在 COMPUTEX 2026 的舞台上，科技巨頭們除了在算力晶片競爭外，在底層網路通訊與互連技術也展開較勁，這兩年 CPO 的概念也逐漸變為顯學。網通半導體大廠 Marvell 在 Computex 主題演講中，執行長 Matt Murphy 表示：隨著 AI 大模型高速演進，傳統資料中心已達極限，在即將到來的「全光互聯時代」，整個資料中心架構將被徹底重新設計。
這場 Keynote 除了講述 AI 基礎設施在傳輸端面臨的物理極限之外，Marvell 還同步發表包含全球首款 2nm 工藝 1.6T Coherent 光學解決方案、3nm 1.6T PAM4 DSP，以及次世代 100T AI 專用交換器等多款重量級產品。演講中段， NVIDIA 執行長黃仁勳（Jensen Huang）更是為其站台，點出 Marvell 在「NVLink Fusion」異質架構在生態系中擁有的關鍵地位，認為 Marvell 將是下一個兆元公司。在 Jensen 的帶動下，這場演講的熱度被推向最高峰，更讓 Marvell 的股價在盤後飆升 33%。
為什麼說「Connectivity」是下一個勝負關鍵？
過去幾年，市場普遍將關注焦點放在 CPU 與 GPU 的「運算（Compute）」效能，或是 HBM 的「記憶體（Memory）」頻寬突破上。然而 Marvell 銳利地指出，隨著推理大模型（Reasoning Model）、混合專家模型（MoE）架構以及自主智慧代理（Agentic AI）應用的突飛猛進，資料在訓練與推論過程中「跨節點調度」的需求正面臨爆發式增長。
與此同時，因為 AI 叢集（Cluster）的規模不斷膨脹，單一資料中心的電力與空間已不敷使用，大型客戶開始轉向更大規模的「AI Campus」規劃，想透過高速互連網路，把多座資料中心無縫整合成單一運算資源池。在傳輸距離、頻寬需求與系統規模皆提升的趨勢下，傳統銅線互連受限於功耗與訊號完整性（Signal Integrity）的物理極限，已逐步遭遇無法跨越的瓶頸，光學互連（Optics）將無可避免地成為未來 AI 基礎設施擴展能力的決定性環節。
Connectivity 變成下一個瓶頸
圖片來源：COMPUTEX 2026 CEO Keynote: Marvell 簡報
告別固定硬體比例！「全光互聯」催生完全解耦化架構
網通技術的演進不只改變了機櫃與資料中心之間的連線，未來甚至將徹底重塑「伺服器」本身的定義。
現今的 AI 伺服器為了追求極高頻寬的存取效能，被迫將 CPU、GPU、記憶體（Memory）與網通介面集中於同一台系統內，透過主機板上的銅線完成連接。然而，這種固定式硬體架構正是目前資料中心面臨的最大效率損失來源：一旦硬體部署完成，CPU 與 GPU 的比例便被永久固定。但實際上，不同的 AI 工作負載對 CPU、GPU 與記憶體的需求差異極大，導致在許多情況下，部分昂貴的晶片資源長期處於閒置狀態，資本支出（CAPEX）利用率隨之下降。
Marvell 主張，全光時代的資料中心會走向完全解耦化架構（Disaggregated Architecture）：
- 獨立資源池化：GPU 或 XPU 會形成獨立的運算資源池（Compute Pool）；記憶體形成 Memory Pool；專為 Agentic AI 服務的 CPU 則形成獨立 CPU Pool；儲存系統與網路亦各自獨立。
- 工作負載即時動態組合：所有硬體資源將透過光學網路高速互連。資料中心管理系統能依照當前的工作負載需求，即時組合所需資源。例如：某個 Agentic AI 任務需要較高比例的系統編排與規則檢查時，可以動態調配更多 CPU Pool 資源給它；而面對大型模型訓練時，則瞬間拉滿 GPU 與記憶體資源。在邏輯上，它看起來是一個單一超大系統，但在物理上則可自由分布於整個資料中心內部，完美解決資源閒置的痛點。
完全解耦化架構（Disaggregated Architecture）就是把系統拆分為獨立、互不依賴模組的設計方法。各模組透過標準化的介面或非同步機制通訊，可以獨立開發、部署與擴展，大幅提升系統的靈活度與容錯率。
突破「高速銅牆」！CPO 技術成爲機櫃內部光學化的唯一解
在機櫃內部 GPU/XPU 互連（Scale-Up）領域，Marvell 將其定位為未來數年內最核心的 Connectivity 升級方向。目前的 AI 機櫃（如 NVL72）主要透過銅質背板（Copper Backplane）來完成 Any-to-Any 的高速通訊，讓每顆 GPU 都能直接對話。
然而，恐怖的「銅牆鐵壁（Copper Wall）」正快速逼近：
- 當傳輸速率由 100G 提升至 200G 時，單一銅線可支援的極限距離已由 5 公尺驟降至約 2.5 公尺。
- 當產業跨入 400G SerDes 世代時，機櫃內部將徹底面臨無法完全依靠銅線完成連接的物理絕境。
為了解決 Copper Wall 導致的傳輸距離崩塌，光學互連逐步由外部網路（Scale-Out）延伸至機櫃內部（Scale-Up）架構已成必然。但如果直接將傳統的外部光模組導入機櫃內部，又會面臨功耗、空間與密度不足的挑戰。
對此，共同封裝光學（CPO，Co-Packaged Optics）脫穎而出。Marvell 在大會中正式展示次世代 CPO 交換晶片架構，以 51.2T 交換晶片（Switch ASIC）為核心，在其晶片封裝周圍直接整合 16 組 3.2T 光引擎（Optical Engine）。這設計直接將光纖連接至晶片封裝，大幅消滅 PCB 板上肉眼可見的高速銅線傳輸需求，將成為未來 5 至 10 年 AI 基礎設施升級的核心方向。
有了光學解耦與 CPO 技術，單一高速互連叢集（Scale-Up Domain）的規模也會打破目前 72 顆或 144 顆 GPU 的銅線傳輸物理限制，未來單一叢集規模有機會一口氣擴展至數百顆、甚至超過一千顆 GPU，且依然維持超高頻寬、低延遲的 Any-to-Any 通訊能力，大幅精簡大型 AI 工作任務的拆分與執行難度。
Marvell 四大通訊領域與硬體新品
為了落實全光解耦資料中心的藍圖，Marvell 建立涵蓋毫米級到數千公里傳輸距離的完整 Connectivity 產品組合，可以劃分為以下四大關鍵領域：
| 針對不同的距離 Marvell 有不同的解方 | ||
| 應用 | 傳輸距離 | 技術定位 |
| Scale Across(跨資料中心互連) | 1,000 km 以上 | 聚焦全球大型雲端服務供應商（CSP）跨區域資料中心的連接需求。宣布將於今年稍晚送樣全球首款採用 2nm 製程的 1.6T Coherent Optical 解決方案（COLORZ 1600），整合先進 CMOS DSP 與第四代矽光子技術。 |
| Scale-Out(資料中心內部網路 Fabric) | 500 m 以上 | 強調低功耗與成本效率，伺服器與交換器間的連接全面採用 PAM4 技術。Marvell 宣布其 3nm 1.6T PAM4 DSP（Ara 家族）已進入產能爬坡（Ramping）階段；同時發表全新 100T Teralynx T100 Ethernet Switch，定位為 AI 專用交換器，具備業界最低延遲與超低功耗。 |
| Scale-Up(機櫃內部互連) | 2.5 m 至 7 m | 目前已量產 200G Electrical SerDes，並現場展示 400G SerDes 技術，未來將整合至自有交換器平台以推動機櫃內部光學化。同時發表前述之總頻寬達 51.2T 的 CPO 交換晶片架構。 |
| Package(晶片封裝內部互連) | 10 mm 以下 | 鎖定 Chiplet（小晶片）技術在封裝內部的高速、超微距微型互連解決方案。 |
Marvell 發表新一代 Scale-Across Coherent Optical Module
推出的 51.2TB CPO 交換器總共有 16 顆 3.2TB 光引擎
圖片來源：COMPUTEX 2026 CEO Keynote: Marvell
黃仁勳驚喜站台！「NVLink Fusion」開啟異質晶片客製化新時代
這場主題演講的壓軸高潮，無疑是 NVIDIA 執行長黃仁勳的驚喜現身，他不僅在現場大力讚揚雙方的深化合作，更直言 Marvell 的技術實力與潛在市場規模，未來具備將市值推向「1 兆美元」的底氣！
隨著全球超大規模客戶（Hyperscaler）與 CSP 持續加大對客製化 ASIC 的開發投入，整個 AI 產業對於異質運算（Heterogeneous Computing）架構的需求正迎來爆發。而 NVIDIA 順勢推動的 「NVLink Fusion」 開放式標準平台，核心概念在於：允許客戶在維持 NVIDIA 既有系統架構與 CUDA 軟體生態系的前提下，自由地將客戶自研的 ASIC 或半客製化加速晶片，無縫整合進同一個 NVIDIA AI Infrastructure 中。
黃仁勳深刻指出，未來資料中心必然朝向解耦化、分散式與異質化架構發展。而 Marvell 在客製化 ASIC、矽光子、高速光學互連以及網路交換晶片等領域全方位的頂尖能力，使其成為 NVIDIA 推進 NVLink Fusion 生態系時最不可或缺的戰略級合作夥伴。兩大巨頭將聯手協助全球大客戶，在同一個標準化平台上建構最具彈性的客製化 AI 基礎設施。
Jensen 認為 Marvell 市值可以達到 1 兆美元
圖片來源：COMPUTEX 2026 CEO Keynote: Marvell
AI 算力大戰的下一局，打的是「光速互連」
從 Marvell 這場 Computex Keynote 表示：未來的 AI 算力軍備競賽，不再是單純比較「單顆 GPU 算力有多高」。當 AI 任務規模從單機走向跨機櫃、甚至跨 Campus，如何打破「銅線傳輸極限」、用光速串聯起龐大且分散的異質運算資源池，才是決定 AI 整體輸出效能的真正戰場。
Marvell 透過橫跨 2nm/3nm 的全系列高階 DSP、業界功耗與延遲表現最頂尖的 100T 交換器與 CPO 原型，外加與 NVIDIA 的強強聯手，已然穩穩卡位 AI 互連（Connectivity）新藍海的制高點，也為未來十年的資料中心勾勒出無比清晰的「全光解耦」新藍圖。
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