엔비디아의 20억 달러 규모 AI 투자로 마벨에 관심이 집중되고 있다

NVIDIA는 AI 칩을 넘어 네트워킹, 포토닉스, 맞춤형 실리콘 분야로 사업을 확장하고 있습니다. 이제 컴퓨팅 성능에서 연결성으로 과제가 옮겨간 것으로 보입니다. NVIDIA는 Marvell Technology, Lumentum, Coherent Corp 등 주요 공급업체와 약 20억 달러를 투자하여 파트너십을 구축하고 있습니다.

엔비디아의 CEO인 젠슨 황은 마벨을 "차세대 1조 달러 기업" AI 네트워킹 및 맞춤형 칩 제조업체인 마벨에 대한 투자자들의 관심을 다시 불러일으키려 했습니다. 그의 발언 이후 마벨 주가는 12% 이상 상승했습니다. 이는 AI 인프라 수요 증가에 대한 투자자들의 기대감으로 2026년 한 해 동안 주가가 두 배 이상 오르는 상승세를 이어간 것입니다.

데이터에 따르면 마벨 주가는 개장 전 거래에서 거의 24% 상승했습니다.

Marvell은 AI 수요가 가속화될 것으로 예상합니다

파트너십 은 첨단 네트워킹, 맞춤형 실리콘 및 실리콘 포토닉스 기술에 중점을 두고 있습니다. 마벨은 또한 클라우드 제공업체 및 기타 파트너가 맞춤형 가속기 및 프로세서를 엔비디아의 AI 인프라. AI 클러스터가 점점 더 커지고 복잡해짐에 따라 컴퓨팅 성능과 더불어 네트워킹 및 상호 연결 기술의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

마벨의 최근 재무 실적은 투자자들이 이 회사에 대해 낙관적인 이유를 잘 보여줍니다. 자료에 따르면 회사의 2분기 매출 전망치는 약 27억 달러로, 월가 애널리스트들의 예상치를 모두 웃도는 수준입니다.

한 보고서에 따르면 마벨의 맞춤형 칩 사업은 2029 회계연도까지 연간 100억 달러 이상의 매출을 올릴 수 있을 것으로 예상됩니다. 또한 마벨은 2028 회계연도 매출 전망치를 약 165억 달러로 상향 조정했으며, 하이퍼스케일 클라우드 제공업체의 AI 관련 수요 증가에 힘입어 데이터센터 사업이 올해 약 50% 성장할 것으로 전망하고 있습니다.

낙관적인 전망에도 불구하고, 마벨의 시가총액은 여전히 ​​1조 달러에 한참 못 미칩니다. 현재 마벨의 시가 총액은 약 1,900억 달러로, 1조 달러에 도달하려면 5배 이상 증가해야 합니다. 그럼에도 불구하고, 투자자들은 마벨이 인공지능(AI) 인프라 분야에서 확대되고 있는 역할을 긍정적으로 평가하고 있으며, 맞춤형 AI 칩, 광 인터커넥트, 데이터센터 네트워킹 솔루션에 대한 수요가 지속적으로 증가함에 따라 주가는 올해 들어 100% 이상 상승했습니다.

Marvell의 CEO인 Matt Murphy는 AI 인프라가 새로운 제약 단계에 접어들고 있다고 언급했습니다. 그는 초기에는 컴퓨팅 성능이 제약 요소였고, 그 다음에는 메모리가 문제가 되었지만, 이제는 연결성이 주요 제약 요인이 되었다고 말했습니다. 이러한 변화는 여러 시스템 간의 고속 연결을 요구하는 AI 클러스터 솔루션의 대규모 사용 증가에 기인합니다.

Marvell의 AI 인프라 투자 전략이 결실을 맺고 있다

마벨은 수요가 증가하는 분야에 집중하고 있습니다. 과거에는 데이터 센터가 회사 매출의 10% 미만을 차지했지만, 최근 재무 보고서에 따르면 현재 그 비중이 약 75%에 달합니다. 주요 클라우드 기업들이 새로운 AI 인프라를 구축함에 따라 수요가 증가하고 있습니다.

AI 네트워킹 시장에서 기업들은 AI 인프라의 데이터 이동 측면을 어떻게 다룰지에 따라 전략을 defi하고 있습니다. 각 기업은 스택 내에서 서로 다른 영역을 목표로 삼고 있습니다. 예를 들어, Marvell Technology는 맞춤형 실리콘, 광 인터커넥트, 하이퍼스케일러용 네트워킹 반도체를 목표로 합니다. 이 회사는 실리콘 포토닉스와 랙 스케일 인터커넥트에 대한 관심이 높아짐에 따라 차세대 AI 연결 시장에서 빠르게 성장하는 기업으로 자리매김하고 있습니다.

브로드컴은 현재 데이터센터 네트워킹 시장에서 지배적인 위치를 차지하고 있습니다. 이 회사는 이더넷 스위치 시장에서 절대적인 선두주자로 자리매김했으며, 주요 클라우드 사업자들에게 임베디드 인프라 솔루션을 제공하고 있습니다. 이러한 선도적 지위는 브로드컴의 규모와 전 세계 대부분의 데이터센터에 걸친 광범위한 네트워크 덕분에 가능했습니다.

반면 AMD는 주요 네트워킹 기업이 아니라 컴퓨팅 파워를 제공하는 기업입니다. AI 인프라의 경우, AMD는 CPU와 GPU의 성능에 의존하는 네트워킹 분야에서 간접적인 참여자로 볼 수 있습니다.