MediaTek
2026-08-12
联发科以2nm 400G SerDes切入AI互连 瞄准Google TPU与Meta ASIC订单
内容摘要
核心要点
联发科在2nm工艺节点上推进400G SerDes IP开发，旨在将先进制程能力扩展到数据中心AI ASIC领域，进一步扩大AI芯片版图。该公司在财报电话会议上概述了两代AI ASIC路线图，普遍认为对应Google的TPU v8和TPU v9项目。400G SerDes IP定位进入数据中心高速互连芯片市场，直接瞄准Google TPU v10和Meta AI ASIC订单。
在移动端，联发科天玑9300集成MediaTek第七代AI处理器APU 790，内置硬件级生成式AI引擎，支持终端运行10亿至330亿参数的AI大语言模型。通过NeuroPilot Fusion端侧技能扩充技术，生成式AI处理速度显著提升。同时，联发科与阿里云合作，在天玑移动平台上完成通义千问大模型的端侧部署。
此外，联发科推出Genio 420平台，支持20亿参数以下LLM的实时低延迟AI推理，减少对云端处理的依赖。该平台与Genio 720/520系列引脚兼容，支持LPDDR4X和LPDDR5内存接口。这些举措表明联发科正全面布局从云端到边缘的AI芯片市场。
重要性说明
联发科此举表面是技术升级，本质是在防守Broadcom和Marvell在数据中心SerDes IP市场的垄断地位，同时合围NVIDIA的NVLink互连生态。通过提供2nm 400G SerDes，联发科试图以更优的能效和集成度吸引Google、Meta等超大规模客户，打破现有供应商锁定。
然而，联发科400G SerDes IP的真实成熟度存疑。2nm工艺尚未量产，SerDes IP的验证和可靠性需要长期测试，尤其在AI集群所需的低尾部延迟和无损网络场景下，联发科缺乏实际部署经验。相比之下，Broadcom的Tomahawk系列和Marvell的Teralynx已有大规模验证。
此外，联发科瞄准Google TPU定制芯片，但TPU内部互连使用定制协议（如ICI），并非标准以太网SerDes。联发科的400G SerDes若仅支持标准以太网，可能无法完全满足TPU的专用互连需求，存在协议适配风险。同时，联发科在移动端的AI部署（天玑+通义千问）更多是市场宣示，实际端侧LLM推理的内存带宽和功耗瓶颈仍未解决，330亿参数模型在手机上运行的实际体验存疑。
最后，联发科Genio 420平台虽支持低延迟推理，但仅限20亿参数以下模型，与云端GPU的差距巨大，且与Genio 720/520的引脚兼容性可能限制未来升级的灵活性。
PRO 决策建议
【厂商】针对联发科进入AI SerDes市场，Broadcom和Marvell应强化现有产品的生态验证和互操作性，突出其400G SerDes在大规模AI集群中的实际部署案例和低延迟性能。同时，通过开放标准（如UALink、InfiniBand）联盟限制联发科专有协议渗透。NVIDIA应加速NVLink的开放化或推出兼容标准以太网的互连方案，削弱联发科差异化优势。
【企业】CIO和架构师在评估联发科SerDes IP时，应要求提供独立基准测试，重点关注尾部延迟、拥塞控制（PFC/ECN）和功耗指标。对于Google TPU或Meta ASIC定制项目，需审计联发科IP与现有互连生态（如RoCEv2、InfiniBand）的兼容性，避免协议锁定。在边缘AI部署中，谨慎对待手机端330亿参数模型的实际吞吐量和续航影响，优先选择已验证的高通或苹果方案。
【投资者】联发科进军数据中心SerDes是长期战略，但短期内2nm量产和客户验证存在不确定性。应关注其与Google、Meta的设计中标进展，而非仅关注PR。同时，联发科移动AI部署更多是营销，实际营收贡献有限。投资者需警惕过度炒作，对比Broadcom的稳定现金牛和Marvell的数据中心增长，联发科在AI互连领域仍属追赶者。
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