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Marvell 作为半导体领域的关键一员备受瞩目。它从存储技术起步，一路通过战略收购转型，如今聚焦数据中心业务。旗下涵盖 ASIC、光模块 DSP 芯片等多元产品线，深度嵌入 AI 与数据中心赛道，与亚马逊、谷歌等巨头紧密合作。然而，其发展之路机遇与挑战并存，诸多疑问随之而来，芯榜准备了15个问题，下面为您一一揭晓。
问题 1：Marvell 公司是如何在 AI 领域崛起的？
答：Marvell 原本凭借存储技术起家，在 2000 年至 2016 年间通过收购兼并进入无线通讯、手机处理器领域但未成功。2016 年更换 CEO 后，明确以数据中心的半导体解决方案为主要发展方向，剥离部分业务，陆续收购 Cavium、Aquantia、Avera、Inphi 和 Innoviun 等公司，构建了在数据中心市场定制 ASIC 及网络互联的关键能力，从而在 AI 及 ASIC 方面获得发展，赶上本轮数据中心及 AI 的产业热潮，股价大幅提升。
问题 2：Marvell 公司的数据中心业务包括哪些产品？
答：主要包括 ASIC、光电产品（如光模块 DSP 芯片）、以太网交换芯片、存储产品（如企业级 SSD 主控芯片）等。在数据中心业务中，又可分为 AI 业务和非 AI 业务，AI 业务收入对应 AI 服务器的市场需求。
问题 3：Marvell 公司的 ASIC 业务现状如何？
答：受益于亚马逊及谷歌 ASIC 产品的量产出货，已跻身在 ASIC 设计第一梯队，当前市场份额为个位数。公司预期 2023 - 2028 年间整体 ASIC 市场将实现 45%的复合增长，自身中长期市场份额将达两成以上，近 5 年内 ASIC 收入复合增速将超行业 45%，2024 年（2025 财年）ASIC 收入预计达 5 - 6 亿美元，大部分为纯增量。
问题 4：Marvell 公司在光模块 DSP 芯片方面有何优势？
答：公司的光模块 DSP 芯片处于市场第一的位置，全球 DSP 市场占据 6 成以上。技术门槛高，市场中主要是 Marvell 和博通，两家占有率近 9 成；DSP 能耗在光模块各芯片中占比最高，直接影响光模块通信速率，且公司率先发布面向 1.6T 光模块场景的单通道速率 200Gbps 的技术产品。
问题 5：与竞争对手相比，Marvell 的以太网交换芯片处于什么地位？
答：Marvell 的以太网交换芯片处于第一梯队，稍逊于博通，大致落后 1 年左右。高端交换芯片市场相对稳固，公司在完成对 Innovium 的收购后，交换芯片产品面向完整高中低市场，其中 Prestera 系列定位中低端用于企业网络和边缘市场，Innovium 的 Teralynx 系列定位中高端面向数据中心及 AI 场景。问题
6：Marvell 公司存储业务的发展情况怎样？
答：公司靠存储产品起家，随着硬盘没落，存储业务占比回落至一成左右，如今聚焦企业级 SSD 主控芯片，在企业级市场相对稳定。公司预期所在存储市场在近 5 年内复合增速为 7%。
问题 7：近期 Marvell 公司股价提升的主要原因是什么？
答：一方面是公司业务转型实现，数据中心收入占比达 7 成；另一方面是市场对公司所在 ASIC 赛道高成长的预期，尤其是 AI 业务增长显著，从 2023 年 12 月到之后，公司 AI 业务在总收入占比从 5%提升至 30%以上。
问题 8：Marvell 公司如何应对债务问题？
答：公司通过一系列收购布局业务，“Total Debt/LTM Adjusted EBITDA”比值一度走高，随着业务整合和经营面回升，债务承担能力增加，近几个季度该比值回落至 4.8 倍左右，但与博通的 3.1 倍仍有差距，短期内大概率不会开启大型收购，重心放于提升自身经营能力。
问题 9：大型云服务商为何倾向于自研芯片或寻求定制芯片？
答：一方面，英伟达 GPU 垄断约 80%的 AI 半导体，供应不足，且其 CoWoS 封装产量受限，HBM 也是瓶颈之一；另一方面，GPU 价格飙升，科技巨头采购成本高，此外，通过开发自定义芯片，云服务商可更高效满足内部 AI 推理和训练需求，获得更好的性价比。
问题 10：ASIC 芯片相比 GPU、FPGA 有哪些优势和劣势？
答：优势在于针对特定任务高度优化，算力水平一般高于 GPU、FPGA，在大量生产时性能更高、功耗更低；劣势是初始投入大，专业性强导致通用性缩减，算法一旦改变，计算能力会大幅下降，需要重新定制。
问题 11：其他科技巨头在 AI 芯片领域有哪些布局？
答：谷歌早在 2013 年秘密研发专注 AI 机器学习算法的 TPU 芯片，用于云计算数据中心取代英伟达 GPU，后续不断更新迭代，如 2023 年推出全新多模态大模型 Gemini 及 TPU v5p 等；微软 2023 年 11 月发布首款自家研发的 AI 芯片 Azure Maia 100 以及应用于云端软件服务的芯片 Azure Cobalt；苹果公司探索使用亚马逊定制的 AI 芯片如 Trainium 2 进行模型训练等；Meta 等也积极加快自主研发芯片步伐，涉及 ASIC、FPGA 和 RISC - V 等方向。
问题 12：Marvell 公司 2025 财年第三财季财务业绩如何？
答：实现 15.16 亿美元净收入，同比增长 7%，环比增长 19%，较公布上一财季时给出的指引中点高出 6600 万美元；GAAP 毛利率为 23.0%，non - GAAP 毛利率为 60.5%。本财季营收增长完全由数据中心领域贡献，该业务收入同比增幅 98%，从上财年同期 5.56 亿美元增长至 11.01 亿美元，环比增幅 25%。
问题 13：Marvell 公司推出的“定制 HBM 计算架构”有什么特点和意义？
答：采用非行业标准的 HBM I/O 接口设计，可带来更优秀性能和最多 70%的接口功耗降低；将原本位于 XPU 边缘的 HBM 支持电路部分转移至 HBM 堆栈底部的基础裸片上，能节省 XPU 芯片上额外最多 25%的面积用于计算能力扩展，单一 XPU 可连接的 HBM 堆栈数量提升至高 33%，整体提高了 XPU 的性能和能效，降低云运营商的 TCO，该技术对所有定制芯片客户开放，并得到三大 HBM 内存原厂支持。
问题 14：如何看待 Marvell 未来在市场中的盈利前景？
答：虽然目前有诸多挑战，过去长期亏损，净收入占收入比例仅 3.7%，超大规模和云构建者客户要求高、利润空间小，但随着数据中心市场增长，公司在多个业务领域有布局，预计市场份额扩大，如到 2028 年在数据中心业务有望达到 150 亿美元规模，若能控制成本、利用规模效应，有机会从业务增长中获利。
问题 15：Marvell 公司与各大云服务商的合作情况如何？
答：与亚马逊合作紧密，不仅有 Trainium 2 等项目，2025 年 12 月还官宣扩大战略合作，为期五年涵盖定制 AI 芯片、DSP 等多领域；与谷歌合作研发 Axion Arm CPU 处理器等；与微软合作推出相关 AI 芯片项目，如 Maia 系列，未来有望持续深化合作助力云服务商满足 AI 算力需求，同时自身业务得以拓展。
