近年来，人工智能以前所未有的速度发展，对数据基础设施提出了严峻挑战。传统的数据中心架构日益暴露瓶颈，难以满足不断增长的计算需求，特别是训练复杂AI模型和进行高效率AI推理的巨大需求。面对这一挑战，半导体行业正积极探索定制化解决方案，推动数据中心基础设施的革新，而其中，Marvell Technology (MRVL) 和 NVIDIA 无疑是这场变革中的重要参与者和驱动力量。
AI 的蓬勃发展，催生了对高性能、低延迟、高带宽数据中心的需求，促使企业寻求更灵活、更高效的解决方案。传统的通用型服务器在面对特定 AI 任务时，往往力不从心。定制化 AI 芯片应运而生，它能够根据特定的算法和工作负载进行优化，从而大幅提升性能并降低能耗。在这一领域，Marvell 和 NVIDIA 各显神通，通过不同的技术路线和合作模式，共同推动了定制化 AI 基础设施的发展。
Marvell 将战略重心放在 NVLink 和 UALink 技术，以及多芯片技术上。通过这些技术，Marvell 能够更深入地渗透到机架级系统，并为客户提供量身定制的芯片解决方案。尤其值得一提的是，Marvell 推出的定制 Ultra Accelerator Link (UALink) 规模化解决方案，旨在为 AI 加速基础设施提供高性能、低延迟和高计算利用率。UALink 基于开放标准，能够实现 AI 加速器和交换机之间更高效、更具扩展性的互连，从而提升整体系统性能。这意味着计算厂商能够构建包括定制加速器和UALink控制器以及定制交换机在内的完整解决方案，从而优化机架级 AI 的性能表现。Marvell 的这一举措，不仅体现了其在定制化芯片领域的深厚积累，也展现了其拥抱开放生态的决心。通过开放标准，Marvell 能够吸引更多的合作伙伴，共同构建一个充满活力和创新力的 AI 基础设施生态系统。
NVIDIA 同样意识到定制化 AI 基础设施的巨大潜力。它不再仅仅满足于提供 GPU，而是积极拓展其业务范围，深入到 ASIC（专用集成电路）领域。NVIDIA 推出的 NVLink Fusion 技术，旨在赋能行业构建半定制 AI 基础设施。NVLink Fusion 允许行业伙伴利用 NVIDIA NVLink 技术，构建与 NVIDIA 产品协同工作的定制化 CPU 和加速器。这一举措吸引了包括 MediaTek、Marvell、AIchip、Astera Labs、Synopsys 和 Cadence 等众多行业领导者的加入，他们纷纷承诺支持 NVLink Fusion 互连技术。甚至富士通和高通也计划使用该技术构建定制 CPU。NVIDIA 的开放态度，极大地激发了行业创新，也促进了不同厂商之间的协同合作。通过 NVLink Fusion，NVIDIA 能够与合作伙伴共同构建更具创新性和竞争力的 AI 生态系统，从而加速 AI 技术的普及和应用。Marvell 与 NVIDIA 的合作，也正是这一开放生态的体现，将为客户提供更全面的定制化解决方案，满足其对高性能、低延迟和高效率 AI 基础设施的需求。
尽管今年迄今为止，Marvell 的股价下跌了 40%，落后于电子半导体行业的 5.6% 的增长，但其在AI领域的业务却表现出强劲的增长势头。公司已经为一家云计算公司生产了定制 AI 芯片，并为另一家公司基于 Arm Holdings 的技术开发了中央处理器，这些产品都将在今年产生收入。Marvell 首席执行官 Matt Murphy 表示，公司在 AI 领域的订单不断增加，尽管利润率有所下降，但其定制 AI 芯片将继续推动其数据中心业务的增长。此外，Marvell 还加入了 Ultra Ethernet Consortium，进一步巩固其在数据中心网络基础设施领域的地位，并致力于推动以太网技术和基于开放标准的生态系统的发展。Marvell 的成功案例包括为亚马逊提供的 Trainium 芯片，以及其他云巨头的定制化芯片需求，这些都证明了其在定制 AI 芯片领域的实力和竞争力。Marvell 对未来定制 AI 芯片市场的乐观预期，也反映了整个行业对这一领域的信心。随着 AI 应用的日益普及，对定制化、高性能 AI 基础设施的需求将持续增长，Marvell 有望在这一市场中占据重要的地位。
毋庸置疑，Marvell 和 NVIDIA 正在共同塑造定制 AI 基础设施的未来。Marvell 凭借其全面的 IP 组合和定制化解决方案，赢得越来越多的数据中心订单，并推动其在 AI 领域的业务增长。而 NVIDIA 则通过开放其 NVLink 技术，鼓励行业伙伴共同构建更具创新性和竞争力的 AI 生态系统。这种合作与竞争并存的局面，将加速 AI 技术的普及和应用，并为数据中心行业带来更广阔的发展前景。未来，随着 AI 技术的不断发展，定制化 AI 芯片的需求将持续增长，Marvell 和 NVIDIA 也将继续在这一领域发挥关键作用，引领数据中心基础设施的革新。可以预见，在未来几年内，我们将看到更多基于定制化 AI 芯片构建的数据中心涌现，这些数据中心将为 AI 应用提供更强大的计算能力，也将驱动 AI 技术在各个领域的更广泛应用。
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