Celestial AI的 the photonic fabrics
Marvell Technology 对 Celestial AI 的收购使光子织物（Photonic Fabric）技术成为人们关注的焦点。该技术有望通过光互连彻底改变 AI 计算和内存的扩展能力，并突破电子数据传输的界限。
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收购 Celestial AI
Marvell Technology, Inc. 于 2025 年 12 月 2 日宣布收购 Celestial AI 。该交易价值约 32.5 亿美元。此次交易包括 10 亿美元现金和约 2720 万股 Marvell 股票 ，价值约 22.5 亿美元。此外，如果 Celestial AI 在 Marvell 的 2029 财年结束前达到定义的收入里程碑，还将提供最高额外 2720 万股的绩效补偿。
此次收购预计将于 2026 年第一季度完成，但需获得监管批准和满足惯例成交条件。Marvell 表示，Celestial AI 从 2028 财年下半年开始将提供“有意义的收入贡献”。 Konkret nennt Marvell einen annualisierten Run-Rate-Orientierungswert von 5 亿美元（截至 2028 年第四季度）和 10 亿美元（截至 2029 年第四季度）.
与此同时，该交易与超大规模用户（hyperscaler）的合作关系紧密相连。 路透社报道, 称，Marvell 在收购之际向亚马逊授予了一项股票期权，该期权与截至 2030 年底购买光子织物产品的行为挂钩。在一份 In einer 关于 Marvell 与 AWS 合作的 SEC 文件中 ，详细描述了该领域的期权机制和行权价，包括 87.7706 美元的行权价以及截至 2030 年的归属期权。
光子织物技术
Celestial AI 将其“光子织物”（Photonic Fabric）定位为一种光互连平台，旨在支持从封装级别到大型集群的 AI 计算和内存扩展。核心方法是：数据通过光而不是纯粹的电进行计算和内存之间的传输，以突破经典铜线的限制。 Celestial AI 强调了其技术作为一个 光互连平台 的地位。
Marvell 在公告中强调了几个具体的差异化特点，包括 纳秒级的极低延迟、高热稳定性 以及能够将光子技术垂直集成到 3D 封装中，与高性能 XPU 和交换机共封装。这种设计还可以释放宝贵的“芯片边缘”空间，为 XPU 封装腾出更多 HBM 空间。
在 Marvell 的配套信息图中，Celestial 的产品组合分为连接产品 (PFLink)、系统产品、PF 交换机和 PF 设备。其中还提到了 封装级别的 UALink 兼容性 ，这标志着与开放式扩展标准明确的对接。
Marvell 通告中一个引人注目的技术亮点是，其光子织物扩展芯片（Photonic-Fabric-Scale-up-Chiplet） 在单个芯片中提供 16 Tbps 的带宽 。Marvell 表示，这比目前 Scale-out 应用中的 1.6T 端口有了显著的飞跃。
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对 Celestial AI 的光子织物扩展网络进行了详细描述，阐明了光学连接的技术基础。
在 AI 系统中的相关性
在现代 AI 系统中，瓶颈正日益从纯粹的计算能力转移到数据移动和内存带宽。Celestial AI 自己也将这种“内存墙”视为主要问题。Celestial 声称，光子织物 可以支持 HBM3E 和 HBM4 在带宽和延迟方面的需求 ，并力求达到极低的 pJ/bit 值。
HBM4 作为一项标准，已于 2025 年 4 月由 JEDEC 正式发布，报告指出其每个堆栈的带宽高达 2 TB/s ，具有 2048 位接口，与 HBM3 相比，独立通道数量从 16 增加到 32。 这种规模的提升表明，任何能够将 HBM 拉近计算或有效扩展经典封装范式之外的带宽的技术都变得非常有吸引力。
Marvell 的演示还显示了两种超越纯粹 XPU 到 XPU 连接的方向：“汇集式、分离式内存”（pooled, disaggregated memory）以及多芯片封装内的光互连（通过 OMIB）。这对数据中心很重要，因为它描述了一个实际的运行问题：当工作负载波动时，昂贵的 HBM 往往在固定的 GPU 配置中利用不足，而在其他地方却缺乏内存。这一说法是基于分离式内存叙事的架构推断，而非官方量化测量。 Marvell 演示.
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光子织物技术通过消除瓶颈，实现了 AI 系统内部前所未有的数据传输加速。
生态系统与竞争
Celestial AI 和 Marvell 将其路线图明确地置于一个开放式扩展标准日益重要的环境中。 UALink 200G 1.0 在一份白皮书中被描述为 一种新的工业标准，用于扩展互连，最初由包括阿里巴巴、AMD、苹果、AWS、思科、谷歌、HPE、英特尔、Meta、微软和 Synopsys 在内的一群推广者开发。
同时，多家参与者正在推动共封装光学（co-packaged optics，CPO）作为一项基本架构设计。 Nvidia 在其技术博客中将 CPO 描述为 一种用于克服 AI 架构中经典电气和可插拔架构的方法，并提到了 Quantum-X 和 Spectrum-X Photonics 等具体产品系列。 Imec 则表明，CPO 的扩展不仅仅是光学设计的问题，它很大程度上取决于封装和接口的良率。
这三条线在技术上是匹配的：开放式扩展协议、靠近计算的光学引擎以及能够实现大规模物理集成（如果不是大规模生产的话）的封装堆栈。这个说法是基于所提及来源的综合性分析，而非单一公司发布的官方声明。
未来发展
Marvell 明确表示，预计从 2028 年开始实现商业化，并将其与超大规模用户的吸引力联系起来。 路透社也将其视为一项战略举措 ，旨在增强 Marvell 在与 Nvidia 和 Broadcom 的竞争中的地位。
认真看待时间表的话，最有可能的首次广泛应用不是对数据中心进行彻底的光学重建，而是光学逐步渗透到目前仍然是电气的区域：首先是强大机架内的 Scale-up 链路，然后是更紧密的封装拓扑，每个 XPU 拥有更多的 HBM。这一评估直接源自 Marvell 对机架、系统和封装内“下一个转折点”（next inflection point）逻辑的描述。 Marvell 通告.
一个合理的应用场景是训练 Pod，其中多个定制 XPU 或 GPU 通过光学芯片连接，因为传统的铜线在范围和每比特的性能方面变得越来越昂贵。Marvell 在通告中明确提到了 用于机架规模架构的高速 XPU 链路从铜线向光纤的过渡 。
第二个场景涉及内存池化。Marvell 的演示图显示 ，“汇集式、分离式内存”（pooled, disaggregated memory）是一条明确的应用路径. 。这里的潜力不在于惊人的基准测试数字，而在于运营效率：更动态的内存分配、更少的过度配置、大型集群更好的利用率。这个结论是基于技术概念的经济推导，而非厂商发布的指标。Marvell 新闻稿 和信息图。
雄心勃勃的带宽和效率承诺能否大规模实现，最终取决于封装的现实、热稳定性和符合标准的系统集成。这正是 Marvell、Celestial AI、UALink 和更广泛 CPO 研究领域的观点交汇之处。 Imec, UALink 和 NVIDIA Developer Blog.
如果想深入了解这个话题，应该少看标题词，多关注三个指标：超大规模用户路线图中的首次设计优势，具有明确热性和良率数据的具体产品，以及光学集成使得 HBM 究竟能在多大程度上经济有效地被更靠近计算。这就是一项激动人心的技术可能变成新标准架构的关键点。 Celestial AI Blog 和 Marvell Investor Relations.