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마벨(MRVL) EVP 인터뷰: 구리→광 전환, 메모리 월, 커스텀 실리콘 전략
💻 마벨(MRVL) EVP 인터뷰: 구리→광 전환, 메모리 월, 커스텀 실리콘 전략
📌 핵심 요약
데이터센터 네트워킹 총괄 Dave Lazovsky EVP: 아날로그 SerDes 기반 스케일업 광 연결 시 데이터센터 총전력 25% 이상 절감 가능
커스텀 클라우드 솔루션 총괄 Will Chu EVP 동석, XPU 외 "XPU 어태치" 전반으로 사업 범위 강조
📌 XPU 회사가 아니라 "XPU 어태치" 회사
시장은 XPU만 커스텀 요소로 인식하지만, 마벨은 네트워킹·메모리·스토리지·보안 등 XPU 주변 전체를 공급
차세대 설계 기준 XPU 1개당 어태치 기회 3~4개 이상
인류 역사상 최대 인프라 투자이며 극도로 집중된 시장, 상위 4개사가 데이터센터 인프라 TAM의 75% 이상 차지
📌 구리→광 전환의 동인: 모델과 메모리 월
파운데이션 모델은 메모리 용량을, 추론 모델과 추론 시점 연산은 KV 캐시 수요를 끌어올림
KV 캐시 9개월간 약 10배 증가, 마이크론(MU)·SK하이닉스 시가총액 합산 1조 달러 이상 배경 중 하나
HBM 용량 수용을 위해 랙 단위를 넘어선 확장 필요, XPU 144개 연결에서 팟당 576개 수준으로 확대
📌 인터커넥트 포트폴리오: SerDes + CPO + NPO
224G SerDes에서 448G로 이행, XPU에 통합
자사 스위치에 CPO 직접 적용(이더넷·UAL 스케일업 모두), XPU 측 링크는 CPO와 복수의 NPO 고객 협업 진행
NPO(온보드 광)는 CPO 전 단계로 고객의 1차 광 전환을 완충하는 역할
구리→NPO→CPO까지 엔드투엔드 경로 제공, 스케일업 링크 양단에 동일 IO 적용으로 링크 불안정 방지
"Fast pipe" 200G→400G, "Flat pipe" 56G→약 112G, 아날로그 SerDes의 에너지 효율 우위
📌 메모리 월 돌파 기술
고밀도 SRAM: 범용 메모리 컴파일러로는 고객 요구 충족 불가, 연산부와 밀착된 전용 IP
커스텀 HBM으로 대역폭·용량 확대, 다음 단계는 로직 다이 위 메모리 3D 적층
CXL 또는 독자 방식의 칩 외부 메모리 확장
분리형 메모리: 포토닉 패브릭 메모리 어플라이언스, 별도 랙에 32TB 탑재
니어 메모리 컴퓨팅: 메모리 옆에 CPU 배치해 CPU·GPU 부하 경감, 모든 방식이 결국 IO·연결 수요 확대로 귀결
📌 메모리 마진 역전과 CXL 기회
메모리는 마이너스 매출총이익률의 범용재에서 HBM 주도로 업계 최고 마진 산업으로 전환
높은 메모리 가격이 하이퍼스케일러의 인프라 아키텍처 재설계를 유도
구형 메모리를 신규 서버에 재활용하는 CXL 수요 증가, 압축으로 칩 1배에 메모리 2배 효과, 풀링은 향후 과제
다음 파급은 낸드: HBF 및 일반 플래시로 DRAM 이하 비용의 메모리 티어 구성
📌 포토닉 패브릭 메모리 어플라이언스
32TB 용량으로 DDR의 용량·비용과 HBM의 대역폭 간 트레이드오프 해소 목적
HBM 스택당 다중 의사 채널과 병렬 메모리 트랜잭션으로 지연 은닉
최초로 연산과 독립적으로 메모리 용량·대역폭 확장 가능
📌 스케일업 네트워크의 커스터마이징
하이퍼스케일러별 표준 부재, 물리·논리 계층 모두 각자 맞춤형 스케일업 네트워크 구축
이더넷 스케일업, UAL(메모리 시맨틱 load-store, NVLink 유사·이더넷 패킷 방식 대비 효율적), 독자 토폴로지로 갈림
프로토콜 계층까지 커스텀, 고객별 FEC 튜닝, 스위치를 수년 앞서 공동 설계, "더 이상 머천트 실리콘의 세계가 아니다"
XPU와 스케일업 네트워크는 매우 긴밀하게 결합, 수조 달러 투자가 커스텀의 경제적 근거
📌 스케일어크로스·코히런트 광·전력 문제
3대 요소는 연결·메모리·연산, 메모리 월 해결의 핵심은 메모리
캠퍼스 대형화 가속, 메타 최신 캠퍼스는 맨해튼 크기
10km 이하 구간용 코히런트 광이라는 신규 광 카테고리 부상, 마벨은 1.6T 광 최초 출시 주장
데이터센터 트래픽의 약 85%가 스케일업(프로세서 간), 스케일아웃은 15%로 스케일업 효율이 총전력 좌우
향후 3~5년 전력이 핵심 병목, 미국 전력 공급 크게 부족
아날로그 SerDes 기반 광 스케일업은 기존 224G 광 대비 링크 전력 약 4배 절감, 전면 도입 시 데이터센터 총전력 25% 이상 절감 전망
💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치]
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💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치]
✅“AI 반도체 시대, 소재·부품·장비의 리서치 채널”✅ 채널이 다루는 핵심 영역 ① 소재 (Materials) ② 부품 (Components) ③ 장비 (Equipment) “복잡한 반도체 공급망을 쉽게 번역한다”
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