邁威爾 CEO 墨菲：光學互連將打造「沒有距離的資料中心」

本文整理自 COMPUTEX TAIPEI 2026 邁威爾（Marvell）CEO 主題演講，2026 年 5 月播出。

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銅線的物理天花板

邁威爾科技（Marvell Technology）執行長墨菲（Matt Murphy）在 COMPUTEX 2026 主題演講中，丟出一個看似簡單的問題：「如果距離不再重要呢？」

這個問題之所以有顛覆性，是因為今天所有 AI 資料中心的設計，都是圍繞著「距離」這個物理限制展開的。CPU 和 GPU 必須緊貼在同一塊電路板上，因為銅線連接的訊號在幾公分之後就開始衰減。機架內的伺服器用銅線互連，因為光學模組成本仍然偏高。整個 Scale-up domain（同一高速互連域內的處理器群組）的大小，直接取決於銅線能跑多遠。

具體來說，目前 NVIDIA 的 NVL72 系統將 72 顆 Blackwell GPU 裝在單一液冷機架中，NVL144 則用兩個機架容納 144 顆。這些數字不是工程師隨意選的，而是銅線物理特性決定的上限。在每通道 200G 的資料速率下，高品質銅纜的有效傳輸距離大約只有兩公尺，超過這個距離，訊號衰減就高達 22 dB，在技術和經濟上都不可行。墨菲把這個限制稱為「銅牆」（copper wall）。

這道牆不只限制了硬體設計，也直接影響 AI 工作負載的運作方式。今天的大型 AI 模型訓練，必須把問題拆解成能塞進單一叢集的子問題。跨叢集通訊的頻寬遠低於叢集內部，延遲也更高，迫使研究人員在模型架構設計上做出妥協。墨菲的論點是：徹底移除這個限制之後，AI 架構的設計邏輯會從根本上改變。

邁威爾的實戰底氣

談光學互連的公司很多，但墨菲在演講中刻意拉開自家和對手之間的距離。「如果你現在還停留在 PowerPoint、Demo、POC、新聞稿的階段，那是走不下去的，」他直言，「客戶要的是現在就能用、可靠、能量產、能大規模部署的方案。」

這番話背後的底氣來自邁威爾在光學 DSP（數位訊號處理器）領域累積的出貨量。墨菲報出的數字是：已出貨數億顆 DSP，累計數百億裝置小時的實戰數據。這些晶片不是在實驗室裡跑的，而是在全球最大的資料中心裡，承受極高負載、持續運作了好幾年。對於光學互連這樣攸關資料中心命脈的元件來說，可靠性紀錄是最硬的通行證。

邁威爾目前的光學互連產品線已經相當完整：Spica 是 5nm 製程的 800G 光學 DSP，是當前主要營收來源；最新的 Ara 採用 3nm 製程，支援 200G/lane 的 1.6T 傳輸速度；COLORZ 系列則是面向長距離互連的矽光子方案。墨菲宣稱邁威爾正在打造業界「最寬的產品組合、最深的技術板凳」。這不只是口號。2026 年初邁威爾砸了 32.5 億美元併購 Celestial AI，取得 Photonic Fabric 光學互連技術；又花 5.4 億美元買下 XConn Technologies，補上 PCIe/CXL 交換矽晶片的拼圖。光學互連的佈局已從晶片層級擴展到系統層級。

NVIDIA 的背書也值得一提。黃仁勳（Jensen Huang）數月前向邁威爾投資了 20 億美元，並在公開場合預言邁威爾將成為「下一個兆美元公司」。墨菲在演講中兩度引用黃仁勳稍早在 COMPUTEX 的發言，顯示兩家公司的技術路線圖高度互補。

從 72 顆到 1,000 顆以上

拆掉銅牆之後會發生什麼？墨菲給的第一個答案是：Scale-up domain 的規模將出現量級跳躍。

目前 72 或 144 顆 GPU 組成的 Scale-up domain 已經是頂級配置，但這個數字完全是銅線限制的產物。一旦改用光學互連，距離不再是約束條件，Scale-up domain 可以擴展到一千顆甚至更多處理器，全部以光學方式互連，維持任意對任意（any-to-any）的全網狀通訊拓撲。

這對 AI 工作負載的影響是巨大的。墨菲指出，今天必須拆解成子問題才能跑的模型訓練任務，在光學互連的系統上可以直接以大一個數量級的規模運行。不用再為跨叢集通訊的瓶頸而妥協模型架構，不用再把巨型問題切碎成能塞進單一機架的小塊。

放在產業脈絡裡看，這個轉變正在加速。NVIDIA 的下一代 Rubin 架構已經在推進 NVL576（576 顆 GPU 的 Scale-up domain），NVLink 6 將提供 3.6 TB/s 的雙向 GPU 對 GPU 頻寬，是目前 Blackwell 的兩倍。但即便如此，以銅線為主的架構仍然有物理上限。要跳到墨菲說的千顆以上規模，光學互連是唯一的路。

分析機構估計，AI 光學連接市場將從 2025 年的 140 億美元成長到 2030 年的 730 億美元，年複合成長率 39%。業界共識和邁威爾的願景，方向是一致的。

拆解伺服器本身

但墨菲的野心不只是把 Scale-up domain 變大。他描繪的第二層變革更根本：把伺服器本身拆開。

現代 AI 伺服器裡，CPU、GPU（或其他加速器，墨菲統稱 XPU）、記憶體和網路介面全部擠在同一個系統裡。它們之所以必須緊挨著，唯一的原因就是銅線的距離限制：CPU 和 XPU 需要以極高頻寬存取記憶體，所以記憶體必須焊在旁邊，用銅走線連接。

如果這些連接全部改成光學呢？墨菲提出了一個全面拆解的架構：XPU 放在一個系統裡，記憶體放在另一個系統，負責 AI Agent 推論的 CPU 放在第三個系統，全部透過光學互連相連。這種架構下，伺服器不再是一個固定比例的封閉盒子，而是一組可以自由拼裝的積木。

墨菲特別點出一個長期被忽略的效率問題。今天伺服器裡的 CPU 對 GPU 比例，在出廠時就固定了。但沒有兩個 AI 工作負載需要完全相同的比例。跑大型語言模型訓練時，GPU 可能滿載但 CPU 閒置；跑推論服務時，情況可能反過來。不管怎樣，總有一部分運算或記憶體資源處於低度利用狀態，而這些閒置的資源都是錢。

一旦把系統拆解成獨立的運算池和記憶體池，就能按照每個工作負載的實際需求，動態組合出最佳化的配置。「建築師第一次可以圍繞模型的需求來設計 AI 系統，而不是圍繞互連的限制，」墨菲說。這句話如果實現，代表的是資料中心設計邏輯的根本翻轉：過去四十年，軟體遷就硬體；未來，硬體圍繞軟體重新排列。

不是未來式

墨菲在演講中特別強調了一句：「這不是什麼未來的東西。」他要傳達的訊息很明確：邁威爾不是在畫餅，而是在推動客戶現在就開始圍繞光學架構做規劃。

從邁威爾的財報來看，轉型確實已經發生。2026 財年（截至 2026 年 1 月）全年營收 81.95 億美元，年成長 42%。資料中心業務佔營收比重已超過 75%，十年前這個數字還不到 10%。墨菲在台上也說了，未來幾年還要維持約 40% 的成長率。邁威爾的製造夥伴日月光執行長吳田玉（Dr. Tien Wu）當場表示「我們正在全力準備產能」。

墨菲的收尾是他反覆強調的那個願景：「一個沒有距離的資料中心，運算、記憶體、網路和光子學作為一個統一的系統運行。數百萬個資源可以跨資料中心協同工作，就像一台機器。」這聽起來很遠，但當一家已經出貨數億顆 DSP、剛花了 38 億美元併購兩家光學技術公司、又拿到 NVIDIA 20 億美元投資的公司這樣說的時候，它至少不只是 PowerPoint。

光學互連取代銅線的轉變，和十年前資料中心從硬碟轉向 SSD 有些相似：方向沒有爭議，爭的是速度和節奏。邁威爾押注的是這個轉變會比多數人預期得更快。對台灣半導體供應鏈來說，這意味著先進封裝、光學元件、高速測試的需求將持續爆發。墨菲在 COMPUTEX 選擇台灣作為主場來講這個故事，本身就是對台灣生態系的一張信任票。