Marvell показала новый чип для AI-сетей Marvell с пропускной способностью 102,4 Тбит/с и сразу зашла с любимого аргумента операторов дата-центров: меньше ватт, меньше задержка, больше портов. Для рынка это не просто еще один коммутаторный ASIC, а попытка влезть в самую денежную часть AI-инфраструктуры, где уже толкаются Broadcom, Cisco и Nvidia со своей экосистемой.
Анонс прозвучал на Computex 2026, сообщает The Register. Marvell объявила о скором появлении Teralynx T100, который компания проектировала специально под обучение и инференс в крупных AI-кластерах. По заявлению производителя, чип потребляет на 25 процентов меньше энергии, чем конкурирующие решения, и дает более низкую задержку. Ключевые цифры выглядят так: монолитный кристалл на 3-нм техпроцессе, типовое энергопотребление ниже 1000 Вт и поддержка radix до 512 портов в scale-out-сценариях.
Если убрать маркетинговый блеск, смысл анонса довольно приземленный. AI-кластеры уперлись не только в GPU, но и в сеть между ними. Когда обучение модели размазывается по тысячам узлов, сеть перестает быть тихим фоном и превращается в такой же дефицитный ресурс, как питание, охлаждение и стойки. Чем больше портов может дать один чип, тем меньше уровней коммутации нужно строить. Меньше уровней означает более плоскую топологию, а значит ниже задержка и меньше накладные расходы на прохождение трафика между ускорителями. Для задач распределенного обучения это уже не теория из презентации, а вполне осязаемая строка в бюджете и SLA.
Именно поэтому Marvell давит на высокий radix. Teralynx T100, по словам компании, позволяет строить крупные scale-out-сети с меньшим числом сетевых ступеней. Для операторов hyperscale-инфраструктуры это звучит привлекательно по двум причинам. Во-первых, можно уменьшить сетевую сложность и чуть проще жить с отказами, кабельным хозяйством и маршрутизацией внутри кластера. Во-вторых, в эпоху стоек с GPU-мощностью, приближающейся к 120 кВт, любой выигрыш по энергопотреблению сетевого слоя помогает впихнуть больше ускорителей в существующие энергетические рамки. На бумаге разница между “много” и “еще чуть меньше” ватт выглядит скромно, но в дата-центре на десятках тысяч портов это уже разговор про реальные CAPEX и OPEX.
Отдельно Marvell пытается сыграть и в scale-up-направлении, где требования отличаются от классического Ethernet-фабрика для масштабирования кластера по горизонтали. Компания говорит о программируемой pipeline-архитектуре, которая должна поддерживать разные интерконнекты и новые протоколы для AI fabric. Среди перечисленного: Ethernet Scale-Up Networking, требования Ultra Ethernet Consortium и другие развивающиеся Ethernet-подходы для AI. Это важный сигнал для рынка: производители сетевых чипов все активнее продают не просто скорость, а обещание совместимости с будущими стандартами, потому что никто не хочет собрать дорогой кластер и через год обнаружить, что экосистема ушла в соседний протокол.
При этом Marvell выходит не на пустое поле. Компания сама фактически признает, что пришла позже конкурентов. У Broadcom уже есть Tomahawk 6, представленный в прошлом году, а Cisco в этом году анонсировала Silicon One G300. То есть Teralynx T100 не открывает новую категорию, а заходит в нее с опозданием и с попыткой отбиться тремя аргументами: энергоэффективность, задержка и гибкость под AI-трафик. В такой ситуации особенно важны не только характеристики чипа, но и то, кто готов строить на нем реальные системы, от оптики и плат до готовых коммутаторов и стеков управления.
С этим у Marvell есть сильный козырь: публичная поддержка Nvidia. На той же Computex глава Nvidia Дженсен Хуанг похвалил компанию и даже назвал ее потенциальной “следующей триллионной компанией”. Формулировка, мягко говоря, щедрая, но рынок такие реплики любит. По данным Reuters, после слов Хуанга акции Marvell на премаркете выросли более чем на 24 процента. Тут важна не только риторика. Ранее в 2026 году Nvidia инвестировала в Marvell 2 млрд долларов и одновременно объявила о стратегическом партнерстве, которое связывает компанию с инициативой Nvidia AI factory. Иными словами, Teralynx T100 выходит не в вакууме, а внутри все более плотной связки поставщиков, которые хотят заработать на следующем цикле строительства AI-дата-центров.
Для разработчиков и технических руководителей во всей этой истории важен не сам факт появления еще одного 102,4-Тбит/с чипа. Важнее другое: Ethernet все агрессивнее продвигается как основа для AI-фабрик, а борьба смещается с уровня “какой GPU купить” к уровню “какой сетью это потом соединять и сколько это будет есть электричества”. Если обещания Marvell по latency и power подтвердятся в железе, у крупных заказчиков появится дополнительный аргумент не замыкаться на одном-двух поставщиках. Для облаков и корпораций, которые строят собственные AI-кластеры, это потенциально хороший сценарий: больше конкуренции в сетевом слое обычно означает больше пространства для торга, кастомизации и экспериментов с архитектурой.
Пока, впрочем, это именно обещания и ранняя стадия выхода продукта. Marvell сообщила, что Teralynx T100 начнет поставляться клиентам на тестирование уже в текущем квартале. Чип будет доступен в нескольких вариантах упаковки, включая BGA, co-packaged copper и co-packaged optics. Следующий важный вопрос для рынка звучит просто: кто первым покажет на этом кремнии коммерческую систему и сможет доказать, что AI-сети Marvell дают выигрыш не только в пресс-релизе, но и в стойке с реальными нагрузками. Переписать баланс сил в AI-сетях одним анонсом не получится, но ставки здесь настолько высоки, что даже поздний вход на рынок может оказаться очень прибыльным.