核心观点 - 定制化AI芯片正成为行业新趋势，通用GPU不再是唯一解决方案 [1] - 云巨头加速自研芯片推动行业多元化发展，博通与Marvell成为主要受益者 [2][3] - Marvell通过全栈能力和技术领先优势，在定制AI芯片市场占据重要地位 [3][9][16] - 定制AI芯片市场规模预计2028年达940亿美元，复合年增长率35% [6][8] - AI芯片竞争焦点从算力转向系统集成和平台优化 [20][21][23] 行业趋势 - 云计算四巨头资本支出2023年1500亿美元，2024年超2000亿美元，2025年预计超3000亿美元，主要投向定制芯片 [4] - 新兴超大规模云服务提供商和主权AI项目加速定制化需求 [4][6] - 数据中心资本支出预计2028年超1万亿美元，AI加速计算占比超一半 [10] - 定制计算市场2028年规模400亿美元（CAGR 47%），XPU附件市场150亿美元（CAGR 90%） [8][14] 公司战略 - Marvell采取端到端全服务模式，整合系统架构设计、IP技术、封装和制造支持 [9][16] - 已获得美国四大云巨头18个定制芯片订单（5个XPU核心+13个附件）和新兴客户6个订单，潜在终身收入750亿美元 [8][19] - 技术布局覆盖5nm/3nm/2nm工艺，并前瞻性研发A16/A14节点 [9][20] - 构建业内最广泛模拟混合信号IP组合，包括448Gbps SerDes等关键技术 [9][24] 技术优势 - 先进封装技术：3D IC、中介层和共封装光学实现系统级集成 [21][23] - D2D互联技术：单边带宽超10TBps/mm，延迟<1ns，功耗1pJ/bit [21][26] - 定制SRAM比行业快17倍，待机功耗降66% [30] - 模块化HBM架构使计算裸片利用率提升1.7倍，功耗降75% [31][32] 客户案例 - 微软合作案例显示定制芯片从3个项目发展到18个，覆盖云巨头和新兴AI公司 [34] - 通过D2D互联技术帮助客户实现系统功耗降40%，带宽提升3倍 [27] - 模块化设计使客户能按需组合互联单元，优化特定AI负载 [26][27] 市场预测 - 定制硅市场2028年规模从原预测750亿美元上调至940亿美元 [6][8] - XPU附件市场增速显著，2028年规模将相当于当前整个定制硅市场 [8][14] - 互连市场增长37%，成为第二大定制细分领域 [8][14]