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Marvell以1150亿美元收购Lumentum,AI数据中心转向光互连

据EE Times 2026年11月3日报道,Marvell以全股票交易方式收购光器件制造商Lumentum,交易价值1150亿美元。这笔押注认为,AI数据中心最重的流量将走光,而不是铜。

科技解释林晓雯发布: 2026年11月4日4 分钟阅读资料来源 19
Marvell以1150亿美元收购Lumentum,AI数据中心转向光互连

Marvell把1150亿美元押在光上

Lumentum带来高性能激光器、光收发模块、光路交换和化合物半导体制造能力。Marvell首席执行官Matt Murphy把这次收购说成一次架构转变。他说:“AI基础设施正在经历向光互连的根本性架构转变,这带来一代人才有一次的机会。”Marvell此前已收购Celestial AI,以加强其光互连产品。两家公司处在同一条链路的两端。Marvell设计光收发模块内部的DSP、交换芯片和定制加速器。Lumentum供应这些模块把电信号变成光所用的激光器。

为什么重要:每个大型AI集群都会走到一个节点,信号以电的形式离开网络芯片,在收发模块内部变成光。谁掌握激光器和交换,谁就掌握供应链中受限的一环。AI网络设备的买家得到的是一家垂直整合程度更高、与博通竞争的Marvell。他们同时得到更少的独立激光器供应商可供压价。交易完成时间表以及是否会有监管审查,目前都不清楚。

这笔交易针对的瓶颈

在云网络中,瓶颈出现在交接处。硅基网卡把信号交给激光驱动的收发模块。把电信号链和光信号链放在一起更紧密地协同设计,可能降低时延和功耗。

Lumentum首席执行官Michael Hurlston认为这个机会价值5500亿美元。并非所有人都相信价格合适。Axel Rudolph是IG集团的首席技术分析师。他对路透社说,投资者有理由问Marvell是不是付得太多、一次承担得太多。这笔交易全部以股票支付,因此Lumentum股东最终持有合并后公司的一部分,也承担它的执行风险。

Marvell已经在卖的东西

这笔交易建立在Marvell已经销售的硬件之上。2026年3月,公司扩展了1.6T光DSP产品线。它表示其Ara平台正在向全球客户大批量出货。2026年9月,它展示了2nm光技术,包括每通道400G的PAM4。这些技术面向3.2T数据中心连接,对应32000亿比特每秒的传输能力。

竞争对手也在花钱。2026年3月,英伟达宣布向Coherent投资20亿美元,以扩大美国的科研与制造。Coherent于2026年9月推出PhotonLink平台,用于共封装和近封装光学。共封装光学把光引擎放在交换芯片旁边,而不是前面板。承诺的功耗节省很大一部分来自这个位置。

预测,以及它们没说的

该行业的预测差别很大。一份报告认为到2033年光互连市场将达到385亿美元,年复合增长率12.3%。另一份报告预测到2036年光子计算市场将达到236亿美元,年复合增长率43.3%。

两者覆盖的范围不同。一个讲光互连,一个讲光子计算。这些数字不能直接比较。两者也不是彼此的修正版本。

光计算要过一次机架级测试

英国高级研究与发明局(ARIA)在2026年11月3日表示,将在其Scaling Inference Lab部署Lumai Iris推理服务器。这将是该实验室里第一个光推理平台。CommonAI CIC负责运营这个实验室。实验室在商用数据中心里用真实负载测试下一代计算,采用标准的供电、冷却和机架集成方式。ARIA是英国的公共研究资助机构,由一项议会法案设立。

Lumai称其技术能把数据中心功耗降低90%。它还能带来50倍的更高处理速度。它还说其服务器可以把总拥有成本降到常规GPU架构的十分之一左右。

在实验室公布结果之前,这些都只是厂商的说法。David Lewis是ARIA的首席科学与技术官。他说,在机构评估过的光计算平台中,Lumai的技术是最成熟的。Lumai首席执行官Xianxin Guo说,现在限制AI部署速度的是电力,而不是需求。

ARIA引用了一项估算。如果只靠常规加速器去满足一家领先AI实验室的算力目标,五年内基础设施账单将达到100万亿美元。同一项估算认为额外需要的能源超过1000吉瓦。这是预测,不是实测。也正是这类数字,让90%的功耗节省值得在机架规模上验证,而不是留在幻灯片里。

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资料来源

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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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