輝達創始人兼CEO黃仁勳在一場公開活動中，對AI基礎設施的未來瓶頸給出了明確判斷：算力不再是首要制約，連線才是。他特別提到，Marvell等專注於資料互聯技術的公司，具備成為下一個萬億美元市值企業的潛力。這番言論迅速在產業與投資圈引發討論，因為它來自當前AI算力生態中最核心的玩家，且直接點將了一家相對低調的半導體企業。

黃仁勳指出，隨著AI模型引數規模邁向萬億級別，單一晶片或單台伺服器的算力提升已不足以支撐訓練與推理需求，系統級效能越來越取決於晶片之間、伺服器之間乃至資料中心之間的資料傳輸效率。他形容，未來的AI工廠本質上是“連線”的產物，光模組、交換晶片、高速SerDes等元件的重要性將不亞於GPU本身。Marvell憑藉在定製ASIC、資料中心DSP和乙太網路交換晶片領域的積累，恰好站在這一趨勢的交叉點上。

Marvell近年來確實在AI基礎設施領域動作頻頻。公司為超大規模雲客戶提供定製化的AI計算晶片，同時其PAM4 DSP產品在高速光模組中佔據關鍵地位，800G乃至1.6T光模組的部署都離不開這類核心器件。黃仁勳的“蓋章”並非憑空而來，而是基於Marvell在連線層已經建立的實質性技術壁壘。值得注意的是，輝達自身也在大力推廣NVLink和InfiniBand等專有互聯方案，但黃仁勳仍公開認可Marvell的角色，這暗示著行業共識正在形成：連線層將是一個多技術路線並存、價值巨大的市場。

從產業背景看，這一判斷與當前AI算力叢集的痛點高度吻合。隨著輝達GB200等新一代超級晶片的推出，單節點算力密度急劇攀升，但如何將成千上萬顆晶片高效互聯，避免通訊瓶頸拖垮整體利用率，成為所有云廠商和AI實驗室面臨的共同難題。博通、Marvell、Credo等公司都在爭奪這一賽道，而黃仁勳的背書無疑為Marvell的估值邏輯增添了重量級砝碼。

在「五層蛋糕」框架中，此事件直接牽動基礎設施層，並向上傳導至模型與應用層。連線技術的進步決定了算力叢集的規模上限，進而影響大模型訓練的成本與可行性。對投資者而言，黃仁勳的言論提供了一個觀察視窗：AI產業鏈的價值分佈正在從單一的GPU算力向更廣泛的互聯與系統整合環節擴散。Marvell能否真正衝擊萬億美元市值，取決於其能否在定製晶片和高速互聯兩條戰線上持續擴大份額，但至少從產業共識的演變來看，連線層的戰略地位已不可同日而語。