AI工廠規模持續擴大，NVIDIA（NASDAQ：NVDA）可參與的硬體價值也快速提高。NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳透露，以一座1GW（十億瓦）AI工廠計算，Hopper世代可為NVIDIA帶來約180億美元、折合約新台幣5,544億元的運算營收機會；Blackwell世代提高至約250億美元、約新台幣7,700億元，到了Vera Rubin世代更將超過400億美元、約新台幣1.23兆元。 黃仁勳指出，營收機會跨世代增加的原因，是NVIDIA供應內容已由單一GPU，擴張至CPU、交換器、網路及機櫃架構。即使雲端業者導入聯發科技（2454）等業者開發的客製化XPU，也只會取代AI工廠中約七種NVIDIA晶片的一種，其餘平台商機仍然存在。 需要注意的是，黃仁勳所說的180億、250億及逾400億美元，是NVIDIA估算每GW AI工廠中自身可參與的運算營收機會，並非整座AI資料中心的總造價，也不是已經認列的實際營收。 從GPU擴張至CPU、交換器與整座AI工廠 黃仁勳表示，Hopper世代每GW約可產生180億美元的NVIDIA運算經濟價值，Blackwell世代增加至250億美元，Vera Rubin則超過400億美元。 「原因是我們已經從GPU，擴展至一種交換器、另一種網路及更多元件。」黃仁勳指出，現在建造完整AI工廠，大約需要七種不同的NVIDIA晶片；除了GPU，還包括CPU、垂直擴充交換器、橫向擴充交換器及多種網路介面。 黃仁勳先前也提到，完整AI工廠需要五種不同類型的網路技術，並搭配NVIDIA Vera CPU。隨著NVIDIA提供的產品由運算晶片延伸至整套基礎建設，每GW資料中心可為NVIDIA創造的營收機會也隨之上升。 換言之，AI工廠的運算價值不再只取決於安裝多少顆GPU，而是由CPU、GPU、記憶體、交換器、網路及機櫃架構共同構成。 XPU只取代一種晶片，NVIDIA仍可銷售其他元件 大型雲端業者積極自行開發XPU，引發市場擔心客製化AI晶片可能侵蝕NVIDIA GPU需求。黃仁勳則認為，部分AI機櫃確實可能增加XPU，但NVIDIA原本存在於各大雲端的CPU、網路及交換器，仍會繼續進入AI工廠。 「XPU會取代其中一種晶片。」黃仁勳說，在使用客製化XPU的機櫃中，NVIDIA網路、交換器與CPU仍有機會參與。NVIDIA選擇透過NVLink Fusion開放平台，讓客製化XPU接入相同的AI工廠及網路架構。 這套模式也改變NVIDIA與客製化晶片業者的競爭關係。當客戶使用聯發科XPU時，NVIDIA不一定能取得GPU訂單，卻仍可透過NVLink、Spectrum-X、CPU及機櫃系統參與同一項專案。 「我們並不因此感到威脅，反而歡迎它，並開放平台讓XPU接入。」黃仁勳表示，客戶若希望設計專用晶片，NVIDIA就降低其接入既有資料中心的難度，NVIDIA也可從周邊系統中受益。 聯發科從單顆ASIC走向端到端解決方案 對聯發科而言，加入NVLink Fusion後的價值，也不只在於取得更多XPU設計案。黃仁勳指出，一顆客製化XPU如果沒有共同平台，還必須自行處理NVLink交換、網路介面卡（NIC）、乙太網路交換，以及垂直擴充、橫向擴充及跨系統連結等不同技術。 聯發科具備客製化晶片、高效能及高能效SoC、先進封裝、高速互連與網路連結能力；NVIDIA則提供CPU、NVLink、交換器及機櫃級AI工廠架構。兩者結合後，聯發科可由單顆ASIC設計，進一步提供涵蓋運算、記憶體、封裝、網路及機櫃整合的端到端方案。 黃仁勳表示，聯發科XPU可以直接接入NVIDIA已部署於各大雲端的AI工廠平台，客戶不必為客製化晶片另建一套系統與網路架構，聯發科也能提供更完整的解決方案。 蔡力行：瓶頸不只HBM，還包括載板 不過，客製化AI晶片需求快速成長，也對供應鏈形成壓力。聯發科副董事長暨執行長蔡力行坦言，供應鏈確實帶來挑戰，「不只是HBM，一路往下還包括載板等環節」。 蔡力行認為，聯發科位於台灣，接近全球AI基礎建設生態系中心，對公司掌握晶圓製造、先進封裝、載板及系統供應鏈具有幫助，因此對未來發展仍保持樂觀看法。 聯發科此次發行39億美元海外可轉債，募集資金將用於多項用途，供應鏈是其中之一。蔡力行也表示，公司將持續投資晶片設計、技術研發及先進封裝能力，以支援與NVIDIA擴大的合作項目。 NVHBM與XPU整合CoWoS，供應鏈開始雙向串接 黃仁勳進一步說明，NVIDIA下一代高頻寬記憶體NVHBM採用客製化基礎晶粒，NVIDIA也將相關技術開放給NVLink Fusion合作夥伴。 NVHBM必須與XPU晶粒共同整合至CoWoS先進封裝，涉及記憶體控制、晶片互連、封裝及驗證，技術複雜度相當高。黃仁勳表示，NVIDIA已將這套技術延伸給聯發科，也開放給Amazon；其中，Amazon是首批與NVIDIA共同開發的客戶及合作夥伴之一。 他形容，NVIDIA的網路生態系如今成為聯發科供應鏈的一部分，聯發科XPU也成為NVIDIA供應鏈的一部分，「從很多層面來看，我們都透過這項合作擴大了自己的供應鏈。」 這也反映NVIDIA面對客製化XPU崛起的策略：不要求所有AI運算都必須使用NVIDIA GPU，而是讓不同XPU進入NVLink、NVHBM及機櫃級架構，藉由掌握CPU、記憶體互連、網路及系統平台，持續提高NVIDIA在每GW AI工廠中的營收機會。
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