
Scale-in optics to enter trays, unlocking ~10x scale-up bandwidth; MRVL/GOOGL deals and $2B NVDA bets validate.
光正在进入 tray 内部,而它瞄准的内存这一层,是系统里带宽最大的一层,单 GPU 口径大约是 scale-up 的十倍、scale-out 的一百倍。钱已经先动了:英伟达向 Lumentum 和 Coherent 各投 $2b,Marvell 以 $3.25b 收购 Celestial AI,谷歌与 Marvell 的认股权证对应最高 $120b 的合格收入上限。本文所说的 scale-in,指 tray 内毫米到约一米量级的 die-to-die 与芯片到内存的光互连,也就是 Lumentum CEO 在 8 月 27 日所说的“未来 12 到 18 个月最值得盯的事”。这个词正在扩散,含义却已分叉,英伟达用它指的是另一层,第三节逐家说明谁在说什么。真正的看点在第七节:我们的渠道调研指向谷歌在做全市场最大的一次 scale-in 探索,核心是内存池化;而认股权证披露范围里的那句“内存接口控制器与近内存计算”,我们认为就是这条线的公开线索。这项工作仍处于早期阶段,第一代产品的起点会远低于上述上限。
8 月 27 日,Lumentum CEO Michael Hurlston 在德意志银行科技大会上说:“我认为真正重要的是 scale-in,这是未来 12 到 18 个月要盯的事……你会不会看到它真的进到 tray 里,去承担内存之间、GPU 之间的高带宽连接?”他指的就是 tray 内部的光互连。几天后,imec 在 Semicon Taiwan 首日的演讲里也把 scale-in 写进了幻灯片,主题是用于芯片间互连的 3D 集成光路。
同样是 8 月 27 日,Marvell 在 FY27Q2 业绩会上表示,其 FY28 的 scale-up 光互连收入展望“较此前预期有明显上修”,对照的是上一季度给出的约 $300m 口径;公司同时表示 FY27 将向供应链投入约 $1b 产能预付款。两者使用相同的核心器件:scale-up 光互连所需的激光器、光引擎、封装和测试流程,正是 scale-in 要用的,只是 scale-up 的传输距离更长。scale-up 光互连从 2027 年开始出货,scale-in 大概率还要再等两到三年甚至更久:同样的器件进了 tray,还要过更严的散热、可靠性和测试关。
业绩会前一周的 8 月 19 日,谷歌与 Marvell 宣布合作,按文件原话,覆盖“与 TPU 生态相配套的一系列定制芯片项目”。Marvell 向谷歌发行了最多约 5,900 万股的认股权证,其中大部分按 240 等份归属,每实现 $500m 合格收入归属 1 股,期限至 FY33,媒体上的 $120b 就是这么来的。这部分收入没有任何承诺性。披露范围包括 AI 推理加速器、存储控制器、网络接口控制器、内存接口控制器和近内存计算。我们认为后两项指向的正是 scale-in 背后的池化内存层,第七节给出理由。
This report is available to subscribers. Sign in or subscribe to read the full analysis.