Marvell Technology 전망: AI 인프라의 숨겨진 설계자

데이터센터의 진화는 끝이 없습니다. AI 모델이 거대해질수록, 칩 하나하나의 성능보다 그 칩들을 연결하는 **’인프라의 효율성’**이 중요해지기 때문이죠.

이 글에서는 Marvell Technology 전망을 통해, 그들이 어떻게 데이터센터의 병목 현상을 해결하고 있는지, 그리고 경쟁사들과 어떤 부분에서 차별화되는지 팩트(Fact) 위주로 살펴보겠습니다.

(이미지 출처: Marvell Homepage)

1. 핵심 요약 (Key Takeaways)

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2. Marvell의 핵심 상품 및 매출 구조 분석

Marvell을 이해하려면 이 회사가 **’데이터센터의 신경망’**을 담당한다는 점을 먼저 알아야 해요. 전체 매출 중 데이터센터 비중은 2025 회계연도 3분기 기준 **75%**에 달하며, 이는 명실상부한 AI 인프라 기업임을 증명합니다.

2.1. 컴퓨트(Compute): Custom ASIC (매출의 핵심 성장동력)

빅테크 기업들이 엔비디아 GPU 의존도를 낮추기 위해 만드는 자체 칩을 설계하고 생산해주는 비즈니스입니다.

• 핵심 역할: 고객사가 원하는 로직(설계도)에 Marvell의 IP(SerDes 등 통신 기술)를 결합하여 칩으로 구현합니다.

• 주요 고객:

  • AWS (최대 고객): AI 추론용 칩인 Inferentia와 학습용 칩인 Trainium 시리즈를 전담하고 있습니다. 매출 비중이 가장 높습니다.

  • Google: ARM 기반 서버 CPU인 ‘Axion’ 프로세서 개발에 참여하고 있습니다.

  • Microsoft: 최근 ‘Maia’ AI 가속기 프로젝트에 참여하며 고객사를 다변화 중입니다.

2.2. 연결(Connectivity): Electro-Optics (압도적 해자)

데이터센터 내에서 서버와 스위치 사이를 빛(Optical)으로 연결할 때 신호를 변환해주는 칩셋입니다.

• 핵심 상품: PAM4 DSP (Digital Signal Processor). 전기 신호를 빛 신호로, 혹은 그 반대로 깨끗하게 복원해주는 역할을 합니다.

• 시장 지위: 800G 및 1.6T 초고속 통신 모듈 시장에서 90% 이상의 점유율을 가진 것으로 추정됩니다. 엔비디아의 GPU 클러스터가 커질수록 무조건 많이 쓰이는 부품입니다.

2.3. 네트워킹 및 스토리지

• Switching: Teralynx 스위치 칩 (Broadcom의 Tomahawk와 경쟁).

• Storage: HDD 및 SSD용 컨트롤러. (AI 데이터센터용 대용량 스토리지 수요 증가 수혜)

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3. 경쟁사 심층 비교: Broadcom vs Marvell vs Astera Labs

투자자들이 가장 혼란스러워하는 부분이죠. “그래서 Broadcom보다 뭐가 좋은데?”라는 질문에 대해 핵심 상품 기준으로 1:1 비교를 해드릴게요.

3.1. Marvell (MRVL) vs Broadcom (AVGO)

두 기업은 AI 반도체 시장의 양대 산맥이지만, 강점이 확연히 다릅니다.

비교 항목	Broadcom (AVGO)	Marvell (MRVL)	승부처
핵심 스위치 칩	Tomahawk / Jericho (압도적 우위)	Teralynx (추격자)	스위치 시장은 Broadcom이 사실상 독점 중입니다.
광 통신 (DSP)	자체 솔루션 보유	Inphi DSP (압도적 우위)	광 모듈 내부의 DSP 칩은 Marvell(구 Inphi)이 시장 표준입니다.
Custom ASIC	Google TPU, Meta MTIA	AWS Trainium, Google Axion	Broadcom은 Google/Meta를, Marvell은 AWS를 잡고 있습니다.
비즈니스 성격	수익성 중심 (높은 마진)	성장성 중심 (높은 베타)	Broadcom은 배당과 안정이, Marvell은 AI Capex 민감도가 높습니다.

분석: Broadcom이 ‘네트워크 스위치’라는 거대한 뼈대를 잡고 있다면, Marvell은 그 뼈대 사이를 연결하는 ‘신경망(광 연결)’과 특정 장기에 해당하는 ‘Custom ASIC’에서 강세를 보입니다.

3.2. Marvell (MRVL) vs Astera Labs (ALAB)

Astera Labs는 최근 상장한 PCIe 리타이머(Retimer) 강자입니다.

비교 항목	Astera Labs (ALAB)	Marvell (MRVL)
주력 제품	PCIe Retimer (신호 증폭기)	DSP, Switch, ASIC (종합 반도체)
CXL 기술	시장 선도 (Leo CXL)	XConn 인수로 시장 진입
확장성	틈새 시장 특화 (Specialist)	플랫폼 기업 (Generalist)

분석: Astera Labs는 칩 간 연결(PCIe)에 특화되어 있으나, Marvell은 최근 XConn 인수를 통해 Astera의 텃밭인 CXL 시장에 진입했습니다. Marvell은 자사의 스위치와 DSP를 묶어서 파는 ‘번들링 전략’으로 Astera를 압박할 가능성이 큽니다.

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4. 미래 기술 분석: Celestial AI와 메모리 장벽(Memory Wall)

Marvell이 인수한 Celestial AI가 왜 중요한지 이해하려면, 현재 AI가 직면한 가장 큰 문제를 알아야 해요. 바로 **’메모리 장벽(Memory Wall)’**입니다.

GPU 연산 속도는 비약적으로 빨라졌지만, 데이터를 가져오는 메모리 대역폭이 이를 따라가지 못하고 있습니다. HBM(고대역폭메모리)을 쓰지만, 가격이 비싸고 용량 확장에 한계가 있죠.

(이미지 설명: Celestial AI의 Photonic Fabric 기술이 칩 간 연결을 혁신하는 모습)

Celestial AI의 솔루션 (Photonic Fabric):

1. 전기 대신 빛: 칩 내부 혹은 칩과 메모리 사이를 구리선(전기)이 아닌 빛으로 연결합니다.

2. 무제한 메모리 풀: 이 기술을 쓰면, 값비싼 HBM 대신 용량이 큰 DDR5 메모리를 외부에 두고 빛으로 연결해서 마치 바로 옆에 있는 것처럼 쓸 수 있습니다. (Disaggregated Memory).

3. 의미: 2028년 이후, 조 단위 파라미터의 AI 모델을 돌리기 위해서는 이 기술이 필수적이 될 것입니다. Marvell은 단순 칩 공급사를 넘어 차세대 AI 아키텍처의 키를 쥐게 된 셈입니다.

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5. 리스크 분석 (Bearish Scenario)

투자에 앞서 리스크를 확인하는 것은 필수입니다. 긍정적인 전망 이면에 있는 위험 요소들을 짚어볼게요.

1. AWS에 대한 높은 의존도 (Single Client Risk):

   • Marvell의 Custom ASIC 매출의 상당 부분이 AWS(Amazon)에서 나옵니다. 만약 AWS가 칩 설계를 완전히 내재화하거나, 경쟁사(Alchip, Broadcom 등)로 파트너를 변경한다면 매출에 심각한 타격을 입습니다.

2. Broadcom의 공격적인 견제:

   • Broadcom은 압도적인 스위치 시장 지배력을 바탕으로, 자사의 광통신 부품을 끼워 팔거나 가격 경쟁을 유도할 수 있습니다. 체급 차이가 나는 Marvell 입장에서는 부담스러운 싸움입니다.

3. 레거시 사업의 회복 지연:

   • AI 외의 엔터프라이즈 네트워킹(기업용 통신)과 5G 통신장비(Carrier) 부문의 회복이 예상보다 더딜 경우, AI 부문의 성장이 전체 실적 개선으로 이어지는 속도가 둔화될 수 있습니다.

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6. 결론 및 요약

Marvell Technology 전망을 종합해보면, 이 회사는 AI 데이터센터의 **’연결’과 ‘최적화’**라는 두 가지 테마를 가장 잘 구현하고 있는 기업입니다.

• Broadcom이나 Nvidia에 비해 덜 주목받았지만, 1.6T 광통신 전환과 빅테크의 자체 칩 개발 트렌드에서 가장 확실한 수혜를 입고 있습니다.

• 다만, AWS에 편중된 매출 구조와 거대 경쟁사들의 견제는 지속적으로 모니터링해야 할 리스크입니다.

단기적인 주가 등락보다는, 빅테크 기업들의 자체 칩 로드맵(Trainium, Maia 등)이 계획대로 진행되는지를 체크하며 긴 호흡으로 바라보는 것이 좋아 보입니다.

참고 자료: Marvell 공식 IR 자료실