km，针对更远距离已经开发出新技术 PCS，使可插拔模块的覆盖范围扩展到 1000 公里，新增 10 亿美元潜在市场规模。

Marvell在交换方面的投资推动了交换和某些互连方面的发展。该公司表示，其数据中心交换研发增加了 2.5 倍，由Innovium 衍生的 Teralynx 10 51.2T 产品已开始量产。

在这一领域中，Marvell 正在与博通正面交锋，其计划加大 AI 云交换方面的投资，目前它已在 12.8T交换机芯片产品杀个实现大规模量产，并推出 51.2T 交换芯片，预计将于 2024 年夏季量产。

Marvell还详细介绍了互连的必要性以及人工智能基础设施中有多少互连，其中包括机箱内互连以及数据中心、前端和后端网络，Marvell表示，随着集群规模的增加，互连需求的增长速度会更快，较大的集群需要更多级别的交换，且目前互连代际转变的速度正在加快， 2023 年作为 AI 元年，AI 在一半的时间内将互联速度提升一倍，互联速度由过去的 4 年两倍变为 2 年两倍，由 400G 向着 1.6T、3.2T 等更高速发展。

此外，Marvell还提到，AI 大规模集群带来更多的光互连需求。ChatGPT 3.0 在 1000XPU 集群上训练，对应 2000 个光学互连（XPU：光模块需求为 1:2）；ChatGPT 4.0 在 2.5 万XPU 集群上训练，对应 7.5 万个光学互连（XPU：光模块需求为 1:3），Marvell 预计未来对于更复杂的 AI 大模型，需要 10 万级甚至百万级规模的 XPU 集群。预计 10万级 XPU 集群需要五层交换技术，对应 50 万个光学互连（XPU：光模块需求为1:5）；预计 100 万级 XPU 集群需要十层交换技术，对应 1000 万个光学互连（XPU：光模块需求为 1:10）。

Marvell表示，AI 训练和推理对集群存在差异化需求，催化新的基础设施建设。训练时，集群大，数量少。推理时，小集群，但数量多。但这两者都将驱动大量的光互联。同时 AI 发展需要更多的电力、更好的制冷、有望推动更多的数据中心建设、对应更多的地点和更多的互联。AI 集群的连接距离从不到 2 公里增加到 10-20 公里，因此需要具有相干技术的长距离传输特性且与 PAM 连接相似体验的互连技术。

对此，Marvell 不仅拥有交换机，还拥有庞大的光学产品组合以及 DSP 等，在人工智能时代到来之际，Marvell能够藉由自己的互连产品拿下更多市场份额。

此外的Marvell还宣布了 3D SiPho（硅光子）引擎，该技术将 32 个 200G 链路置于单个芯片上，并能够将其集成到不同的应用中。它讨论了这些 3D SiPho 引擎在许多用例中的使用，包括明年的可插拔模块和未来的光学小芯片。