光里面最看好的两个标的，今天讲第二个—— $MRVL NOK更像AI时代跨城市、跨运营商、跨边缘节点的骨干网络收费站，前面已经单独写过了。 现在讲MRVL。 如果说NOK是AI走向现实世界之后的管道，那MRVL是数据在机房内部和数据中心之间流动的大脑。两个方向不重叠，逻辑互补。 过去几年，AI算力增长的速度，明显快于数据互联能力的扩张速度。 过去两年的核心问题是算力不够；接下来，系统瓶颈会慢慢转向memory、networking、data movement。因为今天的大模型训练，早就不是几张GPU单打独斗。OpenAI、Google、Meta、xAI玩的，是几十万张GPU同时协作的超级集群。GPU越多，系统越容易堵车。很多几万美元一张的GPU，真正浪费时间的地方，不是在计算，而是在等待数据同步。AI基础设施正在从"以铜为主"慢慢走向"光铜混合"，尤其在高带宽和长距离场景下，光互连的重要性正在快速提升。PCIe 6.0之后，距离、功耗和信号完整性的压力越来越明显。很多短距离场景铜还能继续存在，但随着Scale-up和Scale-out不断扩大，光互连的重要性会越来越高。而整个光通信系统里，一个越来越关键的环节是DSP。GPU负责计算。DSP负责让数据真正跑起来。100G时代，DSP还只是配角；400G进入PAM4之后，DSP开始变成核心；到了800G和1.6T，DSP的重要性开始指数级提升。因为速率越高，信号失真越严重。DSP负责信号补偿、均衡、前向纠错、功耗控制和稳定性。DSP是下一代高速光互连里最关键的环节之一。而MRVL，正是这个位置的重要玩家。 MRVL是AI data infrastructure里的平台型芯片公司。 它的核心价值来自两条线：一是optical interconnect/DSP，受益于AI集群带宽瓶颈；二是hyperscaler custo
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