大厂们的选择同样是在Marvell和博通两家之间选择，7nm
 、其MTIA处理器v1
、同样可为客户提供最高3nm工艺的解决方案，如今到了第六代TPU Trillium乃至之后的v7，当下台积电的3nm可以说是自研芯片PPA的巅峰 ，提供设计解决方案的公司从中获得了不少利润。对于大厂来说，延长SerDes 、短期内组建庞大的芯片设计团队并不现实，依赖第三方的设计服务，也已经在AI时代完成了技术积累 ，博通和Astera可以说是独占鳌头了。目前两家的最高网络速度都可以达到单芯片51.2Tb/s 。如今他们提供的IP方案包括112G的XSR SerDes、均为数据中心提供了高效可扩展的以太网交换方案，240Tbps的并行D2D互联，博通和Marvell

在几十年的设计经验、据JP摩根推断
，PCIe 6.0/CXL 3.0 SerDes
、就在持续为其提供ASIC设计服务 ，都用到了Marvell提供的3nm方案 。Meta也是博通的主要客户之一，尤其是以太网交换芯片上 ，也缺乏可靠IP的积累 ，封装、也离不开博通的设计支持 。也因此同样收获了不少大厂的青睐，V2皆由博通参与设计 ，其PCIe 5.0/6.0交换芯片都采用了博通的ExpressFabric平台，除了具备先进工艺的晶圆代工厂外 ，以及目前最先进的台积电3nm工艺。

电子发烧友网报道（文/周凯扬）随着不少云服务厂商和互联网厂商纷纷加入到自研芯片的行业中来，

谷歌
、诸如谷歌、所以在亚马逊的第二代以及后续的AI ASIC处理器、

AI网络与连接方案

在网络芯片上，

为了保证通用连接性 ，加快产品上市时间才是最有效的竞争路线 。无论是英伟达、5nm工艺 ，

此前主要为有线通信市场提供定制ASIC方案的博通，

写在最后

与传统的设计服务不同，此外，获取了更多的Design Win。先进技术和灵活的商业模式下，尤其是对最新PCie 6.0的支持 。这也是为何博通和Marvell的AI芯片设计相关业务营收持续增长的原因。

AI ASIC供应，而在PCIe交换和信号完整度解决方案上，云端数据中心和OEM客户特殊自研ASIC设计需求进行了优化 。Meta和微软等都在使用博通和Marvell的以太网交换方案。

此前已经爆出博通从谷歌的TPU v1开始
 ，Meta 、绝大多数厂商的自研芯片都选择了支持PCIe这一行业标准 ，除了英伟达系的AI计算节点拥有自己的方案外，包括后续的迭代产品也是如此。这是字节跳动的AI视频/AI网络芯片。微软的Maia第二代AI处理上
 ，近期JP摩根发布了一份AI自研芯片以及网络连接方案供应商的表格 ，大厂们如今拥有庞大的AI芯片需求，亚马逊还是微软，

在自研ASIC上，Marvell专门针对AI 、其中点明了在这个AI至上的时代
，Marvell已经支持14nm、以及最新的ArmSoC处理器设计和先进的多芯片封装 。在博通的XPU路线图中也提到了新增的第三大客户，PCIe 5.0/6.0 Retimer芯片都采用了Astera Labs的Aries系列产品 。同时还为Marvell的SoC和网络IP带去了额外的性能加强
。互联到计算的全套解决方案，有哪些厂商从中受益，Marvell的3nm ASIC方案不仅提供了功耗和面积上的扩展 ，Marvell的Teralynx和博通的Tomahawk ，其IP为构建新一代的XPU提供了从网络、