近日，英飞凌收购Marvell汽车以太网业务的消息，引得业界瞩目。

根据英飞凌官微消息披露，英飞凌签署了一项以25亿美元收购Marvell Technology汽车以太网业务的协议。通过此次交易，英飞凌将其领先的汽车MCU产品组合与Marvell的汽车以太网业务相结合，提高自身在软件定义汽车领域的系统能力。

尽管该交易尚需获得监管部门的批准。但从这笔交易背后，能反映出英飞凌对汽车行业未来发展趋势的深度洞察与精准预判。

一场“各取所需”的战略双赢？

从技术层面剖析，以太网是实现低延迟、高带宽通信的关键技术，对于软件定义汽车（SDV）至关重要，是中央计算、区域和终端所组成的高效电子电器架构的基础。

Marvell的Brightlane™产品组合堪称汽车以太网领域的佼佼者，其产品线丰富多样，涵盖PHY收发器、交换机和桥接器，能够支持从100Mbps至10Gbps的高速网络数据速率。这一卓越性能，能够确保这些数据在车辆内部快速、稳定地传输，充分满足不同汽车电子系统对数据传输速度的严苛要求，为智能汽车搭建起一条高效的数据传输高速公路。

结合英飞凌自身的业务版图，其MCU在汽车微控制器领域已然处于全球领先地位。然而，在车载网络通信这一关键环节，英飞凌存在短板。

此次收购Marvell的汽车以太网业务，就像是为英飞凌的汽车智能化拼图补上了关键的一块。二者的结合，一方面将进一步巩固英飞凌在汽车MCU领域的领先地位；同时也将构建起一个“通信+控制”的全栈解决方案，直接为软件定义汽车的区域架构转型赋能。

此外，从商业价值角度考量，这笔交易同样极具吸引力。

Marvell的汽车以太网业务有50多家汽车制造商客户，其中包括排名前十汽车制造商中的8家。凭借这一强大的客户根基，据相关数据预测，该业务在2025年预计将贡献2.25亿-2.5亿美元的收入，毛利率更是高达60%。更为诱人的是，其附带的到2030年40亿美元的design-win储备，犹如一座蕴藏丰富的宝藏，为英飞凌在自动驾驶、车联网等领域的长期布局奠定了坚实的基础。

这意味着，在未来的市场竞争中，英飞凌凭借这一收购，不仅能够在技术上实现突破，还能在商业层面收获丰厚的回报。另外，通过整合研发力量和利用英飞凌的生产规模，预计还将产生更多的成本协同效应，进一步强化英飞凌在汽车电子领域的市场布局。

Marvell“断舍离”：聚焦核心战略

对于英飞凌而言，此次交易无疑是一次重要的战略部署。

然而，对于Marvell而言，出售汽车以太网业务则看似割舍了一块优质资产，但实则也是一次深思熟虑后的战略聚焦之举。

不可否认，Marvell的汽车以太网业务在技术实力和客户资源方面都表现出色。但深入分析其整体业务结构和发展战略，就会发现这一业务的出售存在必然性。

从收入占比来看，汽车以太网业务在Marvell的总收入中占比不足5%，这意味着它在公司的整体业务版图中，虽然品质优良，但权重相对较小。与此同时，近年来Marvell正全力押注数据中心和AI业务，这两个领域的发展势头迅猛，潜力巨大。

数据中心业务当前已成为Marvell的核心增长引擎，根据最新披露的财报数据显示，Marvell 2025财年第四季度实现了18.17亿美元的净营收，同比增长27%，刷新了公司季度营收纪录。其中，数据中心业务季度营收13.66亿美元，同比增长78.5%，主要是受AISC及光模块DSP芯片增长的带动。其中该季度公司AI 业务收入达7亿美元左右，主要是亚马逊等客户定制ASIC等产品需求增长的带动。

Marvell第四季度财报数据

能看到，2025财年Marvell数据中心业务贡献了超过75%的收入，成为公司业绩增长的主要驱动力。尽管Marvel的几乎所有其他收入部门都增长缓慢，但数据中心收入却拉动了公司的增长，而AI业务作为未来科技发展的核心赛道，更是蕴含着无限的发展机遇和潜力。

在全球人工智能基础设施建设的热潮下，Marvell预计收入将实现大幅增长，预计到2028年，Marvell的AI芯片年收入可能增长至200多亿美元，整体营收将是目前的4倍。

因此，Marvell此时选择出售汽车以太网业务，可能是为了能够集中优势资源，全力发展具有更高增长潜力的数据中心和AI业务，25亿美元的现金注入犹如一场及时雨，能为Marvell的AI研发提供了充足的资金支持，使其能够在AI领域加大研发投入，加速技术创新和产品迭代，提升自身的核心竞争力。

值得一提的是，英伟达是Marvell的长期客户和主要合作伙伴，不过目前Marvell的诸多创新可能涉及英伟达的领域。对此，Marvell CEO Matt Murphy强调，AI市场仍在爆发初期。面对英伟达78%的毛利率与惊人市值，Marvell选择聚焦新兴需求，通过定制化解决方案在AI基础设施竞赛中开辟独特生态位。

转型AI，Marvell早有伏笔

实际上，Marvell的转型并非一蹴而就，而是早有伏笔。其在发展历程中不断进行战略布局和业务调整，逐步朝着AI领域聚焦。

2017年，Marvell以61亿美元的巨资收购了Cavium，通过此次收购，Marvell成功地将Cavium的ThunderX系列Arm芯片纳入麾下，从而正式进军Arm服务器芯片领域。这一举措使得Marvell在服务器芯片市场中拥有了更强大的技术实力和产品竞争力，为其后续在数据中心领域的发展奠定了坚实的基础。

2021年，Marvell再次出手，斥资11亿美元收购了Innovium。Innovium在以太网交换技术方面拥有卓越的技术实力和领先的市场地位，其Teralynx交换机芯片以其高性能、低功耗和高可靠性而备受市场赞誉。Marvell通过收购Innovium进一步强化了自身在以太网交换技术领域的实力，使其能够为数据中心提供更加全面、高效的网络解决方案。这不仅有助于Marvell在数据中心市场中巩固自己的地位，还为其在AI领域的发展提供了更强大的网络支持。

2023年，Marvell推出了针对AI训练的定制化DSP芯片，这一芯片的问世标志着Marvell在AI领域的技术研发取得了重大突破。该芯片针对AI训练过程中的复杂计算需求进行了深度优化，能够提供更强大的计算能力和更高的计算效率，为AI训练任务的高效完成提供了有力保障。这一举措不仅展示了Marvell在AI芯片研发方面的技术实力，也表明了其在AI领域不断深耕的决心。

2024年，Marvell在AI领域又迈出了关键一步，率先推出了定制高带宽内存（HBM）架构。这一架构的诞生，可谓是专为AI云加速而精心设计，成功地解决了长期以来困扰AI计算发展的数据传输瓶颈问题。在AI计算过程中，数据需要在处理器和内存之间频繁地传输，而传统的内存架构往往无法满足AI计算对数据传输速度和带宽的超高要求，从而成为了制约AI计算性能提升的关键瓶颈。Marvell的定制HBM架构通过创新的设计，极大地提高了数据传输的速度和带宽，使得AI计算能够更加高效地运行。

这一举措直接让Marvell切入了由英伟达、博通等行业巨头主导的高端市场，充分展现了Marvell在技术上的强大实力和勃勃野心。英伟达作为全球AI芯片领域的领军企业，凭借其在GPU技术方面的深厚积累和持续创新，在高端AI芯片市场占据了重要地位；博通则以其在通信芯片和网络芯片领域的优势，在高端市场同样拥有强大的竞争力。Marvell敢于在这样的高端市场中与这些巨头展开竞争，无疑证明了其对自身技术的高度自信，也彰显了其在AI领域的宏伟战略布局。

Marvell全栈布局AI版图

发展至今，Marvell的AI版图不断扩张，实现了从数据中心到边缘计算的全栈布局。

例如，在数据中心这片被视为AI算力“心脏”的关键领域，Marvell具有独特定位，产品布局涉及定制化ASIC、光模块用DSP电芯片、以太网交换/PHY芯片、存储控制器、数据安全芯片等多个方面，比起英伟达、博通等原厂更加低调，但却必不可少。

在AI算力方面，此前各大云服务商主要采用GPU的方案。而ASIC凭借在特定应用情景下的高性能、低功耗的特点，有望承担起大型云服务商的定制化需求，从而扩大AISC在算力市场的需求规模。

Marvell的ASIC收入主要是从2024年开始明显增长，受益于亚马逊及谷歌ASIC产品的量产出货，Marvell已经跻身ASIC设计第一梯队，2024年已经超额完成了5亿美元收入，预计今年将突破10亿美元，给数据中心业务提供了新增量。随着各大云服务商的需求增长，有望进一步拓展客户并扩大规模。

虽然AI ASIC市场中已经有厂商实现规模化量产，但相比于整体AI芯片市场来看，占比仍然很低。结合英伟达、AMD及英特尔的数据中心业务收入看，三家合计的年收入已经达到了1000亿美元以上。而2024年ASIC的市场规模还不足150亿美元，在整体AI芯片市场的占比还不到 10%。

Marvell预测，随着AI技术的爆发式增长，定制芯片将在加速计算市场中占据越来越重要的地位。预计到2028年，定制芯片将占加速计算芯片市场的25%左右，年复合增长率达45%。这一趋势驱动Marvell持续加大先进制程研发投入，以满足客户对高性能、低功耗解决方案的迫切需求。

在光模块DSP领域，Marvell通过2020年收购Inphi形成了与博通的“双寡头”竞争，与主流头部云厂商形成了深入稳固的合作关系。在AI需求带动下，该市场对传输速率的要求也进一步提高。在800G/1.6T高速光模块市场，Marvell的DSP占据主导地位，且在全球DSP市场占据6成以上份额，预期2023-2028年间整体光电产品市场将实现27%的复合增长，也将给公司带来明显增量。

以太网芯片方面，Marvell拥有较为丰富的交换芯片产品矩阵，云数据中心Teralynx系列交换芯片产品能实现中、高、超高端市场全覆盖，能够轻松满足AI服务器集群对低延迟的严苛要求，确保数据在服务器集群中快速、稳定地传输，极大地提升了AI任务的执行效率，如51.2T产品，虽目前处于小批量测试阶段，但未来潜力巨大；而在以太网PHY芯片方面，其Alaska产品线具有低功耗、小尺寸、高性能的特性。在全球以太网PHY芯片市场，Marvell市占率位居前列。

Marvell还开发了智能网卡（SmartNIC）和DPU，能够将部分数据处理和网络通信任务从CPU中剥离出来，有效分担了CPU的算力压力。这样一来，CPU就能将更多的算力资源集中投入到核心的AI计算任务中，从而显著提升AI任务的执行效率，大大提高数据中心的运营效率。

同时，针对边缘AI市场的飞速发展，Marvell也敏锐地捕捉到了这一发展趋势，积极布局。针对人形机器人、工业自动化等物理AI场景，推出了一系列具有创新性的解决方案，包括单对以太网方案将各个边缘设备紧密地连接在一起，实现高效的数据交互；结合在氮化镓功率器件、传感器接口等方面的技术储备，构建起一个“感知-通信-控制”一体化架构等，全力抢占智能终端入口。

据市场预测，2030年边缘AI市场规模将达200亿美元，发展潜力巨大。Marvell凭借其提前布局和技术优势，已经在这个充满潜力的市场中提前卡位，占据了有利的竞争地位。随着边缘AI市场的不断发展和壮大，Marvell有望在这个领域取得更多成就。

Marvell主要芯片产品布局

资料来源：Marvell官网，中金公司研究部

综合来看，凭借数据处理+通信+存储+安全四位一体布局，Marvell成功抓住了AI浪潮对数据基建需求的拉动。Marvell的竞争优势不仅体现在某一单独的产品设计上，还得益于其广泛的处理、互联、交换芯片、网络、数据基础设施IP、存储等多元化产品，这些都为其AI和数据中心业务提供了强大支撑。

CPO技术突破，Marvell再祭杀手锏

2025年初，Marvell宣布推出采用共封装光学器件（CPO）技术的定制XPU架构。其基于前一段时间推出的定制HBM计算架构，Marvell扩大了其定制芯片的领导地位，使客户能够将CPO无缝集成到下一代定制XPU中，并将其AI服务器的规模从目前使用铜互连机架内的数十个XPU扩展到使用CPO的多个机架数百个 XPU，进一步增强AI服务器性能。

创新的架构使云端超大规模提供商能够开发定制XPU，以实现更高的带宽密度，并在单个AI服务器中提供更长的XPU到XPU连接，同时还具备最佳的延迟和能效，现在可用于Marvell客户的下一代定制 XPU设计。

CPO技术可以让数据传输比传统线缆高100倍，有望颠覆AI产业生态，被誉为AI时代重要关键技术。凭借在光学技术和定制XPU方面的经验，Marvell将在帮助云计算巨头释放CPO潜力并将其作为基础设施不可或缺的一部分方面发挥重要作用。据悉，Marvell已与亚马逊AWS签署五年合作协议，向亚马逊AWS供应定制化AI芯片。随着Marvell 定制化AI芯片将整合CPO技术，预计将催动亚马逊AWS的AI服务器建设的新一波高潮。

CPO技术将持续领航光通信变革。对于企业而言，竞争与合作将并存。

一方面，像Marvell、英特尔、莫仕、SENKO、中际旭创等头部企业为争夺市场份额，必然会在技术创新、产品优化、成本控制上持续发力，通过差异化竞争策略，构筑自身的技术壁垒；另一方面，鉴于CPO产业链的复杂性，上下游企业间的合作也将愈发紧密，从原材料供应、芯片设计、封装测试到系统集成，各个环节相互协同，共同推动CPO技术迈向成熟，实现整个产业链的价值最大化。

可以预见，在未来的数年里，CPO技术将为我们打开一扇通往更高速智能的数字世界的大门。

AI浪潮下，Marvell加强“攻坚战”

与此同时，作为重要的数据中心、光通信芯片供应商，Marvell多条产品线长期以来都追随先进工艺发展步伐。

自2020年推出业界首个5nm数据基础设施平台以来，Marvell始终保持技术领先地位，2022年发布3nm平台并于次年实现量产；2024年推出首款2nm芯片，持续刷新工艺制程纪录。

3月3日，Marvell在半导体技术领域再下一城，正式发布首款面向下一代AI和云基础设施的2nm硅IP。该芯片将采用台积电的2nm工艺生产，是Marvell平台的一部分，用于开发定制XPU、交换机和其他技术，帮助云服务提供商提升其全球运营的性能、效率和经济潜力，标志着Marvell在高性能计算领域的重大战略升级。

而此次剥离汽车业务，更是Marvell转型过程中的一个重要转折点，标志着其从过去的“全产品线覆盖”全面转向“AI核心赛道”。

在过去，Marvell的业务涵盖了多个领域，产品线丰富多样。然而，随着市场竞争的日益激烈和技术发展的不断加速，这种全面布局的策略逐渐暴露出了资源分散、核心竞争力不突出等问题。为了能够在激烈的市场竞争中脱颖而出，Marvell果断决定进行战略调整，将资源集中投入到最具发展潜力的AI领域。

Marvell将2025年AI业务收入目标定为15亿美元，尽管这一目标被很多分析师认为过于保守。因为结合当前超大规模客户（如亚马逊、谷歌）的订单激增情况来看，Marvell的实际增速可能远超预期。亚马逊作为全球最大的电子商务和云计算服务提供商之一，对AI技术的需求极为庞大；谷歌在AI领域同样投入了大量的资源进行研发和应用。这些超大规模客户纷纷向Marvell下单，充分证明了Marvell在AI领域的技术实力和产品竞争力，也为其未来的业绩增长提供了强大的动力。

实际上，Marvell早在2019年就将Wi-Fi连接业务以17.6亿美元出售给NXP，通过剥离非核心业务，集中资源聚焦于数据中心和AI相关技术，优化了其业务结构。

可见，身处AI超级周期中，Marvell已经迅速转型为一个AI优先的数据中心半导体公司，已经围绕AI构建了一个强大的“武器库”，涵盖了定制芯片ASIC、光学互联、计算、以太网交换芯片和AEC等多个领域，形成了一个多元化且深度整合的技术生态。Marvell CEO Matt Murphy也曾在财报会上强调，公司已制定了明确的资本分配战略，100%聚焦于AI超级周期的机遇。

除了与亚马逊AWS、谷歌和微软等超大规模客户紧密合作，Marvell还积极开放API接口，吸引第三方开发者接入，使其能够基于Marvell的硬件和软件资源，开发出各种丰富多样的应用程序和解决方案。这不仅丰富了Marvell的生态系统内容，还促进了技术的创新和应用的拓展，进一步提升了AI服务器的性能和效率。

这种“硬件+软件+生态”的发展模式，使Marvell在AI服务器供应链中形成了强大的竞争优势。通过与超大规模客户的深度绑定，Marvell获得了稳定的市场需求和收入来源；而开放协作的生态构建策略，则吸引了更多的合作伙伴加入，共同推动了AI技术的发展和应用。

Marvell预计，到2026财年，AI网络和定制处理器芯片的销售额将达到25亿美元。不过分析师对其的预期更高，瑞银在报告中表示，Marvell的AI收入到2025年可能达到36亿美元，超过公司设定的25亿美元目标。这一数据充分展示了Marvell在AI领域的发展潜力和前景。

写在最后

在AI芯片领域，英伟达凭借其在GPU技术方面的先发优势和持续创新，已经形成了绝对的市场优势地位。英伟达的GPU产品在AI计算领域具有卓越的性能和广泛的应用，其市场份额在全球AI芯片市场中占据了相当大的比例。然而，Marvell 并没有选择与英伟达进行正面的、硬碰硬的竞争，而是另辟蹊径，聚焦于打造自身的“差异化竞争力”。

Marvell剥离汽车以太网业务，看似放弃了一个“优质资产”，实则是对半导体行业“聚焦核心竞争力”的深刻诠释。在AI算力革命的浪潮中，没有中间路线可选：要么成为“全能但平庸”的跟随者，要么化身“专注而锐利”的破局者。

25亿美元的交易金额，不过是这场豪赌的入场券，真正的胜负手，在于Marvell能否在接下来的几年，用技术创新和生态构建，在英伟达主导的AI芯片市场中劈开一条裂缝。

对于半导体行业而言，这既是一场巨头的战略博弈，更是一次对“技术赛道选择”的集体启示——在算力为王的时代，all in需要勇气，更需要精准的判断与执行。