人工智慧（AI）算力競賽正逐漸從晶片效能比拚，擴大至互連、記憶體與網路等整體基礎設施的競爭。邁威爾科技(MRVL-US) 高層近日在Six Five Summit 2026指出，隨著推論模型帶動記憶體需求快速攀升，加上資料中心規模持續擴大，傳統銅基互連逐漸接近效能極限，光學互連與記憶體擴充技術將成為下一階段AI算力擴張的重要因素。
邁威爾客製化雲端解決方案業務執行副總裁Will Chu表示，市場長期將注意力集中在XPU本身，但XPU周邊的「附著層」同樣關鍵，涵蓋網路、記憶體、儲存及安全等領域。
他指出，每顆XPU背後都存在3至4個甚至更多的客製化機會，反映AI基礎設施正全面走向客製化。
邁威爾資料中心網路業務集團執行副總裁Dave Lazovsky則表示，推論時運算（inference time compute）興起，使KV快取需求在過去9個月增加約10倍，單一機架已難以提供足夠記憶體容量，規模化部署因此必須擴展至更大的互連範圍。
AI基礎設施需求持續擴張，也將帶動相關供應鏈迎來長期需求，包括記憶體、光學互連及客製化晶片設計等業者。
分析機構估計，2025年至2030年間，全球資料中心基礎設施累計資本支出規模可能達4兆至5兆美元。
銅連接接近極限 光學互連成擴充關鍵
Lazovsky將AI基礎設施由銅轉向光學互連形容為「強制函數」，而非可選的升級方案。
他指出，早期大型基礎模型已建立龐大的總記憶體需求，隨著推論模型發展及KV快取快速增加，單一機架中的HBM容量已不足以支撐尖端模型運作。
他表示，AI系統必須將互連規模由目前約144個XPU擴大至下一階段約576個XPU的Pod，並持續向更大規模擴展，而這也代表互連技術必須從銅基方案轉向光學方案。
邁威爾目前同步推進板載光學（NPO）及共封裝光學（CPO）兩條技術路線，並已在乙太網路及UAL協議交換器上導入CPO方案。
Chu指出，邁威爾可協助客戶從傳統銅連接方案逐步轉向NPO及CPO，客製化範圍則可從運算單元、I/O介面一路延伸至交換器連接埠。
Lazovsky也強調邁威爾類比SerDes技術的差異化。他表示，相較於傳統2.4T SerDes光學鏈路，採用類比SerDes的Scale Up網路可將功耗降低約4倍，全面部署後預計可使資料中心整體能耗降低逾25%。
AI記憶體需求暴增 CXL、3D堆疊及光子技術成解方
Chu將記憶體瓶頸視為AI基礎設施目前面臨的核心工程挑戰，邁威爾的布局則涵蓋晶片內外不同層級。
在晶片內部，邁威爾正投入專有高密度SRAM IP，透過與運算單元緊密整合提升效能，並支援更大型模型在晶片上的運作。Chu指出，傳統通用記憶體編譯方案已難以滿足客戶需求。
晶片外部則涵蓋多種技術，包括整合客製化HBM以提升頻寬與容量、透過3D堆疊將記憶體直接置於邏輯晶片上，以及利用CXL或專有協議進行記憶體擴充，以容量換取頻寬。
此外，邁威爾也推出光子織物記憶體（Photonic Fabric Memory）設備，可在獨立機架空間內提供32TB外接記憶體池。
Lazovsky指出，該光子織物記憶體系統結合DDR的容量與成本優勢，以及HBM的高頻寬與多偽通道平行特性，目標是讓記憶體容量與頻寬能夠獨立擴充，降低對運算資源的綁定。
Chu另表示，記憶體價格持續高漲，也促使超大規模雲端業者重新檢視整體基礎設施架構。邁威爾的CXL產品已獲得需求，部分客戶希望將舊有記憶體導入新伺服器，並透過記憶體壓縮讓等效容量增加1倍。
此外，部分業者也開始關注Flash層級的記憶體分層方案，作為成本較低的容量補充選項。
規模擴展網路走向客製化 XPU與網路深度整合
Lazovsky指出，目前約4家公司占據資料中心基礎設施整體可服務市場（TAM）75%以上。市場高度集中，也讓邁威爾得以與主要客戶的開發團隊深度合作，提前數年共同規畫下一代交換器架構。
他表示，目前規模擴展網路（Scale Up Network）主要存在3種路線：部分業者採用乙太網路方案；另一條路線採用UAL協議，屬於類似NVLink、基於記憶體語義載入與儲存的高效能網路；另有業者則採用完全自行開發的專有拓撲網路。
Chu指出，XPU與規模擴展網路之間高度緊密的整合，將推動協議層及最佳化策略進一步客製化，最終形成客製化晶片。
他表示，並非所有業者都具備端到端開發能力，而邁威爾除了能提供相關能力，也能作為客戶開發團隊的延伸，直接參與核心基礎設施設計。
Lazovsky則表示，邁威爾與主要超大規模雲端業者及GPU製造商建立的長期合作關係，是公司的重要資產，這類信任需要多年累積。
