黃仁勳表示，「實用AI已經到來」，而代理式AI（Agentic AI）的運算模式，本質上是「解構式」與「分散式」，因此高速連接性（Connectivity）已成為AI時代最關鍵的基礎設施。他指出，當AI工作負載被拆分至整個資料中心後，必須仰賴龐大的網路架構與高速互連，才能整合總運算量、記憶體與頻寬，而這正是Marvell的重要角色，並喊話Marvell成為下一家1兆美元市值企業。
黃仁勳進一步指出，Grace Blackwell平台主要聚焦AI推理，而下一代Vera Rubin架構則是專為代理式AI打造，不只處理AI推理，也涵蓋編排系統、長短期記憶體管理與異質運算協同能力。他透露，輝達與Marvell正共同推動NVLink Fusion架構，讓客戶能在同一平台整合NVIDIA GPU、客製化ASIC、光學與高速互連技術，打造解構式與異質化AI資料中心。
談到銅線與光學技術未來發展，黃仁勳認為，未來5至10年資料中心仍會同時大量使用銅線與光學技術，但隨著頻寬與傳輸距離需求持續提升，光學將逐漸成為必要方案。他也強調，AI如今已進入可獲利階段，Token是能賺錢的，因此企業都希望生產更多Token，進一步推升AI基礎建設需求。
Murphy則展示Marvell最新光學布局。他指出，全球大型雲端業者擁有數百座資料中心，而跨資料中心長距離傳輸高度仰賴「相干光學」（Coherent Optics）技術。Marvell目前已成為少數具備相干DSP能力的業者之一，產品也從100G、400G推進至800G，並預計於今年稍晚推出全球首款1.6Tb、採2奈米製程的相干光學方案。
除長距離光傳輸外，Marvell也同步布局資料中心內部互連技術，包括PAM4 DSP、高速類比元件與乙太網交換機，產品已從50G一路推進至1.6T連接方案，並宣布推出新一代100T乙太網交換機，持續搶攻AI高速互連市場。
Murphy透露，Marvell過去10年透過收購投入225億美元，研發投入180億美元，整體平台投資累計已達360億美元。其中最關鍵的決策之一，就是全面轉向最先進製程節點。他坦言，Marvell過去曾是製程技術的「快速跟隨者」，但為了搶進AI資料中心市場，公司直接跳過7奈米，從14／16奈米世代直接跨入5奈米，「幾乎沒有人會這麼做，但我們做了，而且成功了。」
目前Marvell已建立完整高速連接產品線，包括高速SerDes、客製化運算平台、CXL記憶體池化、近記憶體運算、高速光互連與資料中心交換機等，連接性業務也成為核心營收來源。Murphy指出，Marvell 2016年營收僅23億美元，如今華爾街預估今年營收將達114億美元，明年更上看164億美元，資料中心營收占比也從不到10%提升至超過75%。
他最後強調，AI基礎設施過去幾年已陸續解決運算與記憶體瓶頸，如今瓶頸重新回到「連接性」。隨著推理模型、混合專家模型（MoE）與代理式AI快速發展，資料必須在資料中心間高速流動，更高頻寬、低延遲的互連需求也正快速攀升。
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