Marvell，有戏吗？

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在过去三年这轮规模庞大的 AI 热潮中，Marvell Technology的股价表现大多落后于更广泛的半导体市场，尽管它提供的是支撑大规模 AI 系统运行的关键组件。当市场注意力集中在 GPU 和计算领域的领军厂商时，Marvell 则专注于网络芯片和定制逻辑，而这些领域在投资者中获得的关注度明显更低。

不过，随着我们进一步迈入 2026 年，这种局面可能开始向有利于 Marvell 的方向转变。AI 基础设施正在进入一个阶段：推理、能效以及高速互连等因素变得比单纯增加更多 GPU 更为重要，而这些变化恰好对应 Marvell 的核心优势。

推理转向

AI 的初始阶段聚焦于“蛮力式训练”。到 2026 年，行业预计将转向 Agentic AI（代理式 AI） 和推理（Inference）。

推理——即部署和使用模型来处理数十亿级用户查询——相比训练而言，需要更低的延迟，更重要的是，需要显著更高的能效。

Marvell 的定制 XPU（AI 加速器）正是为这些特定工作负载而设计。与通用 GPU 不同，Marvell 的 ASIC 被优化用于最大化 “每瓦可处理的 token 数”。当云巨头希望将服务规模扩展到数十亿用户时，单次推理成本成为最重要的指标。

Marvell 对这些定制芯片采用 3nm 和 2nm 制程节点的投入，可能使其在能效竞赛中占据优势，预计今年定制 AI 相关收入将达到 18 亿美元。

互连

2026 年最关键的基础设施变化之一，是铜互连的内在极限。随着 AI 数据中心集群扩展到数百万个处理器，电互连在发热、功耗和信号衰减方面遭遇挑战。在这种规模下，电子已经无法高效地完成数据传输。

Marvell押注于光。该公司在共封装光学（CPO）上进行了大量投资，并以 32.5 亿美元收购 Celestial AI，旨在将光互连直接集成到芯片封装中。通过将光子互连与计算和存储融合，Marvell 试图解决大规模 AI 系统中一个长期存在的瓶颈：在不过度增加功耗和散热负担的情况下，高效搬移数据。

如果光互连从“可选升级”变成“必需配置”，Marvell 在 CPO 领域的提前布局，可能使其站在下一代 AI 集群设计的前沿，并在数据中心架构中扮演更有价值的角色。

打破“单一客户”标签

传统上，Marvell Technology 一直被批评过度依赖亚马逊云服务（AWS）。这种集中度提高了盈利波动性，也限制了市场对 Marvell AI 潜力的认可。因此，多元化在 2026 年至关重要，而这一进程已经在推进中。

Marvell 已经在美国四大云巨头中的三家那里赢得了定制芯片设计订单，并且新项目将在 2026 年加速推进。

在架构层面，Marvell 也确保其产品能够兼容主流 AI 生态，而不是与之对立。例如，对 NVIDIA NVLink 互连的支持，使 Marvell 的定制芯片可以与以 NVIDIA 为中心的环境协同工作，从而消除了云厂商采用时的一个重要障碍。

与多家云巨头达成合作，有助于降低风险、稳定盈利，并提升华尔街对 Marvell AI 叙事的信心。

财务蓝图

按 2027 财年一致预期盈利的约 22 倍市盈率计算，Marvell Technology 的交易估值明显低于同行，尽管其营收预计将在 2026 年增长 42%，并在 2027 年增长 22%。

这种折价是有原因的。Marvell 当前的营业利润率约为 15%，仍然偏低，这反映了其历史业务结构、硬件属性以及客户集中度。

重新评级的逻辑在于：改变这一利润率结构。

随着数据中心收入在销售中占比不断提高、云规模 ASIC 项目进入持续放量阶段、客户多元化降低盈利波动性，Marvell 将逐渐不再像一家周期性元器件供应商，而更像一个结构性的 AI 基础设施平台。

如果利润率能伴随营收一同增长，那么当前的低估值倍数将越来越难以被合理化。

https://www.forbes.com/sites/greatspeculations/2026/01/23/marvell-stock-breakout-or-breakdown-in-2026/

（来源： ）

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