【Marvell季報解析】 AI 業務成長遭受質疑：無礙整體 AI 市場高速增量，唯光通訊導入過於樂觀

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一、本季表現

• 營收為 18.17 億美元，年增 27%，季增 20%，符合指引（17.1～18.9 億），優於市場預期的 17.96 億美元。
• Non-GAAP 毛利率為 60.1％，低於上一季的 60.5%，但略高於指引的 60%
• Non-GAAP EPS 為 0.6 美元，年增 30％，季增 40％，位於指引上緣（0.54～0.64 美元），略優於市場預期的 0.59 美元

此外，若看整個 2025 財年（本季為 2025 會計年度第 4 季），公司全年營收達 57.67 億美元，下半年營收較上半年成長 37%，主要動力來自 ASIC 需求及光傳輸（optical）業務的延續強勁成長。

公司同時表示，其他多元市場業務（包含營運商、企業、網路、汽車、工業等）需求也在持續復甦。

因此隸屬 Data Center 業務的「光電產品（electro-optics）」以及歸屬 Enterprise networking ＆ Carrier infrastructure 業務的「Teralynx 乙太網路交換器（Teralynx Ethernet switches）」這兩條產品線，本季營收均有超過 10％ 的季增幅度。

如果看到各項業務

1. Data Center

公司表示本季來自 Data Center 的收入為 13.7 億美元，年增 78％，季增 24％，佔總營收的 75%，另外 Non-GAAP 毛利率也達到 60.1％成長主因在於客製化 AI 晶片專案（custom AI silicon programs）已進入大規模量產。

從整個 2025 財年來看，AI 業務全年營收年增率達 88%，遠超過 2024 年 4 月「AI Day」時設定的 15 億美元目標。公司預估 2026 財年該業務營收可大幅超越 25 億美元的指引。

不過下一季，公司預估 Data Center 業務僅有個位數中段（mid-single digits）季增，主要因雲端和 AI 持續增長，但 on-premise（本地部署）市場有季節性下滑，部分抵消了雲端的成長。

若看到細項產品線：

(1)光電產品產品線

在此塊產品線，公司表示持續看到市場對於 800G PAM 產品和 400ZR DCI 產品的強勁需求。

備註 1：PAM（Pulse Amplitude Modulation）可以在相同頻寬內傳輸更多的資料，例如原本一條網路線像一條道路，但一次只能傳輸一個人，而使用 PAM 調解就像是在這條路上增加了更多車道，就可以同時傳輸更多人，提高了傳輸效率。

備註 2：400ZR 是一種基於 相干光學傳輸（Coherent Optical Transmission，是一種 高效能的光學通訊技術，主要用於 長距離、高速數據傳輸，常見於 電信網路、資料中心互連 以及海底光纖傳輸） 技術的標準，能夠在 超過 100 公里的距離內 傳輸 400Gbps 數據。

此外公司也開始出貨業界首款 1.6T PAM DSP，並採用了 5 nm 製程技術，且為了進一步優化 AI 互連性能，公司也加快了下一代產品的研發節奏，推出了業界首款 3 nm 1.6T DSP，該產品擁有每通道 200G 的電接口與光接口，預計 今年下半年將進入量產階段。

備註：DSP （digital signal processor，數位訊號處理器）為負責對光電信號進行轉換、濾波、放大等處理的 IC。

儘管目前業界的焦點主要放在 GPU 和 XPU （像是 AWS 的 Trainium）上，但計算（Computing）與 AI  的架構已經從傳統的集中式（Centralized）轉向分散式（Distributed）。在這種架構下，高速連接（Connectivity）與處理器本身同等重要，因為數據需要在多個處理器、伺服器與資料中心之間高速傳輸，否則計算效能將受到限制。

因此，下一代加速基礎設施（accelerated infrastructure） 的設計，不只是關注 GPU、XPU 本身的計算能力，而是必須確保數據能夠高效地在：

• 加速器內部（如 HBM）讓 GPU/XPU 快速存取數據
• 加速器外部（如 PCIe、NVLink、CXL）讓加速器與 CPU 或其他設備交換數據
• 整個伺服器集群（如 InfiniBand、800G Ethernet、400ZR DCI）讓數據在數千個加速器之間高速流動

所以就像計算領域一樣，超大規模數據中心（hyperscalers）也在客製化網絡架構，且公司同時觀察到基於 NAND 的儲存、HBM、以及基於 CXL（Compute Express Link）的 DRAM 池，正在呈 類似的發展動能。

備註：CXL DRAM 池是一種新型的記憶體架構，允許多台伺服器共享一個中央記憶體池，提升記憶體資源利用率。

另外公司還透露，除了 Meta 外，其他的超大規模運算業者（hyperscalers）也正在廣泛採用客製化 NIC（Network Interface Card，網路介面卡，是伺服器與網路交換機之間的關鍵連接設備，負責數據傳輸）的策略。

所以公司最近獲得了多個客製化 NIC，以及後續的客製化 CXL 記憶體解決方案的訂單。

同時公司也支援新的互連技術（interconnect technologies），例如：

• CPO（Co-Packaged Optics）及 LPO（Linear-Drive Pluggable Optics），應用於大規模資料中心的網路擴展。
• Coherent-lite DSP，用於大範圍 AI 數據中心（campus-wide large-scale AI data centers）。

另外年初時公司也推出了為客製化 XPU 設計的突破性共封裝光學架構（CPO），這項技術讓客戶能夠將光學元件整合到未來的客製化加速器中，可望在未來 AI 伺服器從銅纜互連走向光纜互連時大幅擴增 Marvell 的互連業務潛能

不過目前的 AI 伺服器仍主要依賴被動銅互連技術，所以 CPO 術的導入目前仍需要數年評估與測試才能進入大規模使用。

(2) 客製化矽晶片（custom silicon）產品線

公司表示有兩個 AI 客製化專案（custom AI programs）已進入大規模生產，並預計此一成長趨勢將持續。

• 一款客製化的 Arm CPU，將廣泛應用於客戶的數據中心。
• 一款客製化 AI XPU，即將進入大規模量產，公司與該客戶也正規劃新一代 XPU，等樣品與認證完成後便可直接量產，預期 FY2026、FY2027 及之後都能延續成長。

與此同時，公司正在與這家客戶積極合作其新一代 XPU 的開發，並計劃 在完成樣品測試（sampling）和產品認證週期（qualification cycle）後立即進入生產。因此，預計來自該客戶的客製化 XPU 營收不僅將在 2026 財年成長，且在 2027 財年及之後也將維持成長動能。

此外，公司以獲得另一項來自其他美國超大規模運算業者（US hyperscaler）的客製化 AI XPU專案，計畫 4 月的 AI Day 活動上公布更多細節。

2. Enterprise networking＆Carrier infrastructure（企業網路和營運商基礎設施）

這個事業部包含企業網路和電信營運商基礎設施兩大市場：

• Enterprise networking（企業網路）：本季營收 1.71 億美元，年減 35%，季增 14%。
• Carrier infrastructure（電信營運商基礎設施）：本季營收 1.06 億美元，年減 38%，季增 25%。

公司觀察到這兩個市場正在持續復甦，預估下一季營收可再成長 10%。公司也表示，目前對該領域的需求復甦相當滿意，而且出貨量仍低於實際終端需求。

3. Consumer（消費性市場）

營收為 8,900 萬美元，季減 8%。

公司預期下一季此業務將季減 35% ，原因為受到季節性因素（seasonality） 和遊戲市場需求（gaming demand） 的影響。而在接下來的幾年內，預計消費性市場的年收入都將維持在約 3 億美元左右。

4. Automotive / industrial （車用與工業）

本季營收 8,600 萬美元，年增 4%、季增 3%。其中車用市場成長，但工業市場波動較大。

預期下一季車用仍會成長，但工業將下滑，整體營收可能有高個位數的季減幅度，因工業領域屬訂單驅動，較為不穩定。

二、展望

展望下一季，公司預計：

• 營收為 18.75 億美元上下浮動 5%，以中位數來看年增 62％，季增約 3.2％，但低於市場預期的 18.9 億美元
• Non-GAAP 毛利率約為 60%，與本季大致持平
• Non-GAAP EPS 為 0.56～0.66 美元，以中位數 0.61 美元來看季增約 1.7％

此外公司認為整個 2026 財年的成長動能除了主要由 AI Data Center 的需求驅動外，也預期受惠於多市場業務的持續復甦。

三、其他重點

1. AI 後續來自 AI 的成長幅度受到質疑

分析師表示，儘管本季與下一季對於 Data Center 與 AI 相關業務的年增表現非常強勁，但相比於公司最大客戶的強勁支出（推測是 Amazon），這樣的成長幅度似乎有些溫和。

對此公司回應，他們在過去幾個季度的成長實際上是高於整體市場（above overall market） 的，且本季的 Data Center 業務年增約 77% ，下一季 Q1 的成長預期也與本季相似，所以公司對於這個動能非常滿意。

同時問答環節中分析師針對來自 AI 的營收在明年會達到 25 億美元這個指引提出質疑，因為現在市場上大多數分析師預測的數字大約是 35 億美元，但公司的指引卻只成長了 10 億美元左右，顯然有些問題。

對此公司表示他們曾經預測 AI 營收會達到 15 億美元，但實際上遠遠超過了這個數字，所以公司認為會大幅超過 25 億美元，但目前不會給出具體數字。

同時公司強調目前 Data Center 業務已經佔公司總營收的 75% 以上，同時 AI 營收又超過了 Data Center 收入的一半，為公司最主要的營收來源。同時公司認為後續這個比例還會持續增加，因為若拆解整體 Data Center 業務營收：

• 約 50% 營收來自電光產品（Electro-Optics）
• 客製化 XPU（Custom Silicon）已增長至 25%
• 剩下的部分則由其他產品組成

所以公司表示，市場可以藉此認定 Marvell 後續將擁有非常強勁的成長動能。

2. 客戶的黏著度來源

分析師詢問公司，客戶尋找 Marvell 進行 ASIC 專案時，考量的是價格因素嗎？還是純粹追求效能（performance），對此公司表示目前正與所有 4 家主要的超大規模（hyperscalers）業者都有客製化合作。

其中兩家企業在運算（compute）領域與我們合作，最近加入了第 3 家，而這些客製化 ASIC 晶片非常複雜，同時整個市場的 TAM 也正在不斷增長，這表示第 3 家屬於 Compute 領域（而非純 NIC），即高複雜度 ASIC，可能是 AI 加速器或 CPU / XPU。

備註：後續公司有透露，第 4 客戶為客製化 NIC 合作夥伴之一，已經進入生產階段，並且已經公開宣布這個合作，那大概率就是 Meta，因為公司法說中有提到：

We'd announced the design win at Meta for a custom NIC at OCP last October, and we are seeing hyperscalers more broadly adopting similar strategies。

而這也表示新加入的第三家不是 Google 就是 Microsoft，我傾向認為是 Google，因為有傳言過去的 Google TPU 由 Broadcom 代工，而 Google 有意逐步改變 TPU 供應版圖，或另尋合作夥伴來擴大 AI 晶片選項。（不一定是放棄 Broadcom，但可能拉入 Marvell、台積電更多合作，但尚無官方證實）

回到正題，公司表示在現實情況下，這些大型客戶在選擇合作夥伴時會看重幾個關鍵特點：

(1) 技術領先（Technology Leadership）與技術投資（Technology Investment）

• 技術與 IP 能力是關鍵。
• 例如 Marvell 最近才剛剛宣布，正在開發 2 奈米（2nm）技術平台。
• 在客製化 HBM（高頻寬記憶體）、Die-to-Die 互連、先進封裝技術（advanced packaging） 方面，Marvell 的技術也非常具有競爭力。

(2) 製造規模與設計方法（Manufacturing Scale & First-Pass Silicon Success）

• 客戶希望合作夥伴擁有大規模生產的能力，以及能夠確保首次流片成功（first-pass silicon success）。
• Marvell 能夠成功量產這些擁有 1000 億級晶體管（100 billion+ transistors）的高複雜度晶片，這是客戶非常看重的能力。

(3) 供應鏈能力（Supply Chain Strength）

• 客戶希望與 供應鏈穩定的夥伴合作。
• 例如 Marvell 在 供應鏈投資方面投入了大量資金，這是我們的一大競爭優勢。

(4) 靈活的商業模式（Flexible Business Model）

• 不同的客戶對 ASIC 的需求不同，Marvell 能夠提供從傳統 ASIC 設計服務，到完全客製化（Build-to-Spec）解決方案的多種選擇。
• 公司業務涵蓋從基礎 ASIC 服務到完整規格客製化的整合方案，這也是核心優勢之一。

所以認將這些因素加總起來，公司認為目前市場上只有另一家主要競爭對手能夠真正滿足這些需求（就是 Broadcom 了），因此這個市場的客戶具有非常高的黏著度。

不過公司也補充，在這個市場每一個 ASIC 世代都需要重新競標與競爭，這是市場的運作方式，但他們已經在計畫下一代產品，且對自身的市場定位非常有信心。

此外公司也表示，目前半導體市場的價值已經不僅僅是誰能做出最好的計算晶片（compute silicon），同時也要考量到網路技術的整合（networking integration）的問題。

雖然當前計算效能仍然重要，你必須擁有足夠的運算能力，並充分利用摩爾定律（Moore’s Law） 帶來的優勢。

但真正能夠讓客戶獲得超越對手的效能提升（outsized performance）的方法，是將計算晶片與網路互連（networking & connectivity）相結合。

而公司提供的 I/O 解決方案（I/O from scale-up to scale-out），以及 不同類型的互連技術（interconnect solutions），正是許多客戶選擇 Marvell 的關鍵因素。因為 Marvell 能夠與客製化計算 ASIC 共同設計（co-architect），使其在 I/O 互連方面達到最佳化。

備註：I/O 解決方案的核心概念

Scale-up I/O（向上擴展）：指的是提升單一計算節點（如 XPU、AI 加速器、伺服器）內部的 I/O 效能，例如更快的記憶體存取（HBM）、處理器內部的互連技術（Die-to-Die interconnect）、高頻寬總線等，如提升單一伺服器或 AI 加速器的計算能力，如 HBM 記憶體架構、高速序列傳輸（SerDes）、PCIe Gen5/Gen6、CXL 等。

Scale-out I/O（向外擴展）：指的是 在多個伺服器或計算節點之間建立高速互連，確保數據能夠在整個數據中心或 HPC 叢集中高效流動，如用於 AI 計算叢集（AI Supercluster）、超大規模數據中心（Hyperscale Data Centers）、高效能運算（HPC）等。

3. 客製化 HBM

公司表示正與的超大規模客戶緊密合作，共同開發客製化 HBM4，這在在客戶的產品路線圖中佔據關鍵地位。因為這種合作的好處非常顯著，主要包括：

• 減少邏輯晶片（logic die）的「前沿面積（beachfront area）」，提升晶片的整體效能。
• 讓客戶能夠在相同的晶片內封裝更多的計算單元（compute），進一步提升計算能力。
• 提升 HBM 與計算核心（compute core）之間的資料吞吐量（throughput），確保更快的數據傳輸速度。
• 提供更高密度的記憶體解決方案（higher density memory solution），使其能夠更緊密地整合到客戶的計算晶片架構中。

公司認為這將成為下一代高端 AI 加速器（high-end accelerator）產品中的重要產業趨勢（significant industry trend），預計這項技術將對整個產業產生深遠影響。

5. 共封裝光學（CPO）的落地時機尚不明朗

Marvell 表示，CPO（共封裝光學）技術的初衷，是將光學元件直接封裝於交換機或伺服器內的 ASIC 晶片上，以縮短電信號傳輸距離，降低功耗並提升傳輸速度。然而，在實際應用中，CPO 在「聚合層」和「橫向擴展架構」的推廣遇到挑戰，導致該技術的市場發展較為緩慢。

2024 年 OFC 會議的市場反應顯示，業界對 CPO 的熱度已降溫，甚至許多超大規模雲端服務供應商（hyperscalers）將其視為「長期機會」，而非短期內可廣泛部署的技術。這促使業界調整策略，將 CPO 的應用重點轉向伺服器內部與加速器之間的高速連接，以滿足 AI（人工智慧）與 HPC（高效能運算）對高頻寬、低延遲的迫切需求。

所以去年在 OFC 會議上，Marvell 展示了 6.4T CPO 產品，並在 ASIC 平台應用方面取得了顯著的市場進展。

與此同時，另一項技術 LPO（線性光學）曾被視為可能取代 DSP 可插拔光模組（pluggables）的方案，但目前仍未能達成市場預期。然而，Marvell 認為，LPO 仍可能在機架內的封閉式系統找到適合的應用場景，並未完全被市場淘汰。

Marvell 強調，光學連接的發展仍面臨技術開發、驗證、製造與良率等挑戰，因此短期內 CPO 或 LPO 不會完全取代現有技術。但公司仍持續布局，以提供完整的 I/O 解決方案，包括：

• 一流的 DSP（數位訊號處理器）
• 先進的可插拔光模組（pluggables）
• 主動電纜（AEC, Active Electrical Cables）
• 重定時器（retimers）
• 積極推動 CPO 的發展，以提升功耗與性能

所以雖然 CPO 技術不像傳統 CMOS 那樣成熟，但 Marvell 將其視為長期技術投資的重要組成部分，並相信隨著 AI 需求的增長，CPO 在未來的應用潛力將持續提升。

6. 光學技術的市場滲透狀況

公司表示對自身的光學業務的表現感到非常滿意，並且去年下半年訂單量大幅成長，目前正積極履行這些訂單。2024 年 800G 光模組的市場需求依然強勁，雖然 1.6T 光模組的市場轉換正在發生，但 800G 仍然是市場的主要驅動力。

在 1.6T 產品方面，Marvell 已準備好 5nm 版本的解決方案，但更令人興奮的是即將推出的 3nm 產品，該產品的功耗比前一代降低 20%。對於 AI 計算集群而言，這種能效提升極為重要，因為它可以大幅降低大規模運算環境中的功耗需求。

此外，儘管市場競爭激烈，Marvell 仍觀察到健康且穩定的需求趨勢。目前，800G 產品仍然主導市場，並且 1.6T 產品的轉變將逐步展開，公司預計將在這個領域保持競爭優勢並持續推動技術創新。

7. 回應市場對於 AI 相關支出可能放緩的擔憂

公司表示自身 Data Center 業務的成長遠高於市場整體趨勢。另外若回顧 2022 年公司對 AI 營收的預測，當時的目標是 2023 年 2 億美元、2024 年 4 億美元，但實際上，2024 年 AI 營收已達到 15 億美元，2025 年更預計超過 25 億美元，這種成長速度超出市場預期。

而展望 2026 財年與 2027 財年，公司仍樂觀看待 AI 相關業務的增長，同時表示下一季 Data Center 業務將持續雙位數增長，並且過去幾個季度的增幅都達到 25% 左右，顯示出強勁的增長動能，且在 2028 年有機會達成 150 億美元的目標，動能來自：

• Marvell 正在積極將市占率從 10% 提升至 20%。
• 市場總量（TAM）也在快速擴大，尤其是主權 AI 計畫、政府 AI 投資、新競爭者的加入等因素，讓整個市場機會變得比一年前更龐大。

最後公司表示 Marvell 在 AI 領域的市場機會涵蓋多個關鍵技術，包括光學連接（optics）、共封裝光學（CPO）、主動式銅纜（AEC）以及可能發展類似 UAL 或 NVLink 的 DSP 互連技術。當 GPU 和 XPU 的架構發生變化時，Marvell 的策略是全面參與這些技術領域，確保在高效能運算（HPC）與 AI 加速基礎設施的發展中占據重要位置。

不過這並不是市場內部的零和競爭，而是增量市場（incremental TAM expansion），意味著這些新技術不僅不會取代現有產品，還會帶來額外的市場成長機會。Marvell 已經在這些領域展開開發工作，並計劃在即將到來的 OFC（光通信大會）和投資者日（Investor Day）上進一步分享細節。從目前的趨勢來看，這些新技術的發展將帶來巨大的市場機會，公司對未來的成長潛力充滿信心，並認為 AI 互連技術的發展將成為其長期競爭優勢之一。

四、個人觀點

1. 公司 AI 端成長性存疑，無礙整體 AI 晶片市場仍然持續增量

公司預計 2026 財年的收入將大幅超過 25 億美元的目標，但換算下來整個 2025 財年的 Data Center 營收已來到 41.8 億美元左右。

公司 Data Center 營收表：

同時公司表示目前 Data Center 業務已經佔公司總營收的 75% 以上，同時 AI 營收又超過了 Data Center 收入的一半，為公司最主要的營收來源，考量到 Data Center 業務營收比重為持續上升，所以全年來看有可能僅接近 5 成，但仍在以下。

所以若已全年 40％ 來計算，那來自於 AI 的營收約 16.72 億美元，事實上並沒有大幅超越；而若以 45％ 計算則為 18.81，大約高於指引約 25％。

而若我們將 26 財年的 25 億指引預期將高於 25％，大約等於 31.25 億美元，仍與市場預期的 35 億美元有不小的落差，所以我認為市場對於這樣的指引不買單是可以預期的。而這也是本次市場修正的部分原因。

不過根據消息指出：

Tranium2 的 CoWoS-R 產能是 Annapuna Labs 與 Marvell 共同使用的。分配上對 Annapuna 極其有利，而 Marvell 只取得了其中的一小部分。因此，在 Tranium2 整體出貨量維持不變的情況下，所預期的向上修正可能不會實現。

另一方面，金融圈對 Marvell 可能下調的憂慮，引發了關於 Tranium2 影響的疑問。然而，根據對上下游供應鏈的詳細盡職調查顯示，目前外界流傳的 TSMC CoWoS 預測並未能準確反映客戶需求。因為有進一步證據顯示，封裝作業分配於多家供應商，而不僅是 TSMC。因此，若僅依據 TSMC 的 CoWoS 調整就推斷 Tranium2 前景不佳，這在根本上是錯誤的。

所以整體來說，Tranium2 的需求將持續至 2025 年，並在 2025 下半年保持穩健的供應鏈表現，與市場所擔心下半年會下滑的看法相反。此外，Amazon 對 GB 系列也抱持著相當大的保留態度，目前主要選擇部署 HGX 伺服器，同時在特定工作負載上策略性地使用自家開發的 Tranium2 伺服器。

也就是說 Marvel 可能隱含著 Tranium3 掉單的指引，並無法代表整個客製化晶片產業的成長狀況，因為顯然透過本次法說，與近期觀察到的內容中都指向超大型 CSP 端除了對於 AI 晶片需求支出仍持續攀高，同時 AWS、Meta，Google、Microsoft 也都在部署或升級自研 AI 加速器，甚至在 GB200 不順的狀態下將部分資源轉往 ASIC 上。

而若回顧上一篇 NVIDIA 季報解析中，執行長 Jensen 在法說或公開場合多次強調「GPU 相較於 ASIC，能帶來更高的通用性與更快的軟體迭代週期」。其核心理據如下：

(1) 強大的軟體生態

• CUDA、AI 框架與大量開發者社群為 GPU 提供完整的軟硬體協同優勢。
• 目前已有 4,000 多個 AI 應用直接支援 CUDA，開發者可快速導入或優化新模型。

(2) 一年一代的大幅效能提升

• NVIDIA 每年都推出新架構（如 Hopper、後續新一代），能將 GPU 在相同功耗下，帶來 2～8 倍的效能增長。
• 在「AI 工廠（AI Factories）」思維下，提升算力（Performance per Watt）會直接轉化為收益；對企業來說，投資 GPU 可更快獲得回報。

也就是說 Nvidia 的 GPGPU 比起 ASIC 更合乎高速演進的 AI 研發、生態需求，因為隨著大模型與各種新演算法的爆炸性成長，硬體若無法快速更新，就可能被淘汰。而對比 Nvidia 產品線的快速迭代，ASIC 開發週期往往較久，難以每年持續大幅優化。

因此 Nvidia 認為「雲端與 AI 工作負載的通用平台」非 GPU 莫屬，即使在 Inference 端，也能憑藉快速迭代和廣泛軟體支持，占據高成長市場先機。

不過參考本次法說內容，相較於上述 Nvidia 單刀直入主打 GPU，Marvell 在法說中凸顯其客製化 ASIC 的關鍵價值，尤其是針對超大規模（Hyperscalers）客戶的特定應用需求：

(1) 深度客製與高整合度

• Marvell 與雲端巨頭合作，打造數百億～上千億晶體管等級的 ASIC，整合 HBM、CXL、PCIe、高速 SerDes 等先進技術。
• 相對標準化的 GPU，客製化 ASIC 可針對客戶固定或大規模的演算法優化，達到更佳的功耗、成本與單位面積運算效率。

(2) 多層次的 ASIC 應用

• 不僅限於「計算加速器（XPU / CPU / AI ASIC）」，也包括網路介面卡（NIC）、光電互連（Electro-Optics）、CXL 記憶體控制器等周邊功能。
• 有些超大規模業者（如 AWS、Google、Meta）同時使用 GPU 和 ASIC，不同負載可採不同硬體，以最大化整體資料中心的效率。

(3) 快速成長、但目標市場聚焦

• Marvell 特別強調 ASIC 並非要取代或與 NVIDIA GPU 在所有應用硬碰硬，而是滿足特定場景下的深度優化需求。
• ASIC 一旦與客戶設計完成並量產，客戶黏著度高，為 Marvell 帶來長期穩定訂單。

我認為兩者的本質並沒有衝突，反而是市場「分層」，所以在超大規模資料中心裡，普遍應該都會同時佈署 GPU 與 ASIC：

• GPU 負責研發新模型或因應多變的工作負載。
• ASIC 用於最有把握、最常被大規模呼叫的核心演算法（推理或特定流程）與大量網路互連設計。

因此，有鑒於 AI 市場仍在高速發展，且已經從 CSP 的優先導入開始轉向普遍企業端需求爆發。所以短期內在這個快速增量市場底下，無論是 ASIC 與 GPU 都能維持成長。不過若要看到成長力道，至少在 ASIC 基期低上許多的狀態下，其成長力會強上許多。

2. Enterprise networking＆Carrier infrastructure 的強勁成長符合預期

公司表示觀察到 Enterprise networking＆Carrier infrastructure（企業網路和營運商基礎設施） 這兩個終端市場都在持續復甦，預期下一季的營收將季增約 10%，且還認為公司產品的出貨量將低於終端市場的實際消費量，表示終端的需求成長應該不只這個數字。

而其中公司更認為 Carrier infrastructure 下一季將繳出季增 25% 的成長，雖然仍然大幅年減，意即這端的需求雖然只是復甦初期，不過確實令人期待。

因為若參照 Cisco 法說內容，他們明確指出電信領域需求（特別是國際電信商）也在回暖。我認為此現象跟數位轉型、5G、WIFI7 等息息相關：電信業者一方面需要將基礎網路升級到更高頻寬、更低延遲，以支撐企業與個人用戶日益增加的資料流量；另一方面，他們也想進一步提供 AI-as-a-Service 或在網路邊緣布署 AI 應用，以拓展營收來源。這就使得許多電信公司重新「回到談判桌上」，向 Cisco 和其他設備商採購新一代路由器、交換器及光學系統。

所以僅管全球電信產業曾因財務壓力（如昂貴的 5G 頻譜、長期資本開支居高不下）而放緩大規模網路升級計畫，甚至多方比價尋找白牌方案，但如今若 AI 與雲端業務帶來新的商機，電信公司可能會加速升級步伐，使電信基建業者再度受惠，而這端業者除了 Cisco 外，尚有華為、中興、Ericsson、Nokia ，排除中國業者華為、中興在美國乾淨基建趨勢下無法受惠，餘下相關業者後續的表現都預期非常突出。

同時參考 AT&T 的法說內容，幾個重點如下：

• 公司去年在 5G 和光纖投入約 220 億美元的重大資本投入，目前擁有全美最大、容量最高、邊際成本最低的融合寬頻網路
• 公司希望建立起能長期支撐的事業版圖的基礎建設，並認為這樣的支出能夠提供滿意的財務回報。
• 預估 2025 年的資本支出仍將維持在 220 億美元，持續用於無線網路現代化及擴張光纖覆蓋。

而參考公司過去的資本支出水準，220 億的指引確實是顯著高於過去的支出水平，且不僅去年與今年，預期後續數年公司都可能維持高水準的支出，顯示目前 AI 浪潮興起後，開始推動各地的電信業者出現新一輪的基建升級。

所以我仍維持過去的觀點，認為終端客戶為歐美電信基建業者的台廠將會顯著受惠與本波趨勢，開啟一波強勁的上升週期。

3. AI 互連市場產品線探討

Marvell 強調 AI 計算不僅依賴 XPU，本質上需要強大的互連架構（Networking & Connectivity），這與傳統 CPU 為核心的集中式計算模式不同。在分散式 AI 設計中，數據傳輸效率變得極為重要，因此電光產品（Electro-Optics） 需求強勁，800G、1.6T PAM DSP、400ZR DCI 光學模組的出貨量持續攀升，顯示 AI 計算集群的快速擴張。

不過公司同時又說道雖然 CPO、LPO 技術正在成形，但短期內市場接受度較為緩慢。

參考黃仁勳幾個月前也有「目前仍以銅連結為主，矽光技術的應用還需要幾年，非必要的話會一直使用銅纜」的言論，我認為針對這端的導入時程，市場或許仍過於樂觀，至少看起來仍需約兩年的時間，且仍聚焦於 AI 市場，因為其他的市場對於傳輸速度的要求並不會這麼極致。不過兩年後的伺服器市場需求狀況如何，這還是未定數。

另外確實有聽到美國的網路服務商 Arista 表示目前 CSP 們對於投入 CPO的意願並不高，因為 CPO 目前現場維護風險高、對網路穩定性和可維護性要求苛刻，所以當前 CPC（CoPackagCopper）和光模組仍會主要的選項。

而雖然也如同 Marvell 所說的，這並不是市場內部的零和競爭，而是增量市場（incremental TAM expansion），意味著這些新技術不僅不會取代現有產品，還會帶來額外的市場成長機會。不過短期來說，這也顯示過去半年間市場對於光通的導入似乎過於樂觀，至少透過本次法說，確認在未來一年半至兩年間相關廠商很難看到實質有意義的營收貢獻。

4. 各產業排盤點

公司提到本季車用市場出現成長，但工業市場波動較大，且預期下一季車用仍會成長，但工業將下滑。

而參考封測設備大廠泰瑞達的觀點，他們認為 AI 推論端的進展有效的降低了 AI 應用發展的成本和時間，這可能是加速 Edge AI 發展的催化劑，且公司的手機與汽車市場將明顯受惠。

Recent advancements in AI inference, which appear to reduce the cost and time to develop AI applications, may be a catalyst to accelerate edge AI development.

We think this could directly benefit the markets where we have historical strength, mobile and automotive.

同時公司預期今年下半年手機、汽車和工業領域將出現溫和復甦，我認為這也與 Marvell 認為今年多市場業務將持續復甦的觀點相互應。而依據目前資訊，我認為網通與消費性算是同時復甦、車用會稍緩，而工業最晚，但整體谷底都已經過去。