今年早些时候，英伟达首席执行官黄仁勋曾表示，Marvell的光学技术将使其成为下一个万亿美元公司。周四，Marvell 宣布 扩大与美国晶圆厂GlobalFoundries的合作关系，朝着实现这一目标迈出了重要一步。GlobalFoundries是一家以硅光子制造技术闻名的美国晶圆厂。

此次合作将促使GloFo和Marvell共同扩大GloFo位于佛蒙特州伯灵顿晶圆厂的硅锗（SiGe）晶圆产能。SiGe通常用于生产光收发器（用于将电信号转换为光信号，反之亦然），以及英伟达等公司众多高端交换机所使用的激光模块。

据 GlobalFoundries 称，新增产能将支持近封装和共封装光学器件 (CPO/NPO) 以及“下一代”可插拔光学器件的生产。 

Nvidia 已在其部分 Spectrum Ethernet 和 Quantum InfiniBand 交换机中采用共封装光器件，以降低功耗并提高可靠性。

专家预计NPO将应用于大型多机架系统，例如华为基于Ascend 960DT的新型SuperPods。英伟达未来的多机架系统也被广泛认为会采用NPO 。

该晶圆厂表示，其SiGe技术已验证单通道传输速度高达200 Gbps，满足1.6 Tbps收发器的要求。更快的单通道速度有望推动3.2 Tbps收发器的问世，而3.2 Tbps收发器也在其研发路线图之内。

光学技术的需求激增，这在很大程度上要归功于人工智能——这个大家都很感兴趣的话题。今年春天在台北国际电脑展（Computex）上，Marvell 首席执行官 Matt Murphy解释了光学技术需求即将爆发的原因。

迄今为止，光纤主要用于连接数据中心内的机架和各种资源。几米范围内的任何设备都可以使用更便宜、功耗更低的铜缆互连。但随着通道速度从 25 Gbps 攀升至 50 Gbps、100 Gbps 乃至 200 Gbps，铜缆互连的实际传输距离开始受到限制。即使在单个机架中，每通道 400 Gbps 也基本是铜缆的极限；超过这个速度，铜缆的传输距离就无法超过 1.25 米。

正因如此，整个生态系统都在大力投资以加强光学和光子学供应链，而 GlobalFoundries 并不是唯一一家提高产量的公司。

英伟达尤其在光学技术领域投入了数十亿美元，其中包括分别向 Lumentum 和 Coherent 投资 20 亿美元。几个月后，Coherent 宣布计划将其位于德克萨斯州谢尔曼的工厂中用于激光器、光电探测器和调制器的磷化铟晶圆产量提高4 倍。

在今年六月举办的台北电脑展上，Marvell 首席执行官 Matt Murphy 声称，铜互连技术正逐渐走向衰落。这家 IP 公司预计，在未来十年内，光子将取代电子，并在此过程中改变数据中心的构建和运行方式。

如果英伟达首席执行官黄仁勋的预测是正确的，那么向硅光子技术的广泛过渡可能会使 Marvell 成为下一个万亿美元公司。

Marvell 的市值虽然达到了 1910 亿美元，但距离目标还有很长的路要走，但这并没有阻止华尔街投资者在公告发布后推动该公司股价上涨 30%。

然而，黄仁勋的同期预测，或许并非仅仅是恭维。大规模部署用于训练、推理和智能体的AI基础设施，已经重塑了数据中心网络，并将铜缆互连的性能推向极限。

“信号在铜缆上传输的距离与带宽成反比，所以每次带宽翻倍，传输距离就必须减半，”墨菲解释说。

目前最快的网络互连速度为每通道 200 Gbps，但在这种速度下，铜缆只能传输大约 2.5 米的信号，这有效地限制了互连。

随着英伟达在其 Vera Rubin 平台上推出新一代 NVSwitch 芯片，传输速度将再次翻倍至 400 Gbps，铜缆的传输距离也将再次缩短一半。NVL72 的交换机位于机架中央是有原因的。

“展望未来，就连机架内部的连接也将实现光纤化，”墨菲说道。“整个行业都知道这一趋势即将到来。因此，我们一直在为此做准备，不仅是Marvell，整个行业都是如此。”

光学器件的传输距离更远，但这项技术并非完美无缺。可插拔式光学器件不仅耗电量大，而且还容易发生故障。

黄仁勋解释说，功耗是英伟达最初推出NVL72 机架系统的原因之一，使用光学器件会使系统当时高达 120 千瓦的负载再增加 20 千瓦。

“凡事都要用光学元件，凡事都要用铜，”黄在Marvell的主题演讲中说道。

黄先生预计铜互连技术在未来一段时间内仍将保持其重要性，但 Marvell 正在为未来做准备，届时甚至连 PCB 走线都将被光纤电缆取代。

2020年，Marvell收购了专注于光电互连技术的Inphi公司。最近，该公司又斥资数十亿美元收购了Celestial AI的硅光子互连技术。今年3月，英伟达向Marvell投资20亿美元，旨在推进其硅光子互连技术的发展。

“我们制造的光学模块包含了驱动和调制激光器以及远距离传输数据所需的所有电子元件，”墨菲说。

“想想十年后的世界，很多铜缆连接都会消失，”墨菲说。“在那个世界里，距离不再重要……这是一个深刻的变化。”

所有现代数据中心基础设施和软件的设计都考虑到了距离的限制。

“有了光学技术，距离就不再是问题。因此，我们现在可以将扩展域的规模从72个或144个XPU或GPU扩展到1000个甚至更多，而且所有设备都通过光学互连，”他说道。“这对工作负载的影响是巨大的。”

但这不仅仅关乎GPU。墨菲解释说，当从CPU、GPU到内存和存储的所有组件都通过光互连时，它们就不再需要放在同一个机箱里了。

他解释说：“现代人工智能服务器由一定数量的CPU、XPU、内存和网络接口组成，它们之所以都在同一个系统上，是因为距离问题。想象一下完全解耦的架构，XPU在一个系统里，内存在另一个系统里，智能体CPU又在另一个系统里。”

这意味着可以动态重新配置这些资源，以实现特定工作负载所需的 CPU、GPU 和系统内存的理想比例。

谷歌已经在TPU云平台上实现了类似的功能，只是程度稍轻。虽然CPU和内存与GPU的比例无法动态调整，但利用光路开关，可以调整谷歌TPU的数量和拓扑结构，从而最大限度地提高推理或训练性能。

这不仅对人工智能领域有影响，而且影响深远。即使人工智能泡沫破裂，对基础设施的需求消失，我们也可以想象AWS和其他主要云服务提供商会利用硅光子学或共封装光学器件来分解计算资源，然后根据需求重新组装。 

Marvell 距离万亿美元的市值还很远，而要达到这个目标，还要假设另一家知识产权公司不会抢走它的生意。

博通的市值已经超过 2 万亿美元，其客户包括谷歌和 Meta 等全球最大的超大规模数据中心运营商，该公司在过去几年中也一直在积累广泛的硅光子学和光学技术产品组合。

这些技术包括用于交换机和 XPU 的共封装光学器件，以及用于高带宽可插拔器件的 DSP。

与墨菲一样，博通公司的 CPU 专家 Hock Tan也预计光子技术最终会取代大部分铜互连技术，只是不会明天就实现。

“我预见到未来某个时候，这将是唯一的方法，”谭在去年底告诉分析师，“但我们还没到那一步。”

“压垮骆驼的最后一根稻草就是当你无法在可插拔光学器件中出色地完成任务时，”谭说道。“那时你就只能转向硅光子学了。”