在Six Five Summit 2026上，Marvell两位高管给出了一个判断：AI算力竞赛正从单纯的芯片之争，转向涵盖互连、内存与网络的系统级博弈。定制云解决方案业务执行副总裁Will Chu与数据中心网络业务集团执行副总裁Dave Lazovsky分别从定制化与光互连两个角度，解释了为什么铜连接和内存容量正在成为下一阶段扩张的瓶颈。

Will Chu把市场长期聚焦XPU的现象称为一种视角偏差。他认为，真正被忽视的是围绕XPU的「附着层」——网络、内存、存储与安全。按他的估算，每一颗XPU背后存在三到四个甚至更多的配套定制机会，这意味着AI基础设施的定制化不会止步于计算单元本身，而会向整条链路延伸。

Dave Lazovsky则把「从铜到光」的转变定性为AI基础设施的强制函数，而非可选升级。他的逻辑起点是模型演进：初代超大规模基础模型确立了对总内存容量的基础需求，而推理模型的兴起叠加KV缓存的爆炸式增长，使单机架内的HBM容量已无法支撑前沿模型运行。据他给出的数字，KV缓存在过去九个月内膨胀约10倍。他直言，规模化部署必须把互连域从144个XPU扩展至下一波约576个XPU的Pod，并持续向上扩展，而这一扩展的物理前提就是从铜基互连切换到光学互连。

Marvell目前同时推进板载光学（NPO）与共封装光学（CPO）两条路径，并已在以太网和UAL协议的交换机上落地CPO方案。Will Chu补充说，公司可为客户提供从传统铜方案到NPO再到CPO的完整迁移路径，定制范围可从计算单元、IO接口一直延伸到交换机端口。Dave Lazovsky还强调了模拟SerDes技术的差异化价值：相比传统2.4T SerDes的光学链路，基于模拟SerDes的规模扩展网络可将功耗降低约4倍，预计全面部署后可实现数据中心整体能耗降低25%以上。在电力基础设施短缺的背景下，这一效率优势的战略意义正在上升。

内存是访谈中另一个核心议题。Will Chu把内存瓶颈描述为当前AI基础设施面临的核心工程挑战，并将应对策略拆解为从芯片内部到机架外部的多个层次。在芯片内部，Marvell投入专有的高密度SRAM IP，通过与计算单元紧耦合提升性能并支持更大模型的片上驻留；在芯片外部，路径依次包括集成定制HBM、3D堆叠、通过CXL或专有协议实现内存扩展，以及通过公司在FMS上发布的光子织物内存（Photonic Fabric Memory）设备提供独立机架空间内32TB的外挂内存池。Dave Lazovsky介绍，该系统同时整合了DDR的容量与成本优势以及HBM的高带宽与多伪通道并行特性，目标是让客户首次实现内存容量与带宽的独立扩展，彻底解耦于计算资源。

高企的内存价格也在改变超大规模云厂商的架构思路。Will Chu提到，Marvell的CXL产品已获得可观需求，部分来自希望将旧内存接入新服务器、并通过内存压缩实现2倍等效容量的客户；Flash层级的内存分层方案也已进入厂商视野，作为成本更低的容量补充选项。

市场结构方面，Dave Lazovsky指出，目前约四家公司占据数据中心基础设施总可寻址市场的75%以上。这种高度集中的格局，使Marvell能够采取与服务分散客户群截然不同的模式——深度嵌入客户开发团队，提前数年协同架构下一代交换机需求。他描述了规模扩展网络的三种主要路径：部分厂商倾向以太网方案；另一路线采用UAL协议，这是一种类似NVLink的基于内存语义加载-存储的高性能网络；还有一家厂商正在部署完全自研的专有拓扑网络。Will Chu补充说，XPU与规模扩展网络之间的紧密耦合，必然导致协议层和优化策略的深度定制，并最终固化为定制硅片。

从产业含义看，Marvell高管的判断指向一个结构性趋势：随着推理负载推高内存与互连需求，价值增量正从单一计算芯片向内存、光学互连与定制硅片扩散。访谈中还提到，分析机构对2025年至2030年全球数据中心基础设施累计资本支出的预测区间为4至5万亿美元，而整个数据中心基础设施的总投入规模更大。对关注AI产业链的投资者而言，这意味着内存厂商、光学互连供应商与定制硅片设计公司可能持续处于这一轮扩张的需求中心，但具体受益节奏仍取决于超大规模厂商的部署进度与架构选择。