AI伺服器裡被低估的高速連接層
當市場談論AI硬件，焦點往往集中在GPU、HBM、先進封裝及晶圓代工。Nvidia自然是鎂光燈中心，Broadcom、AMD亦被視為追趕者。然而，AI伺服器真正的瓶頸，未必只在「算得多快」，而在「數據能否在足夠短時間內被送到正確位置」。在大模型訓練與推理進入萬卡、十萬卡集群後，高速連接層開始從配角變成主角。Marvell、Credo、Astera Labs正是這個環節中最值得重新理解的三家公司。
AI伺服器不是單台電腦，而是一座高速運轉的數據工廠。GPU之間要交換參數，伺服器之間要同步資料，機櫃與機櫃之間要互相通訊，光模組、銅纜、Retimer、DSP、PCIe Switch、Ethernet Switch、CXL與SerDes共同構成了「看不見的高速公路」。若連接層延遲過高、功耗過大或穩定性不足，再昂貴的GPU 也可能被閒置，集群利用率便會下降。這正是高速連接公司的價值所在：它們不一定站在AI故事的最前台，卻直接影響AI基建投資的實際回報。
從「晶片算力」到「系統吞吐量」
Marvell的定位相對最完整。它不只是傳統網通晶片公司，而是橫跨資料中心交換、光互連、DSP、SerDes及定制ASIC的基建型供應商。公司FY2026收入創新高，達81.95億美元，按年增長42%，管理層亦明確將增長歸因於AI需求。這意味着Marvell的投資邏輯，不應只被視為「Nvidia以外的AI晶片替代品」，而更像是雲端巨頭自研ASIC、光互連升級與資料中心網絡重構的共同受益者。當hyperscaler希望降低對單一GPU供應商依賴，定制晶片與高速I/O能力便會同時變得重要。
Credo的故事則更集中，也更具爆發力。它主打高速低功耗連接方案，尤其是Active Electrical Cable、光DSP及SerDes相關產品。AI機櫃內部及相鄰機櫃之間，短距離傳輸未必永遠需要光纖，低功耗、高可靠性的主動銅纜在成本與能耗上有其優勢。Credo FY2026第四季收入4.37億美元，按年增長157%；全年收入更較前一年超過三倍至約13億美元。這種增長速度反映一個現實：AI集群越大，連接材料與訊號完整性管理的價值越高，市場願意為「少一點斷線、少一點功耗、多一點GPU利用率」付出溢價。
Astera Labs則代表另一條路線：以PCIe、CXL及智能連接平台切入rack-scale AI基建。公司2026年首季收入3.084億美元，按年增長93%，並推出 corpio X-Series 320-lane AI Fabric Switch，主攻更大規模的AI fabric市場。Astera的關鍵不是單一零件，而是把Retimer、Switch、軟件診斷與系統級遙測包裝成平台。當AI伺服器由單機性能競賽走向整櫃、整排、整個資料中心協同，能夠提供可觀測性、可管理性和低延遲連接的公司，估值邏輯自然不再是普通零組件供應商。
這三家公司之所以容易被低估，是因為它們不像GPU般直觀。市場喜歡簡單故事：誰做 AI 晶片，誰就是AI股；誰不是GPU，便只是周邊供應商。但AI基建的真實成本結構並非如此。GPU本身固然昂貴，但若網絡、記憶體、交換、散熱與電力不能配合，整個集群的回報會迅速下降。換言之，AI伺服器的價值不只是峰值算力，而是系統吞吐量、穩定性與能源效率。高速連接層正是將「買來的算力」轉化為「可用算力」的關鍵。
當然，這個板塊也並非沒有風險。第一，客戶集中度通常偏高，少數hyperscaler的採購節奏足以影響季度收入。第二，技術路線仍在快速演變，銅纜、光連接、CPO、LPO、Ethernet 與專有互連之間仍會互相競爭。第三，估值已經提前反映高增長，任何毛利率回落、指引保守或大客戶延遲拉貨，都可能引發股價劇烈調整。Credo和Astera的高增長固然吸引，但市場對它們的要求亦已被拉得很高。
更深一層看，Marvell、Credo、Astera的共同價值，在於它們站在AI基建由「單點晶片競賽」走向「整體系統工程」的轉折點。未來AI資料中心的競爭，不只是誰擁有最多GPU，而是誰能以最低功耗、最低延遲、最高穩定性，把最多GPU組成真正可用的算力網絡。這就是高速連接層的利潤池，也是過去被市場低估、如今逐漸浮出水面的新戰場。
義合控股投資者關係部
（芯片與算力系列之65）
