Marvell，有戲嗎？

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在過去三年這輪規模龐大的 AI 熱潮中，Marvell Technology的股價表現大多落后于更廣泛的半導體市場，盡管它提供的是支撐大規模 AI 系統運行的關鍵組件。當市場注意力集中在 GPU 和計算領域的領軍廠商時，Marvell 則專注于網絡芯片和定制邏輯，而這些領域在投資者中獲得的關注度明顯更低。

不過，隨著我們進一步邁入 2026 年，這種局面可能開始向有利于 Marvell 的方向轉變。AI 基礎設施正在進入一個階段：推理、能效以及高速互連等因素變得比單純增加更多 GPU 更為重要，而這些變化恰好對應 Marvell 的核心優勢。

推理轉向

AI 的初始階段聚焦于“蠻力式訓練”。到 2026 年，行業預計將轉向 Agentic AI（代理式 AI） 和推理（Inference）。

推理——即部署和使用模型來處理數十億級用戶查詢——相比訓練而言，需要更低的延遲，更重要的是，需要顯著更高的能效。

Marvell 的定制 XPU（AI 加速器）正是為這些特定工作負載而設計。與通用 GPU 不同，Marvell 的 ASIC 被優化用于最大化 “每瓦可處理的 token 數”。當云巨頭希望將服務規模擴展到數十億用戶時，單次推理成本成為最重要的指標。

Marvell 對這些定制芯片采用 3nm 和 2nm 制程節點的投入，可能使其在能效競賽中占據優勢，預計今年定制 AI 相關收入將達到 18 億美元。

互連

2026 年最關鍵的基礎設施變化之一，是銅互連的內在極限。隨著 AI 數據中心集群擴展到數百萬個處理器，電互連在發熱、功耗和信號衰減方面遭遇挑戰。在這種規模下，電子已經無法高效地完成數據傳輸。

Marvell押注于光。該公司在共封裝光學（CPO）上進行了大量投資，并以 32.5 億美元收購 Celestial AI，旨在將光互連直接集成到芯片封裝中。通過將光子互連與計算和存儲融合，Marvell 試圖解決大規模 AI 系統中一個長期存在的瓶頸：在不過度增加功耗和散熱負擔的情況下，高效搬移數據。

如果光互連從“可選升級”變成“必需配置”，Marvell 在 CPO 領域的提前布局，可能使其站在下一代 AI 集群設計的前沿，并在數據中心架構中扮演更有價值的角色。

打破“單一客戶”標簽

傳統上，Marvell Technology 一直被批評過度依賴亞馬遜云服務（AWS）。這種集中度提高了盈利波動性，也限制了市場對 Marvell AI 潛力的認可。因此，多元化在 2026 年至關重要，而這一進程已經在推進中。

Marvell 已經在美國四大云巨頭中的三家那里贏得了定制芯片設計訂單，并且新項目將在 2026 年加速推進。

在架構層面，Marvell 也確保其產品能夠兼容主流 AI 生態，而不是與之對立。例如，對 NVIDIA NVLink 互連的支持，使 Marvell 的定制芯片可以與以 NVIDIA 為中心的環境協同工作，從而消除了云廠商采用時的一個重要障礙。

與多家云巨頭達成合作，有助于降低風險、穩定盈利，并提升華爾街對 Marvell AI 敘事的信心。

財務藍圖

按 2027 財年一致預期盈利的約 22 倍市盈率計算，Marvell Technology 的交易估值明顯低于同行，盡管其營收預計將在 2026 年增長 42%，并在 2027 年增長 22%。

這種折價是有原因的。Marvell 當前的營業利潤率約為 15%，仍然偏低，這反映了其歷史業務結構、硬件屬性以及客戶集中度。

重新評級的邏輯在于：改變這一利潤率結構。

隨著數據中心收入在銷售中占比不斷提高、云規模 ASIC 項目進入持續放量階段、客戶多元化降低盈利波動性，Marvell 將逐漸不再像一家周期性元器件供應商，而更像一個結構性的 AI 基礎設施平臺。

如果利潤率能伴隨營收一同增長，那么當前的低估值倍數將越來越難以被合理化。

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

（來源： ）

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