谷歌近期扩大与芯片设计公司 Marvell 的定制半导体合作，合作范围从过去的计算核心 TPU，延伸到存储控制器、网络接口控制器、内存接口控制器乃至近内存计算。这意味着超大规模云服务商的“定制芯片”策略，正从单颗加速器扩散到整座人工智能数据中心的每一个环节。

不止一颗人工智能芯片

根据 Marvell 向监管方提交的证券文件，谷歌获得一项认股权证，有权以每股 206.58 美元的价格，最多购入 58,970,907 股 Marvell 股票，按行权价计算潜在价值约 122 亿美元。该权证并非一次性直接入股，而是随谷歌采购合格定制产品的进度分期归属，相关采购目标一直延伸到 Marvell 的 2033 财年。

文件披露，若权证完全归属，对应的累计采购额上限可达约 1200 亿美元——但这只是与完全归属挂钩的天花板，并非谷歌的强制采购义务，谷歌也没有最低采购承诺。对市场而言，这份结构安排更像一个公开信号： hyperscaler（超大规模云服务商）想买的不只是芯片性能，还有多年期的供应对齐与工程优先级。

从 TPU 到整座数据中心

真正值得关注的是合作范围的广度。EE Times 报道指出，Marvell 罕见地明确了工程边界：合作涵盖人工智能推理加速器、存储控制器、网络接口控制器、内存接口控制器以及近内存计算，早已超出谷歌张量处理单元（TPU）本身。CNBC 也引述称，扩展协议覆盖“附着在 TPU 生态之上”的产品，包括推理加速器和存储、网络接口控制器。

对数据中心运营方来说，“附着”二字是关键。加速器只是被采购、上架、连线和运维的其中一部分，而输入输出通道、内存子系统和网络往往决定了昂贵的算力是否在等待数据。人工智能集群正在像过去的存储阵列一样被设计——控制器和互联 fabric（网络结构）决定了昂贵硅片究竟能发挥多少性能。其逻辑与 TPU 的诞生一脉相承：既然专用硅片能压低人工智能计算成本，为什么不把这种方法从矩阵运算延伸到内存与数据搬运？

谷歌开始对外出售 TPU

英国《金融时报》报道，这笔扩展合作发生在谷歌开始向外部客户出售 TPU 之际——这些芯片过去主要供内部使用。这意味着围绕加速器的配套硅片选择，包括网络接口控制器、存储控制器和内存接口，都变成了客户需要评估、签约和运维的对象。

Futurum Group 研究总监 Brendan Burke 认为，该协议与其说是在替换现有 TPU 合作伙伴，不如说是在 TPU 之外叠加更多定制项目。实践中，这意味着“谷歌设计”的足迹会随时间在数据节点中扩大，真正的锁定发生在数据通路而非计算核心。值得一提的是，过去十余年谷歌的定制芯片主要合作伙伴是 Broadcom，后者仍是谷歌 TPU 的主供应商。

行业意义

消息披露后，Marvell 股价一度上涨约 10%。在英伟达与 AMD 占据人工智能芯片头条的同时，Marvell、Broadcom 这类“卖铲人”借着 hyperscaler 自研定制加速器的浪潮做大了生意。Broadcom 已分别为谷歌、Meta、OpenAI 和 Anthropic 打造定制人工智能加速器，并给出 2027 年人工智能相关营收突破 1000 亿美元的指引。各家公司争相把自己嵌入 hyperscaler 的供应链，本质都是为了降低对英伟达 GPU 的依赖。