$博通(NASDAQ|AVGO)$
$迈威尔科技(NASDAQ|MRVL)$
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随着AI技术从通用计算向专用计算的转变，博通（Broadcom）正凭借其定制化的AI加速器（如XPU）迅速崛起，可能成为打破英伟达在AI芯片市场垄断的第一股力量。根据博通的预测，如果对ASIC市场的预估准确，那么未来三年内，博通的ASIC相关AI业务将每年实现翻倍增长，并且预计两三年后，ASIC芯片将与英伟达的GPU平分秋色。
ASIC算力芯片家族中包含了TPU、DPU和NPU等成员：
张量处理器（TPU）：专为机器学习设计，优化了模型训练和推理过程中的性能。
数据中心处理单元（DPU）：为现代数据中心提供高效的计算能力，支持网络虚拟化等功能。
神经网络处理器（NPU）：模仿人类大脑的工作方式，在硬件层面实现了深度学习算法的高效执行。
1月6号，迈威尔科技（Marvell Technology）宣布推出了一款基于共封装光学（Co-Packaged Optics, CPO）技术的新型AI加速器——XPU。这款产品整合了XPU计算模块、HBM、其他Chiplet组件以及3D硅光子引擎于同一基板之上，利用高速SerDes、裸片间接口和先进封装技术实现了前所未有的互连性。通过集成光学技术，XPU间的连接不仅能够支持更快的数据传输速率，还能达到传统电缆传输距离的百倍之多。这标志着整个产业的发展速度远超预期，台积电和博通此前有关CPO的消息已经拉开了这一变革的序幕。
与此同时，AEC正在成为构建高性能AI集群的关键组成部分。相较于传统的无源铜缆（DAC），AEC大幅减少了重量和体积，同时提供了更长的传输距离和更高的可靠性。特别是在800G速率下，AEC展现出更小的弯曲半径，而与主动光缆（AOC）相比，AEC则能减少一半以上的功耗，带来显著的成本节约。随着谷歌、博通、AWS和微软等巨头越来越多地采用自研ASIC及以太网架构进行组网，AEC的需求预计将呈现强劲的增长势头，至少在未来2-3年内保持上升趋势。
AEC的优势体现在以下几个方面：
服务器到TOR层通信：替代原有的AOC方案，提供更加稳定可靠的连接。
机柜内部互联：随着推理算力需求的增长和技术scale-up的趋势日益明显，未来机柜内的GPU/XPU之间需要更高带宽和更长传输距离的支持，AEC将成为首选解决方案。
成本效益：相比光学解决方案，AEC可以节省接近65%的成本，同时具备更低的总拥有成本和更高的可靠性。
博通与迈威尔科技通过对CPO技术和ASIC架构的创新应用，正在重塑AI计算领域的格局，推动行业向更高效率、更耗的方向发展。
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