GTC 2025 重點全解析：AI 工廠時代來臨

肌肉書僮 · 2025-11-01T02:17:13Z

NVIDIA 創辦人黃仁勳在 2025 GTC 大會上，為「AI 的未來」下了明確的註解：「AI 工廠」已經是新型態的工業基礎設施 NVIDIA 的戰略已全面升級：不再只是銷售晶片，而是提供整座資料中心的「聯合設計」從建築、供電 (HVDC)、液冷、網路、軟體到 AI 模型，所有環節都被視為一台「巨型電腦」來進行最佳化以下是 GTC 發表中，我個人覺得重要的東西，資料經過處理詳細內容不公開，以公開可以供查閱的資料把他想像成是一篇懶人包即可 --- 1. 算力怪獸：Blackwell 架構與「機架級」GPU GTC 的核心永遠是新架構。這次 Blackwell 的推出，重點已不在「單卡」，而在「整櫃」 Grace-Blackwell (GB200) 超級晶片：這才是NVIDIA的主力。它在單一封裝中整合了 1 顆 Grace CPU 和 2 顆 B200 GPU GB200 NVL72 系統 (全機架)：這是最驚人的產品。NVIDIA 將 72 顆 Blackwell GPU（共 36 顆 GB200 超級晶片）透過第 5 代 NVLink 交換器串聯，打造出一個「單一計算域」。黃仁勳形容這「一整個機架，就是一顆巨型 GPU」關鍵效能：在 LLM 推論上，GB200 系統效能是 H100 的 30 倍黃仁勳直言，這雖然是「全球最昂貴的電腦」，但它提供了「生成每個 Token 的最低成本」 Token 我之前發文講過，可以去看下一個我認為最值錢且未來是可以投資的東西，這個會用在軟體端不是硬體端製程與規格： Blackwell 採用台積電 4N 強化製程，由 2080 億個電晶體組成，並支援 4-bit FP 數據類型，專為大型模型推論優化 --- 2. 未來藍圖：從 Blackwell 到 Rubin，算力永不停歇打造數位的日不落帝國 NVIDIA 展現了驚人的「一年一更新」路線圖，宣示 AI 算力將以超越摩爾定律的速度前進： 2025 下半年： Blackwell Ultra (GB300) 系統，效能再提升 1.5 倍 2026 下半年： "Vera Rubin" (NVL144) 架構。將採用 HBM4 記憶體、NVLink-6，效能是 GB300 的 3.3 倍 2027 下半年： "Rubin Ultra" (NVL576) 架構。效能將是 Blackwell Ultra 的 14 倍 --- 3. AI 工廠的「神經系統」：全面擁抱矽光子 (CPO) 當算力暴增，傳輸瓶頸就出現了為此，NVIDIA 宣布了 800Gb/s 的網路平台，以及最關鍵的技術：矽光子共封裝 (CPO) NVIDIA 與台積電、Lumentum 合作，利用台積電光子引擎製程，開發出微環形調制器目標：大幅降低資料中心內「每位元傳輸能耗」（降低 3.5 倍）、提升可靠性，為 AI 工廠提供高速神經血管資料運算越快越好，單一GPU 運算當然沒什麼問題，但我們今天討論的是幾百個甚至上千個GPU 運算的時候會產生的訊號延遲問題，CPO 就在解決這塊的痛點 --- 4. 蓋工廠的「藍圖」：Omniverse DSX 數位孿生如何高效建造 AI 工廠？黃仁勳強調：「先數位、後實體」 NVIDIA 推出 DSX (數位孿生作業系統)，這是一個基於 Omniverse 的平台它能將整座資料中心的所有元素——從土木機電、管線、機架配置，到熱模擬、電力負載全部在虛擬世界中模擬目的：在動工前就找出問題、優化設計，縮短建置週期，避免昂貴的現實試錯 --- 5. NVIDIA 的新戰場：進軍 6G 通訊與量子計算 NVIDIA 展現了將 AI 算力擴展到全新領域的野心：通訊 (6G)：宣布斥資 10 億美元入股 Nokia，共同開發 AI 化的 6G 基地台透過 "ARC" 平台，將傳統 RAN 網路「軟體化」和「AI 化」量子計算：推出 CUDA-Q 平台黃仁勳強調：「量子不會取代傳統計算，而是被 GPU 擁抱，NVIDIA 要做的是「量子-經典混合計算」的核心量子電腦還有一段路要走，他是一個題材在未來一定會轉化成一個現實，但在這個蟄伏的期間你需要擁抱虧損才有可能達成大獲利，甚至現在先不用貿然投資，等到風起在進行交易也不遲 --- 6. 台灣供應鏈的勝利：全面受惠 GTC 的發布，幾乎就是為台灣供應鏈量身打造的商機：晶圓代工 (2330)：台積電不僅是 Blackwell 4N 製程的獨家夥伴，更是未來 CPO 矽光子技術的核心，真的不知道買什麼就真的希望各位有台積電，不管是，adr 還是台股的都是，選股不選市的情況只會越來越明顯如果你沒有台積電至少你要有主流的AI 股，如果你也沒有那你最好要有ETFs 包含有台積電的更好倘若都沒有那麼市場推行的速度只會讓你更fomo而已 AI 伺服器 (2317, 2382, 3231)：鴻海、廣達、緯創等 ODM 廠的角色，從「伺服器代工」升級為「整機櫃系統整合商」，負責 NVL72 這種龐然大物的組裝、測試與液冷整合散熱 (3017, 3324)： GB200 功耗驚人，液冷 (Liquid Cooling) 已成標配。奇鋐、雙鴻等台廠的 Cold Plate 冷板和 CDU 解決方案成為最大贏家電源 (2308)： AI 工廠的高耗電，帶動台達電等大功率電源供應器、機房供電管理 (PDU) 需求暴增以及未來資料處理中心的HVDC都是深度需求的族群更詳細的東西礙於篇幅無法完整呈現，如果有其他需求我再補上給大家；以上資料僅供參考使用，並無任何推薦買賣之意圖 --- 最近跟朋友開了投資公司（不接受代操與私募都是玩自己的錢），有了自己的分析員跟一些業內的朋友，把資料與資源串連起來就會有更清楚的投資目標當然這個模式並不是一定賺錢，而是走在一個機率上面，同步把這些可公開的資料分享給大家學點產業內容比整天技術分析來得好，因為以後市場會出現選股不選市的情況分化只會越來越明顯，你認為現在很貴的也許只是他的3/1，永遠看向遠方注意腳下，配合行動來決定你的操作