Marvell 在 AI 基础设施领域的野心终于落地为实体硬件。该公司近期展示了 " 光子互连内存模块 "（PFMM），称其为首款采用光学互连的高容量、高带宽内存产品。

其核心逻辑是以光代铜，将数十 TB 内存置于独立机柜，通过光纤供多处理器共享，旨在推动多服务器 AI 系统中共享内存的普及。

32TB 共享内存池，2027 年送样

需注意，32TB 容量并非来自单个模块，而是由 16 个模块组成的 " 光子互连内存设备 "，可向最多 16 个主机节点（服务器或加速器）共享内存池。目前该产品尚未发货，Marvell 计划于 2027 年向客户提供样品。

据演示资料，单个模块包含 72GB HBM3e 内存、最多八个 DDR5 DIMM 插槽、一个光子互连 ASIC 芯片及 7.2Tbps 光学 I/O 接口。若填满 256GB RDIMM 并通过无源全对全光纤交换连接 16 个模块，可实现 32TB DDR5 和 1,152GB HBM3e 内存。Marvell 将其估算为约 1TB HBM，作为 DRAM 前端的高速写穿缓存。

该技术直指 KV 缓存（Key-Value Cache）痛点。在大语言模型处理长上下文时，本地 HBM 和主机 DRAM 往往不足，导致数据被驱逐重算或从慢速存储读取，严重影响性能。Marvell 高管指出，共享层级允许跨节点重用已计算上下文，实现内存与计算能力的独立扩展。

尽管 Marvell 声称能降低每 GB 内存成本和推理成本，但至今未提供具体数据支撑。此外，该方案依赖的 DDR5 内存目前供应紧张，价格处于高位，可能影响短期经济性。

Nvidia 的双重下注

竞争对手 Nvidia 并未袖手旁观，反而通过投资与技术自研双重布局。2026 年 3 月，Nvidia 向 Marvell 投资 20 亿美元，涵盖 NVLink Fusion 技术和硅光子学业务。由于 NVLink Fusion 平台必须包含至少一款 Nvidia 产品，无论定制化硅片市场如何变化，Nvidia 均可获利。

同时，Nvidia 也在构建自有内存层级。其 Vera Rubin NVL72 机架搭载 54TB LPDDR5X 内存；推出的 BlueField-4 STX 专为 KV 缓存设计，配套系统将于 2026 年下半年交付；此前还斥资超 9 亿美元收购 Enfabrica 以池化 GPU 集群内存。在光学领域，Nvidia 不仅投入巨资布局 Lumentum 和 Coherent，还计划在 2028 年的 Feynman 系列系统中提供共封装光学（CPO）选项。

Marvell 仍面临诸多挑战：需验证硅片性能、锁定客户与内存合作伙伴，并在真实硬件上证明吞吐量优势。在此之前，其资本支出节省的优势仍停留在理论层面。

【星途科讯 图文丨赵晶 首发于 ZAKER 科技，转载请注明出处】