当英伟达、谷歌、亚马逊纷纷自研 AI 芯片时，一家老牌芯片公司正在赌一个更底层的方向——如何让这些芯片之间的数据跑得更快。这家公司是 Marvell。2025 年底，它宣布收购 Celestial AI；2026 年 2 月 2 日交易正式完成。根据 Marvell 提交给美国证券交易委员会的 10-Q 文件，这笔收购的基础对价为 35 亿美元，算上业绩对赌，总交易价值最高可达约 55 亿美元。Celestial AI 的核心资产是一项名为 Photonic Fabric 的光子互联技术，专门用于下一代 AI 数据中心的 scale-up（机架内/芯片间）互联。

为什么光互联突然成了 AI 基建的必争之地

AI 集群越做越大，瓶颈也在转移。过去行业关心的是单颗 GPU 有多少算力，接着开始追问 HBM 内存带宽够不够，现在越来越多工程师意识到：真正卡脖子的，可能是芯片之间的数据搬运。

以当前的大型语言模型训练为例，成千上万个计算节点需要频繁交换梯度、激活值和模型参数。铜缆在短距离内依然便宜，但当集群规模扩展到整个机架、整座数据中心时，距离、带宽密度和功耗都会把铜缆逼到极限。光互联的优势正是在这里体现：光纤可以在更远的距离、以更高的带宽、更低的能耗传输数据。Celestial AI 的 Photonic Fabric 试图把光互联进一步推向芯片内部，让光子通道直接连接处理器、内存和加速器，而不是停留在板级或机架级。

Marvell 在 2026 财年第二季度（截至 8 月 1 日）的业绩说明中给出了一组数字：当季营收 27 亿美元，同比增长 37%；数据中心业务同比增长 46%，占公司总营收的 79%。公司还把 2027 财年和 2028 财年的收入指引分别上调至约 120 亿美元和 180 亿美元。CEO Matt Murphy 在新闻稿中表示，连接能力正成为 AI 和云数据中心架构中「最苛刻的需求」之一。

55 亿美元买了什么

Celestial AI 的技术路线可以概括为「把光带进芯片封装」。传统可插拔光模块主要负责机架之间或服务器之间的连接，而 Photonic Fabric 想做的是芯片与芯片之间、甚至芯片内部的高速光通道。这意味着未来一块 AI 加速器板卡上，GPU/ASIC、HBM 内存、网络接口和存储控制器可以通过光链路直接通信，绕开部分电互连的带宽和功耗瓶颈。

Marvell 在这笔收购之外，近一年还连续出手补齐互联版图：收购 XConn Technologies 强化 PCIe/CXL 交换能力，收购 Polariton 增强光电调制器技术。加上自有的高速 SerDes、数据中心网络芯片、存储控制器和内存接口产品线，Marvell 试图覆盖从 scale-out（跨机架网络）到 scale-up（机架内互联）再到芯片级光互连的完整链条。

更值得关注的是客户绑定。2026 年 8 月，Marvell 与谷歌达成了一份规模更大的合作协议：Marvell 将向谷歌授予最高约 5897 万股普通股的认股权证，行权价 206.58 美元，其中业绩解锁部分与谷歌定制 ASIC 订单收入挂钩。根据 OFweek 等国内科技媒体援引的协议细节，这批订单涵盖 AI 推理加速器、存储控制器、网络接口控制器、内存接口控制器和近存计算芯片。这笔交易让 Marvell 深度绑定了谷歌的 AI 基础设施供应链。

不是替代 GPU，而是让算力连得更顺

Marvell 的策略并不是去和英伟达正面竞争 GPU。它的逻辑是：无论云端使用 GPU 还是自研 ASIC，数据搬运、光连接、存储访问都是绕不开的工程问题。当 AI 集群的规模继续膨胀，连接芯片在整机成本中的占比会越来越高。

目前数据中心光互联市场正处于 800G 放量、1.6T 快速导入的过渡期；再往远看，scale-up 光学互连、CPO（共封装光学）和芯片级光 I/O 是下一轮技术竞争的焦点。Marvell 预计 Celestial AI 最早在 2028 财年下半年开始贡献收入，到 2029 财年第四季度年化收入有望达到 10 亿美元。

风险与挑战

这笔豪赌并非没有风险。CPO 和芯片级光互联仍处在早期工程验证阶段，良率、封装成本、热管理和标准化都是尚未完全解决的问题。Marvell 的 2028 财年指引中已经计入了部分谷歌合作收入，但更大幅度的增量可能要等到 2029 财年以后。Celestial AI 带来的非 GAAP 年度运营支出增加约 5000 万美元，也要求后续收入快速爬坡才能摊薄。

此外，英伟达也在光互联领域积极布局。2025 年 6 月前后，英伟达先后向 Lumentum、Coherent 和 Marvell 各投资约 20 亿美元，三家合计约 60 亿美元，意在锁定 AI 数据中心的光供应链。博通、联发科、Astera Labs 等公司同样在争夺这块市场。

结论

Marvell 用 55 亿美元买下 Celestial AI，不是为了赌某一款明星芯片，而是在赌一个产业判断：AI 数据中心的瓶颈，正从「算得更快」转向「搬得更顺」。光互联、CPO 和芯片级光子通道，可能会成为下一阶段 AI 基础设施中价值量最大的环节之一。如果 Photonic Fabric 能在未来几年实现规模化商用，这笔收购将为 Marvell 打开一个比传统网络芯片大得多的新市场。

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。