图2：Marvell–Google 定制芯片认股权证条款
| 项目 | 数值 / 说明 |
|---|---|
| 认股权证规模 | 5,897 万股（58.97M shares） |
| 行权价 | 每股 206.58 美元 |
| 若全部行权最高价值 | 约 121.8 亿美元（$12.2B） |
| 发行日 | 2026 年 8 月 18 日 |
| 可行使至 | 2033 年 8 月 18 日 |
| 时间型归属（第 1 年） | 136 万股，占 2% |
| 收入挂钩型归属（至 FY2033） | 5,761 万股，占 98% |
| 数据来源 | Marvell 8-K filing；Reuters 等媒体报道 |
若全部行使对应价值约121.8亿美元，并可能使Google成为Marvell第五大股东。如果Google达到相关采购条件，Marvell预计截至2033财年的累计相关收入最高可能达到约1200亿美元。
图3：Marvell 数据中心与定制计算可寻址市场规模（TAM）
| 年份 | 加速定制计算（亿美元） | 其他（亿美元） | 总规模（亿美元） |
|---|---|---|---|
| 2023 | 6.6 | 14.4 | 21 |
| 2028 | 55.4 | 38.6 | 94 |
| 来源 | Company data，汇丰研究 |
消息公布后Marvell股价一度上涨近8%，博通股价下跌超过5%。这更像是Google主动扩大TPU供应链，而不是简单用Marvell替代Broadcom。
全文总结
| 维度 | 要点 |
|---|---|
| 核心事件 | Google 扩大与 Marvell 在定制 AI 芯片领域的合作，覆盖 AI 处理器、存储管理与高速网络。 |
| 交易结构 | Google 获认股权证，可认购 5,897 万股 Marvell 股票，行权价 206.58 美元，全部行权价值约 121.8 亿美元。 |
| 潜在收入 | 若 Google 达成采购条件，Marvell 截至 2033 财年累计相关收入最高可达约 1,200 亿美元。 |
| 战略意图 | Google 并非用 Marvell 替代 Broadcom，而是为 TPU 供应链增加第二个支点，降低单一供应商风险。 |
| 市场影响 | 消息公布后 Marvell 股价一度涨近 8%，Broadcom 跌超 5%。 |
| 行业格局 | ASIC 增速（2023–2027e CAGR 119%）持续跑赢 AI GPU（82%），云厂商自研芯片趋势强化 GPU+ASIC 并存格局。 |
| Marvell 结构变化 | 数据中心业务占比预计从 FY25 的 72% 升至 FY28e 的 78%；AI 营收中 ASIC 占比从 FY24 的 8% 升至 FY26e 的 50%。 |
关键时间线
| 时间 / 财年 | 事件 / 数据 |
|---|---|
| 2026-08-18 | Marvell 向 SEC 提交 8-K 监管文件，披露与 Google 的定制芯片合作及认股权证。 |
| 2026-08-19 | 消息正式公布；Marvell 股价一度涨近 8%，Broadcom 股价跌超 5%。 |
| FY24 | Marvell AI 营收中 ASIC 仅占 8%，光模块占 92%。 |
| FY25 | Marvell 数据中心业务占比 72%；AI 营收约 18.98 亿美元。 |
| FY26e | Marvell AI 营收中 ASIC 占比预计升至 50%；ASIC 营收同比增速预计达 153%。 |
| FY27e | 博通 ASIC 营收增速预计 257%，创新奇智 107%，Marvell 12%。 |
| FY28e | Marvell 数据中心业务占比预计升至 78%；AI 营收汇丰预测 56.55 亿美元，市场一致预期 53.01 亿美元。 |
| 2033-08-18 | Google 所持 Marvell 认股权证行权截止日。 |
| 截至 2033 财年 | Google 与 Marvell 累计相关收入潜在最高约 1,200 亿美元。 |
谷歌要的不是一颗 TPU
1200亿美元潜在收入背后双方合作覆盖AI计算、存储和网络，说明Google建设的已经不是单一ASIC，而是一套围绕AI工作负载定制的数据中心级芯片体系。
大型AI集群已经成为系统工程，模型训练和推理性能不再只由计算芯片决定，内存带宽、网络互联、存储访问以及芯片之间的数据移动效率，同样影响吞吐量和单位Token成本。
图4：ASIC 与 AI GPU 营收增速对比（2023–2027e）
| 对比项 | 2023–2027e CAGR | 含义 |
|---|---|---|
| AI GPU 营收 | 82% | 通用 GPU 市场高速增长 |
| ASIC 营收 | 119% | 定制芯片增速显著快于通用 GPU，反映定制芯片正加速蚕食 GPU 市场份额 |
| 数据来源 | 汇丰估计，Visible Alpha 一致预期，公司数据 |
随着集群规模扩大，单纯提高芯片算力也会受到网络和内存瓶颈限制。Google既拥有模型，也拥有云平台和数据中心，可以针对自己的工作负载设计硬件。
前沿训练仍需要GPU的通用性和成熟软件生态，但大规模推理的工作负载更加稳定，ASIC更容易通过定制架构降低成本。
图5：ASIC 营收占云服务商资本开支比重变化（2023–2027e）
| 年份 | 云服务商资本开支（亿美元） | ASIC 营收（亿美元） | ASIC 占 CSP 资本开支比例 |
|---|---|---|---|
| 2023 | 1,614 | 约 320 | 2% |
| 2024 | 约 2,400 | 约 960 | 4% |
| 2025e | 约 3,900 | 约 1,560 | 4% |
| 2026e | 约 4,900 | 约 4,900 | 10% |
| 2027e | 5,807 | 约 7,550 | 13% |
| 数据来源 | Visible Alpha 一致预期，汇丰研究，公司数据 |
Gemini调用规模越大，推理支出越高，哪怕单位Token成本只下降几个百分点，也可能形成明显的利润差异。成本下降最高约1200亿美元的潜在收入，说明Google正在把TPU及相关定制硅，从内部技术项目升级成核心基础设施。
Google 不是抛弃博通，而是在给供应链增加第二个支点
Marvell获得大规模合作后，市场最直接的担忧是Broadcom会不会失去Google份额。
但从Google的角度看，与其把这笔交易理解成供应商替换，不如看成供应链再平衡。当AI资本开支进入数百亿美元规模以后，单一供应商风险会迅速放大。
图6：云服务商资本开支预测年内上修幅度
| 年份 | 年初预测（亿美元，约值） | 最新预测（亿美元，约值） | 年内上修幅度 |
|---|---|---|---|
| 2025e | 约 2,800 | 约 3,900 | 40% |
| 2026e | 约 3,000 | 约 4,900 | 63% |
| 数据来源 | Visible Alpha 一致预期，汇丰研究 |
Google需要的不只是芯片设计能力，还需要先进制程、封装、高速网络和量产能力。如果未来TPU在Google Cloud承担越来越大的计算负载，关键环节只依赖一家供应商，就可能限制扩产速度。
图7：Marvell 分业务营收占比变化
| 财年 | 数据中心业务占比 | 企业网络、运营商、消费者及其他占比 |
|---|---|---|
| FY25 | 72% | 28% |
| FY26e | 74% | 26% |
| FY27e | 76% | 24% |
| FY28e | 78% | 22% |
| 数据来源 | 公司数据，汇丰估计 |
Google向Marvell提供认股权证，也体现了这种长期绑定逻辑。这不是Google今天直接投入121.8亿美元，而是一项与未来业务规模挂钩的权利。
Marvell如果支持Google完成更大规模部署，就获得更多收入；Google则有机会分享供应商扩张后的股权价值。
图8：Marvell 定制 AI 芯片实物示意
| 图片说明 | 内容 |
|---|---|
| Marvell 定制 AI 芯片 | 芯片封装照片，标有 “O” 形 Logo 与 “CMMPA4PX / DESIGNED IN THE USA” 字样，展示 Google 定制 AI 处理器的物理形态。 |
订单、股权和长期供应被绑定在一起，反映出AI基础设施扩张已经快到传统年度采购模式不够用了。
真正被改变的是英伟达独大的 AI 计算格局
这笔交易真正值得关注的不是Marvell和Broadcom之间谁拿走更多订单，而是大型云厂商正在坚定推动自研芯片。
图9：Marvell AI 营收结构变化（ASIC vs 光模块）
| 财年 | ASIC 营收占比 | 光模块营收占比 |
|---|---|---|
| FY24 | 8% | 92% |
| FY25 | 38% | 62% |
| FY26e | 50% | 50% |
| FY27e | 45% | 55% |
| FY28e | 47% | 53% |
| 数据来源 | 公司数据，汇丰估计 |
过去两年的AI资本开支增长，几乎可以直接等同于英伟达GPU采购增长；但随着Google、Amazon、Microsoft和Meta持续投入巨额资金建设AI基础设施，它们必然开始寻找降低单位计算成本、减少供应链依赖的方法。
图10：Marvell AI 光模块与 ASIC 营收同比增速对比
| 财年 | ASIC 营收同比增速 | 光模块营收同比增速 |
|---|---|---|
| FY26e | 153% | 54% |
| FY27e | 12% | 38% |
| FY28e | 31% | 20% |
| 数据来源 | 汇丰估计 |
GPU依然拥有最完整的软件生态和高度通用性，但云厂商无法完全控制底层架构。当AI使用规模足够大之后，即使ASIC前期设计成本很高，只要能在特定工作负载下提供更好的性能功耗比，就具有经济意义。
图11：GPU 机架架构中网络设备用量变化
| 机架 GPU 数量 | 单 GPU 对应收发器数量 |
|---|---|
| 64 | 1.5 |
| 128 | 2.5 |
| 256 | 2.5 |
| 512 | 2.5 |
| 1024 | 2.5 |
| 2048 | 2.5 |
| 4096 | 3.5 |
| 8192 | 3.5 |
| 数据来源 | 汇丰估计 |
尤其在推理环节，成熟模型的大规模部署具有更稳定的计算模式，非常适合专用芯片。
图12：Marvell AI 营收预测与市场一致预期对比（百万美元）
| 财年 | 汇丰预测 | 市场一致预期 | 差异 |
|---|---|---|---|
| FY25 | 1,898 | 1,898 | 持平 |
| FY26e | 3,631 | 3,542 | 汇丰略高 2.5% |
| FY27e | 4,527 | 4,458 | 汇丰略高 1.5% |
| FY28e | 5,655 | 5,301 | 汇丰高 6.7% |
| 数据来源 | 公司数据，汇丰估计，Visible Alpha 一致预期 |
对Google而言TPU不需要全面取代GPU，只需要承担更多适合定制化的工作负载，就可以降低整个AI基础设施对外部通用加速器的依赖。
未来AI芯片市场更可能形成GPU+定制ASIC长期并存的结构，而不是简单出现一个新的英伟达替代者。
图13：Marvell、博通与创新奇智 FY27e 增速对比
| 指标 | 博通（Broadcom） | 创新奇智（Alchip） | 迈威尔（Marvell） |
|---|---|---|---|
| ASIC 营收增速 | 257% | 107% | 12% |
| 总营收增速 | 60% | 105% | 15% |
| EPS 增速 | 73% | 77% | 19% |
| 数据来源 | 汇丰估计 |
Marvell和Broadcom这类公司的价值，在于帮助云厂商把自研芯片真正设计、互联并规模化量产。
Google给Marvell最高约121.8亿美元的股权期权，以及对应的最高约1200亿美元潜在合作收入，真正重要的是它表明Hyperscaler已经不再只是半导体公司的客户，而开始直接塑造供应商的产品路线、产能和资本回报。
资料来源
本文数据与信息来源于 Marvell Technology 向美国证券交易委员会（SEC）提交的 8-K 监管备案文件，以及路透社（Reuters）、彭博社（Bloomberg）、CNBC 等全球权威财经媒体于 2026 年 8 月 19 日的报道。本文内容仅供行业资讯与市场趋势分析参考，不构成任何具体的投资建议、买卖要约或金融决策依据。
来源：硅谷宇宙
不是抛弃博通，而是给 TPU 供应链加第二个支点：Google 选择 Marvell，背后是云厂商降低单一供应商依赖、自研 ASIC 增速跑赢 GPU 的大趋势。
