從 GPU 到 CPU、儲存、網路與安全：美銀與 Evercore 科技大會公司要點彙總
AMD
美國銀行 2026 年全球科技大會
AMD 認為，最近幾個月最重要的變化是智能體 AI 的快速興起。AI 需求正從訓練轉向推理，並從實驗性採用走向規模化部署；智能體工作流需要資料庫訪問、工具執行、後處理和多步驟編排，因此會顯著拉動高性能、高核心數 CPU。
公司將 2030 年 CPU TAM 預期從 600 億美元上調至 1200 億美元以上。管理層把 CPU 需求分為傳統通用計算、GPU 叢集頭節點 CPU、智能體 AI 伺服器機架三類，其中智能體 AI 被認為是最具增量彈性的部分。
資料中心 CPU 業務當前表現強勁，管理層提到第一季度 CPU 業務創紀錄並同比增長超過 50%，第二季度指引同比增長約 70%。公司認為 Turin 需求已經體現智能體工作負載的拉動，後續 Venice 等更高核心數產品會繼續承接相關需求。
GPU 方面，MI450 已經送樣，預計 2026 年下半年發佈，第三季度啟動、第四季度放量。OpenAI 和 Meta 是重要錨定客戶，相關需求高於公司最初計畫，公司仍在爭取更多兆瓦級客戶。
供應鏈方面，AMD 強調 TSMC 先進製程、先進封裝和整體產能規劃是未來幾年的關鍵約束。公司已經提前為 2026、2027 乃至 2028 年做產能準備，並把性能、總體擁有成本和供應保障作為客戶選擇的重要因素。
英特爾
美國銀行 2026 年全球科技大會
英特爾管理層表示，Lip-Bu Tan 上任後首先確認公司的兩項核心資產：一是長期積累的 x86 CPU 產品傳統，二是前道和後道製造能力。公司並非在產品與製造之間二選一，而是同時強化兩者。
公司把過去的問題歸結為執行問題，而執行問題背後是文化問題。管理層提到，公司已壓縮管理層級、減少副總裁數量、縮減員工規模，並強調問題透明化，要求問題暴露後共同解決。
在產品側，管理層認為 AI 正在推動伺服器 CPU 市場進入更高增長階段。訓練、推理、智能體、多智能體和強化學習等工作負載都會提高 CPU 與 GPU 的配比需求。英特爾不願給出精確 TAM 數字，但認為市場足夠大，關鍵在於公司能否執行好供應爬坡。
英特爾認為 CPU 不只服務 GPU 頭節點，還會承擔儲存、編排和大量順序執行任務。公司也提到 Crescent Island 加速器以及與 NVIDIA 的合作，希望在 AI 伺服器架構中保持參與度。
製造側，管理層表示 18A 良率改善進度好於原計畫，部分里程碑有望至少提前一個季度；14A 在同等成熟度階段的表現已經領先於 18A。IFS 虧損縮小和 2027 年退出時接近盈虧平衡仍是重要目標。
財務方面，公司把“Rule of 45”描述為多年期願景，強調收入增長和利潤改善同等重要，同時繼續關注資本開支強度、槓桿和現金流紀律。
戴爾
美國銀行 2026 年全球技術大會
戴爾基礎設施解決方案集團表示，AI 伺服器需求顯著高於供應，公司年度收入指引從 1400 億美元上調至 1670 億美元，管理層明確稱當前指引的主要限制是供應，而不是需求。
管理層披露，ISG 近期收入約 290 億美元，同比增長 181%；核心伺服器收入約 85 億美元，同比增長 92%；儲存收入約 45 億美元，同比增長 8%；AI 伺服器收入約 160 億美元；訂單約 240 億美元，積壓訂單約 531 億美元。
戴爾認為，AI 需求不只是 GPU 伺服器需求。智能體 AI 會帶來順序執行、工具呼叫、資料管理和編排需求，進而拉動 CPU、儲存、網路與資料平台。管理層認為，企業正在從傳統資料中心轉向智能體資料中心。
企業本地部署是公司反覆強調的主題。戴爾提到全球約 83% 企業資料仍在本地，客戶出於性能、成本、安全和資料重力考慮，更傾向把計算帶到資料旁邊，而不是把資料搬到雲端。
公司認為客戶對全端方案的需求正在增強。企業不希望自行整合計算、網路、儲存、資料管理、軟體生態和服務，戴爾希望通過從諮詢到基礎設施的整體能力參與更早期的董事會層面討論。
儲存方面，AI 資料平台、Dell Private Cloud、PowerStore、PowerProtect 等產品被認為正在開始體現到損益表中。管理層認為，智能體 AI 會形成對話記錄、轉錄、保留和持續資料流轉，儲存需求雖滯後於計算擴張，但長期趨勢明確。
希捷科技
美國銀行 2026 年全球科技大會
希捷 CFO 表示，當前硬碟周期與歷史明顯不同，公司已經連續 13 個季度實現收入增長和盈利改善。基於在手訂單，公司對未來四至五個季度的出貨組合、EB 規模、價格和交付時間有較高可見度。
管理層認為，資料中心客戶需求仍高於供給。行業供給端保持紀律，不通過新增工廠和單位產能大幅擴張，而是通過提高單盤容量來釋放更多 EB 供給，從而降低再次進入供過於求狀態的風險。
技術路線方面，HAMR 已完成重要客戶認證，並在推進後續代際產品。公司希望通過單盤容量從 30TB 向 40TB、50TB 演進，在不增加單位出貨量的情況下，每年提升約 25% 的 EB 供給。
定價方面，希捷認為價格仍有改善空間，尤其在非長期協議約束的邊緣業務中反應更快；但公司強調會保持可持續、循序漸進的價格改善，不希望激進提價衝擊客戶。
資本配置方面，公司會繼續把大部分自由現金流用於股東回報，包括分紅和股票回購，同時減少可轉債帶來的潛在攤薄。
西部資料
美國銀行 2026 年全球科技大會
西部資料管理層表示，分拆快閃記憶體業務後，公司已經成為戰略聚焦的硬碟公司。對未來 3-5 年 Exabyte 增長的判斷，從約 25% CAGR 上調為“顯著高於 25% CAGR”的可能性。
增長驅動包括傳統雲需求、AI 訓練、AI 推理，以及自動駕駛、機器人、人形機器人等物理 AI 場景。管理層強調，推理過程產生的資料、推理輸出和中間邏輯會被儲存，並繼續反饋到模型再訓練。
當前硬碟業務收入約 90% 來自雲和超大規模客戶。管理層認為，客戶對資料中心、算力和儲存的規劃周期更長，長期協議的重點是提升多年 Exabyte 需求和價格環境的可見度，而不是單純鎖死合同結構。
盈利能力方面，公司已把毛利率推進至 50% 以上區間，過去幾個季度增量毛利率約 70%-75%。管理層認為，通過更高容量、更高性能硬碟提供客戶價值，可以實現每 TB 價格提升，同時通過面密度提升降低每 TB 成本。
Evercore 2026 年全球 TMT 大會
西部資料在 Evercore 場合繼續強調，未來 3-5 年 Exabyte 需求增速將高於 25%，並且 AI 訓練、推理、Agentic AI、自動駕駛、機器人和人形機器人會共同推動視訊與合成資料儲存。
公司表示，超大規模雲廠商約 80% 資料仍儲存在 HDD 上，SSD 與 HDD 都會增長，但 HDD 在大規模冷、溫資料儲存中仍是關鍵基礎設施。
產品路線方面，公司上一季度平均出貨容量約 23TB，正在高量出貨 32TB 產品，同時推進最高 40TB 的下一代 EPMR 方案和最高 44TB 的第一代 HAMR 硬碟認證，並規劃 50TB、60TB、70TB 乃至 100TB 產品路線。
管理層稱，高容量遷移可以提升客戶機架密度，降低地產與功耗成本，同時提升西部資料每 TB 價格並降低每 TB 成本。自由現金流率接近 30%，上一季度自由現金流接近 10 億美元，公司計畫通過股息和股票回購返還給股東。
Lumentum
美國銀行 2026 年全球技術大會
Lumentum 管理層表示，當前 AI 光互連需求強勁，公司重點盯住三件事：晶圓廠效率、裝配與測試爬坡、供應鏈保障。AI 需求拉動下，從 PCB、石榴石材料到雷射器、PD、DSP 等環節均偏緊。
EML、CW 雷射器等供需仍然緊張。管理層提到，行業仍在消化 scale-out 需求，而到 2028 年前後，隨著光學 scale-up 啟動，AI 機架中的光學強度可能至少提升 3 倍。
公司認為 CPO 不是傳統 scale-out 敘事，而主要是 scale-up 敘事。隨著推理流量增加，scale-up 對頻寬、功耗和密度的要求會推動 CPO、高密度光互連和相關雷射器需求。
雷射器方面，管理層強調不同雷射器在窄線寬、低噪聲、良率和模組製造表現上差異明顯。公司認為自身雷射器可提升客戶模組良率，因此在結構性供需緊張中具備一定定價能力。
OCS、可插拔光模組、CPO/NPO、EML、CW 雷射器分別承接 scale-out 與 scale-up 的不同需求。長期協議和戰略客戶關係為公司產能規劃提供了更高可見度。
Arista Networks
美國銀行 2026 年全球科技大會
Arista 管理層認為，公司當前增長不是單一季度波動，而是來自雲客戶、AI Fabric、企業園區和企業資料中心的多重增長向量。
AI 網路需求從前端網路擴展到後端網路，並進一步覆蓋 scale up、scale out、scale across。管理層認為，AI Fabric 正在重新定義資料中心架構，尤其是在 InfiniBand 之外推動乙太網路進入 AI 後端網路。
公司認為 AI 資本開支周期具備多年甚至跨十年的持續性，但不會線性上行，仍會有高低起伏。網路在整體 AI 資料中心資本開支中佔比不大，但越來越關鍵，因為閒置計算節點意味著資金閒置。
客戶結構方面，Arista 表示其在頂級 cloud titans、hyperscaler 和部分二線雲服務商中的位置已從試驗、試點走向生產部署。後續 scale-out、scale-across 和 scale-up 均有擴展機會。
對白盒競爭，管理層認為 AI 部署中客戶更重視可靠性、軟體和硬體診斷能力，因此不僅有白盒，也出現更偏“blue box”的需求，即客戶需要品牌廠商提供高訊號完整性硬體、底層軟體和診斷能力。
供應鏈方面，管理層提到記憶體、晶圓、矽片、基板、光學器件、CPU、PCB 等環節均可能出現約束，並認為這是至少持續兩年的行業問題，但會逐季度解決。
Marvell Technology
美國銀行 2026 年全球技術大會
Marvell CEO 回顧公司十年轉型，稱資料中心業務已從收入佔比不到 10% 提升到約 75%。公司過去幾年資料中心業務增長較快，管理層提到去年增長約 46%，今年約 50%，明年展望約 55%。
Marvell 把當前 AI 基礎設施建設描述為工業革命等級事件。公司認為這輪需求與過去 PC、智慧型手機等周期不同，因為系統中存在邏輯晶圓、儲存、電力、許可和電網等多重自然約束，短期看不到需求放緩。
公司強調自身差異化來自連接和 I/O，而不是單純計算。Marvell 的大部分業務是連接，NVIDIA 投資和合作也與這一點有關。公司認為自己可與生態系統中多類計算、儲存和雲客戶互補。
供應鏈方面，管理層表示，公司自疫情後重構供應鏈，從戰術型採購轉向戰略合作和長期預測。公司稱當前已擁有完成既有目標所需供應，若客戶資本開支進一步上行，則仍需繼續推動供應商準備更多產能。
定製矽方面，公司強調自己不是簡單設計服務公司，而是憑藉網路 IP、I/O IP、SerDes、die-to-die、高速介面、HBM 介面和先進封裝能力參與客戶 XPU 與 XPU attach 項目。管理層稱到 2028 年會有多個 XPU 和 XPU attach 產品量產，單一項目不會壓垮整體。
Scale-up 是公司強調的前方增量。Marvell 在 scale-up 交換、PCIe、乙太網路、NVLink Fusion、CPO/NPO、光引擎、chiplet 和 XPU attach 上均有投入。公司稱下一年 scale-up 光學收入預計約 3 億美元，且其中還沒有包含完整長期機會。
Evercore 2026 年全球 TMT 大會
Marvell CFO 在 Evercore 場合表示，公司剛剛上調中長期收入展望：本年度收入目標從 100 億美元提升至 115 億美元，外年目標從 130 億美元逐步上調至 165 億美元。管理層認為需求上修主要來自雲廠商 AI 資本開支援續強勁。
互連業務是當前最強增長點，今年增長超過 70%。其中 scale-out 增長更快，核心包括 PAM4 DSP、TIA 和驅動器；scale-across 則剛剛起步，未來幾年收入規模會顯著擴大。
NVIDIA 合作被拆成三大支柱：光互連合作；通過 Marvell 網路和定製 IP 打通 NVIDIA 商用基礎設施與超大規模客戶定製基礎設施；以及 AI RAN 基礎設施創新。
Celestial AI 和 scale-up 光互連是重點增量。管理層表示，Celestial 已進入製造周期，明年會進入量產，scale-up 光互連品類整體收入預期已從最初口徑擴大。公司同時佈局 MRM、MZM、EAM、Micro-VCSEL、MicroLED 等多種光互連路徑。
XPU attach 被管理層分為 CXL、定製 NIC、儲存加速器、安全解除安裝等方向。公司認為，隨著 CPU 進入推理和智能體 AI 架構，更多 NIC、CXL 和解除安裝裝置會成為資料中心架構中的自然需求。
MongoDB
美國銀行 2026 年全球科技大會
MongoDB 管理層表示，公司第一季度表現強勁，Atlas 連續第四個季度增長 29% 以上，並連續第五個季度實現 Atlas 收入同比增量擴大。公司將第一季度超預期納入全年指引，並上調下半年預期。
企業客戶對 AI 的投入仍處早期，但銷售團隊已經看到更多企業圍繞 AI 工作負載進行部署規劃。管理層認為，AI 世界正在圍繞 JSON 文件格式標準化，而 MongoDB 從誕生之初就圍繞 JSON 文件模型建構，因此適合非結構化資料和 AI 應用。
產品價值方面，MongoDB 強調文件模型、可擴展架構和部署可移植性。Atlas 平台把 Search、Vector Search、Voyage 等能力放在記錄系統資料旁邊，減少客戶為搜尋、向量搜尋或分析複製資料的需要。
管理層提到，ARR 超過 10 萬美元的客戶中約 45% 使用 Atlas 內部兩個以上產品，最常見的附加產品是 Search 和 Vector Search。
多雲能力是公司強調的差異化。MongoDB 表示其叢集可以跨多個雲同時擴展，這不同於單一 hyperscaler 原生資料庫服務，有助於客戶在不同雲、主權雲、neocloud 或本地環境之間保持部署靈活性。
增長結構方面，管理層強調 Atlas 與 Enterprise Advanced 不是二選一，而是平行關係。EA 是高利潤、高現金流業務，超過業務的 20%，會隨著企業內部 AI 部署、資料主權、製造、醫療和混合雲需求繼續發揮作用。
CoreWeave
美國銀行 2026 年全球科技大會
CoreWeave 管理層表示，公司與超大規模雲廠商的核心差異在技術堆疊。AI 雲承載的是平行計算工作負載，公司從第一性原理重構雲棧，移除傳統虛擬化層，並建構自有編排層，用於 GPU 配置、健康預測、工作負載安全和效率最佳化。
客戶結構方面，公司稱自己是少數同時服務 OpenAI 和 Anthropic 的獨立雲公司，同時服務 Meta、Google、Microsoft、NVIDIA，以及 Cursor、Cognition、Perplexity、Cohere、Mistral 等下一層 AI 公司。管理層稱 Microsoft 已不再是最大客戶，也不是第二大客戶，客戶結構已經自然多元化。
公司認為自己不是臨時容量提供者。管理層用 CPU 雲歷史類比，認為大型雲廠商通常不會主動收縮正在產生收入的資料中心足跡；在 AI 雲中，機房內裝置資本開支佔比更高，因此雲廠商租賃外部容量的穩定狀態可能長期存在。
商業模式方面，CoreWeave 早期以 4-6 年 take-or-pay 合同為基礎，客戶承諾固定每 GPU 小時價格，無論是否使用。公司用這些合同進入資產級融資市場，降低資本成本並快速擴張。長期合同覆蓋建設、營運和資料中心費用，合同結束後基礎設施可繼續變現。
管理層表示，五年期新基礎設施交易通常按中段 20% 左右貢獻利潤率承銷；更短期限合同價格和利潤率更高。隨著規模擴大和資本成本下降，公司也開始推出現貨產品，以更靈活地銷售已有基礎設施。
GPU 資產壽命方面，公司認為市場資料支援六年以上摺舊假設。Ampere、Hopper 等老一代 GPU 仍有推理工作負載需求，且價格並未快速歸零；通過 Mission Control 和編排層維持 GPU 健康，有助於延長資產可變現期限。
營運交付方面，公司表示已有接近 50 個資料中心上線，多數按時或提前完成，少數延遲。管理層稱公司可以在約六周內把機房殼體轉化為 AI 雲超級電腦，並把技術、基礎設施交付和資本市場能力視作三項核心能力。
Zscaler
美國銀行 2026 年全球科技大會
Zscaler 管理層表示，第三季度經營表現好於外部指標，但公司對第四季度和 2027 財年指引更審慎，主要因為銷售組織中兩位向銷售負責人匯報的領導離開，以及 Red Canary 客戶基礎與新產品結合後仍需更多採用觀察。
公司認為網路安全市場順風強勁，零信任仍是基礎機會。Zscaler 把目標從使用者零信任擴展到雲工作負載、分支、裝置和 AI 智能體，稱“零信任無處不在”才剛開始起飛。相關客戶數從上一季度約 550 家增至超過 700 家。
資料安全是第二個核心機會。公司稱資料安全業務 ARR 已超過 5 億美元，並仍以 30% 以上速度增長。Zscaler 從線上 DLP 起步，擴展到 CASB、SaaS 安全、終端 DLP、郵件 DLP、雲安全和 DSPM，試圖形成一體化資料安全平台。
AI 相關安全包括三條線：AI 智能體之間的零信任通訊；保護 AI 基礎設施、應用和模型；以及基於遙測資料和中繼資料的智能體化安全營運。公司提到 AI 基礎設施、應用和模型保護方案預訂額已超過 1 億美元。
競爭方面，管理層稱高端客戶理解架構價值，防火牆廠商以低價捆綁 SASE/SSE 對高端市場衝擊有限。公司更強調通過替換傳統防火牆、降低客戶整體成本，而不是單純跟隨低價競爭。
銷售組織方面，公司表示既有客戶追加銷售更容易，新客戶拓展仍有空間。財富 500 強滲透率超過 45%，全球 2000 名員工以上企業約 2 萬家，公司當前約 4500 家客戶，後續會增加覆蓋 2000-10000 名員工企業的新客戶銷售力量。
Nebius
美國銀行 2026 年全球科技大會
Nebius 管理層表示，公司真正銷售的不是單純資料中心容量，而是建立在 AI 算力之上的產品體系。產品層級從裸金屬算力、多租戶託管雲，到 Token Factory 推理平台，未來進一步走向智能體任務結果交付。
客戶分層方面，超大規模雲廠商和超級實驗室需要大規模基礎算力；AI 原生實驗室需要託管基礎設施；垂直 AI 產品公司更關注模型即服務；智能體開發者未來可能直接消費任務結果，而不是 GPU 小時或 token。
公司稱推理是增長最快的類股之一，智能體工作負載也已啟動。與訓練相比，推理是經常性需求，客戶業務增長會持續帶動平台用量；平台也可通過軟體把不同模型、晶片和叢集抽象掉，從而提高資產利用效率。
Nebius 認為自身差異化來自上下游全端能力。下游能力涉及基礎設施建設、供應鏈和成本結構；上游能力涉及產品層級、客戶工作流和軟體抽象。管理層稱每塊 GPU 背後有三到四個客戶競爭，需求側競爭越強，供應商越能獲得更好的業務選擇。
客戶組合方面，公司重視與 Microsoft、Meta 等大客戶合作，因為大型合同推動增長，並幫助公司融資和發展其他業務；長期目標則是讓更多收入來自多元化的真正雲業務，而不是大塊容量批發。
推理和智能體階段的變現方式會從賣 GPU 小時、賣 token，逐步變為賣智能體結果和任務產出。軟體能力不一定單獨收費，但會幫助平台釋放新用例、最佳化底層硬體使用和利潤率。
供應方面，公司強調自建資料中心能力，從今年晚些時候和明年開始，新增上線容量中較大一部分將來自自建資料中心。公司也通過多個資料中心項目平行推進和工作負載多元化來管理延遲風險，大型合同對應的晶片供應已鎖定。
Backblaze
美國銀行 2026 年全球科技大會
Backblaze 管理層表示，公司從雲備份起家，為降低成本自建高性能、低成本儲存基礎設施，隨後推出 B2 對外提供基礎設施即服務。B2 目前已成為業務增長引擎。
公司認為 AI 帶來大規模重平台化，客戶不希望資料被鎖在單一超大規模雲廠商內部。Backblaze 希望提供獨立、高性能、低成本、免費出站流量的資料湖，使客戶能夠在多個新雲、推理服務商、CDN 和超大規模雲之間移動資料。
AI 建構者端，生成式 AI 媒體公司等客戶需要集中資料湖來反覆訓練和迭代模型，並把推理生成的視訊等結果長期儲存和快速分發。公司稱免費出站和與 CDN 的連接能降低資料遷移成本，提高訓練和推理迭代速度。
新雲廠商端，Backblaze 提供 B2 的白標版本，幫助新雲把雲端儲存納入產品棧。管理層估算，僅新雲基礎設施即服務中的資料湖層儲存機會約 140 億美元。
AI 牽引方面，公司披露 AI 客戶增長 76%，新增預訂中約三分之一來自 AI。管理層舉例稱有客戶在約 11 天內形成約 100 萬美元 ARR 合同，並認為訓練資料只是第一步，推理生成資料量可能比訓練資料大幾個數量級。
產品方面，ShardStash 用於提高小檔案上傳速度，B2 Overdrive 面向超高吞吐資料移動，最高可達每秒 Tb 等級，B2 Neo 面向新雲廠商提供白標儲存能力和管理控制。
資本方面，公司目標是 2026 年成為第一個調整後自由現金流為正的年份。公司稱已有約 1 億美元裝置租賃額度，通常通過與收入匹配的裝置租賃支援裝置資本開支，而不是依賴股權融資。
惠普
Evercore 2026 年全球 TMT 大會
惠普管理層表示，最新季度業績明顯好於預期，並上調全年指引。公司認為 2026 財年 EPS 將穩穩落在 2.90-3.10 美元區間，自由現金流指引提升至 28-30 億美元。
PC 端仍面臨行業單位出貨量下降壓力，但公司預計收入仍可增長，只是增速較上一季度放緩。成本端，記憶體、儲存和其他投入成本仍在上升，公司通過供應保障、營運最佳化、全公司降本和重新定價四項措施避險。
AI PC 是本場核心議題之一。惠普認為越來越多 AI 工作負載會在邊緣側完成，因為本地 AI 更安全、更便宜，也更有利於環境。配合 NVIDIA 本地 Windows AI 平台，惠普將推出可本地運行相關平台的筆記本、桌上型電腦和工作站。
管理層表示，AI PC 已經有實際應用場景，不只是“未來驗證”。AI PC 目前屬於高端產品，ASP 和利潤率高於傳統 PC；AI PC 在出貨中佔比從上一季度約 35% 提高到本季度約 44%，管理層預計 2027 財年可達到 60%-70%。
列印業務方面，公司預計第三財季列印利潤率位於長期 16%-19% 區間低端，主要受季節性、油價和中東局勢影響，以及主動投放長期盈利硬體裝置的前期拖累。第四財季列印利潤率預計回到長期區間。
耗材業務預計今年下降低個位數，長期按固定匯率下降低至中個位數。公司希望通過訂閱、工業與 3D 列印、大墨倉裝置等增長方向抵消壓力。
資本配置方面，惠普維持長期政策：在槓桿率低於 2 倍且沒有更高 ROI 機會的前提下，長期將約 100% 自由現金流返還給股東。CEO 搜尋仍在推進，管理層稱公司營運動能未中斷。
Credo Technology Group
Evercore 2026 年全球 TMT 大會
Credo 管理層表示，公司已經從單一 AEC 品類建立者，轉向覆蓋資料中心內不同距離、不同介質和不同系統層級的“全譜系連接公司”。
公司收入從 2024 財年約 1.95 億美元，增至 2025 財年約 4.37 億美元，2026 財年進一步超過 13 億美元。管理層稱增長主要由 AI 連接需求和 AEC 產品放量驅動。
AEC 仍被視為長期增長引擎。管理層認為，GPU 叢集擴大、訓練與推理工作負載增長、前端網路與後端 scale-out 網路擴張，都會繼續拉動高速短距連接需求，目前還看不到明確峰值。
Credo 強調 AEC 是系統級產品而不只是晶片。公司把 SerDes、半導體設計、元件、系統設計、韌體、軟體、認證和供應鏈整合在一起，通過熱箱、溫度、電壓、電源循環等高強度測試，把失效率降低兩到三個數量級。
ZF Optics 被公司定位為繼 AEC 之後的新連接品類，重點解決 link flap、time to stability 和叢集可靠性問題。公司稱已完成內部高強度驗證，並與更多超大規模雲廠商和 neocloud 客戶深入接觸。
MicroLED 被視為延長 AEC 可靠性優勢的新光源方案，可把連接距離從約 7 米擴展到約 30 米，同時保持較低功耗、更友好形態和潛在成本優勢。
OmniConnect 面向 die-to-die、記憶體擴展與可組合 XPU，首個用例是高性能推理引擎的 LPDDR 記憶體連接。管理層希望公司從銅纜、光互連到晶片內部連接形成完整覆蓋。 (404K)