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本文作者:豹投資
上週,科技圈和投資圈最熱鬧的話題,莫過於輝達(NVIDIA)舉辦的GTC開發者大會。這次大會聚焦在AI如何成為我們的「代理人」、機器人技術的進化,以及加速運算將如何塑造未來。會上展示的各種新技術和產品,自然也讓大家開始關注起背後的供應鏈。
在這些被看好的GTC概念股中,究竟哪些類股最有機會受惠?讓我們一起深入了解這些GTC概念股的潛力!

GTC大會重點都在這!
輝達在2025年的GTC大會上,端出了不少令人眼睛一亮的技術,以下就選幾個關鍵的來說:
1. Blackwell Ultra架構:讓AI推理更上一層樓
Blackwell Ultra架構可以說是輝達Blackwell AI工廠平台的加強版。它的主要目標,就是讓AI模型在訓練和測試時的「思考」能力更強大。
- 效能大躍進: 相比原本的Blackwell GPU,Blackwell Ultra的整體效能提升了足足1.5倍。
- 記憶體海量升級: 它的HBM3e高頻寬記憶體增加了50%,達到288 GB,這就像幫AI準備了一個超級大的腦容量,處理再大的模型也不怕。
- 推理速度更快: 在4位元浮點(FP4)的推理效能上也提升了50%,這意味著AI應用程式的反應會更加迅速。
- B300 GPU核心: Blackwell Ultra的核心是B300 GPU,它的記憶體傳輸速度高達每秒8兆位元組(TB/s),FP4張量核心的運算能力更是達到驚人的30 petaflops(PFLOPS)。
- 專為推理優化: 這個架構特別針對像DeepSeek R1這樣先進的AI推理模型做了優化,可見其在複雜AI任務上的實力。
- 資料中心新選擇: 輝達為資料中心推出了兩種基於Blackwell Ultra的平台:GB300 NVL72(水冷式)和HGX B300 NVL16(風冷式)。前者的FP4密集運算能力高達1.1 exaflops,後者在執行大型語言模型推理時,速度比之前的Hopper平台快了11倍,運算能力也提升了7倍,記憶體容量更是增加了4倍。
- 應用範圍廣泛: 預計在2025年下半年,包括Dell、Cisco、HPE、Lenovo、Supermicro等電腦大廠,以及AWS、Google Cloud、Microsoft Azure和Oracle Cloud Infrastructure等雲端服務供應商,都會推出基於Blackwell Ultra的產品。連桌上型工作站和專業繪圖卡也會採用這個架構。
2. 下一代vera rubin架構:Blackwell之後的明日之星
在GTC大會上,輝達也預告了Blackwell的接班人——Vera Rubin架構。這是一個專為AI和高效能運算設計的平台,名字是為了紀念美國天文學家薇拉·魯賓,延續了輝達用科學家名字命名架構的傳統。
它的核心組件包括:
- Vera CPU: 首次採用輝達自家設計的Olympus核心,取代了之前的Neoverse V2。這顆CPU有88個核心(176個執行緒),效能預計是現在Grace CPU的兩倍,而且功耗很低,只有50W,非常適合高密度的資料中心。它還整合了高速的NVLink C2C技術,大幅提升CPU和GPU之間資料傳輸的速度。
- Rubin GPU: 這個GPU是基於Blackwell架構,採用台積電的3奈米製程,效能和能源效率都會更好。它的FP4精度達到50 petaFLOPS,整體AI推理效能比Blackwell Ultra快了3.3倍。每顆GPU還配備了288GB的HBM4記憶體,頻寬高達13TB/s,這對於處理AI和高效能運算的工作負載來說,簡直是如虎添翼。
Vera Rubin架構的重點在於強化CPU和GPU的協同運作,可以大規模部署在資料中心,並且在效能和功耗之間取得了很好的平衡。

3. 持續發展生成式AI:讓創意無限延伸
輝達在生成式AI領域也是動作頻頻:
- Llama Nemotron: 這是一個開放的推理模型,專門為開發者和企業設計,提供了一個可以直接使用的AI基礎,可以獨立工作,也可以跟其他AI協同合作。它是基於Meta Llama,經過額外的訓練,在數學推理、程式碼生成、一般推理和複雜決策方面的能力都顯著提升,準確性提高了20%,推理速度更是快了5倍,比其他開放的推理模型都要強。
- RTX Pro Blackwell: 結合RTX技術和生成式AI,可以加速內容創作和高畫質的渲染。像Runway、Sora、MineStudio這些AI工具,可以幫助電影製作更有效率、降低成本,也為藝術創作開創了新的可能性。RTX Pro Blackwell GPU就是為了3D建模、渲染和視覺化這些應用量身打造的。
- Dynamo和cuOpt: Dynamo是一個開源的軟體系統,可以優化數千顆GPU在AI推理時的溝通路徑,大幅提升AI服務的效率。cuOpt則是一個開放的決策優化平台,這兩個工具都有助於擴展NVIDIA的CUDA-X生態系統,讓AI應用更普及。
4. 機器人與自動駕駛:迎接智慧化的未來
輝達在機器人和自動駕駛領域的發展也相當值得關注:
- Isaac GR00T N1: 這是全球第一個開放且可客製化的基礎模型,專門為通用人形機器人的推理和技能訓練設計。目標是讓機器人也能像人類一樣執行各種任務,而且降低開發門檻,提高機器人的適應性和靈活性。
- Cosmos World Foundation Models、Newton和Omniverse: 這些技術提供了開放的推理模型,可以打造高精度的機器人模擬環境,並且生成大量的合成數據,解決真實世界數據收集的難題,加速機器人的訓練和部署。
- Halos安全系統和Omniverse平台: 在自動駕駛方面,輝達推出了Halos安全系統來確保技術的安全性,並利用Omniverse平台提供高度逼真的駕駛模擬環境,用來測試和驗證自動駕駛的演算法。
- 與通用汽車(GM)的戰略合作: 雙方將合作開發下一代自駕車,並利用Cosmos AI模型來優化汽車製造流程,提高生產效率和自動化程度。這可能會促使更多車廠採用AI驅動的製造和自駕技術。
5. 輝達在量子運算領域的投入:探索未來的計算方式
輝達宣布將在波士頓設立一個NVIDIA加速量子研究中心,這將會是全球最先進的研究機構之一,專門研究加速和混合量子運算。主要目標是推動量子運算的創新,並探索它在密碼學、材料科學、藥物發現等領域的應用。這個研究中心將會與哈佛大學、麻省理工學院(MIT)等頂尖學術機構合作,共同推動量子運算和加速運算的融合發展。輝達認為,GPU將會是量子運算的關鍵加速器,用它強大的計算能力來處理量子電腦的運算結果、模擬和驗證量子演算法,並開發混合運算架構,讓量子電腦可以和現有的高效能計算平台無縫整合。
台灣隊伍報到!AI基礎建設的幕後功臣
NVIDIA在GTC 2025發布的Blackwell架構,背後少不了台灣供應鏈的鼎力支持。從AI伺服器、機櫃、電源到散熱解決方案,台灣廠商幾乎包辦了AI基礎建設的各個環節。
- 鴻海: 作為輝達的頂級合作夥伴,鴻海展示了搭載72顆Blackwell B200 GPU的GB300 NVL72伺服器機架,運算能力高達90 PFlops FP8。這台AI伺服器還獲得了黃仁勳執行長的親筆簽名,可見NVIDIA對鴻海在AI基礎建設領域的肯定。鴻海也展示了液冷技術,能有效提升AI資料中心的散熱效率。
- 和碩: 和碩也推出了GB300 NVL72 AI伺服器,並與Axiado合作,整合了TCU安全技術,確保AI訓練和推論數據的安全性,防止資料中心遭受惡意攻擊。
- 華碩 : 華碩發表了ASUS AI POD,結合了NVIDIA Blackwell GPU和InfiniBand高速網路技術,提供企業AI訓練和推論服務。此外,華碩還推出了Ascent GX10 AI超級電腦,適用於大型AI模型訓練,如生成式AI、科學運算、金融分析等領域,進一步擴大了AI伺服器市場。
- 雲達 x 光寶科技 : 雲達和光寶科技聯手展示了支援GB200/GB300 NVL72的33kW AI機櫃電源方案,滿足AI訓練的高功耗需求,同時提高了能源使用效率,非常適合超大規模的數據中心。
- 台達電子: 台達電子專注於液冷技術和AI伺服器電源解決方案,確保Blackwell GPU平台在高密度運算環境中的穩定運行。同時,台達還將NVIDIA Omniverse數位孿生技術應用於智慧工廠,模擬AI自動化生產流程,提高製造效率。
- 光寶科技 : 光寶科技首次參加GTC,就展示了AI伺服器電源和液冷模組,並推出了支援GB200/GB300 NVL72架構的供電和散熱方案,積極佈局AI基礎設施供應鏈。
- 技嘉: 技嘉推出了GIGAPOD AI機架解決方案,搭載HGX B300 NVL16平台,提供高效能的AI運算。技嘉也與Axiado合作,導入TCU晶片,加強AI伺服器的資安防護,提升AI訓練數據的保密性。
- 微星: 微星展示了搭載HGX B100/B200 GPU的AI伺服器,並將重點放在自主移動機器人(AMR)在智慧工廠和物流自動化上的應用,進一步拓展AI在製造業的可能性。
- 英業達: 英業達發表了P4000G7 AI伺服器,符合NVIDIA MGX模組化架構,可以靈活搭載Blackwell GPU,應用範圍涵蓋邊緣AI、雲端AI訓練和數據中心AI推論,為企業提供更彈性的AI運算解決方案。
- 聯發科: 雖然這次GTC大會的焦點多在輝達的GPU上,但身為台灣重要的IC設計公司,聯發科在AI領域也有積極佈局。未來可以關注聯發科在邊緣AI、終端AI等方面的發展,或許能與輝達的生態系統形成互補。
給投資朋友們的建議:
面對AI技術的快速發展,投資朋友們可以多留意以下幾個方向:
- AI伺服器和相關硬體供應商: 這些公司直接受益於AI運算需求的增加,像是鴻海、技嘉等等。
- 資料中心基礎建設供應商: 隨著AI模型越來越複雜,對於高效能、高散熱的資料中心需求也會持續上升,相關供應商如台達電子、光寶科技等有機會受惠。
- 在特定AI應用領域有深入耕耘的公司: 像是智慧工廠、自動駕駛等領域有技術積累的廠商,例如微星、英業達等。
- IC設計領域的發展也別錯過: 雖然這次GTC大會的重點在輝達的GPU,但台灣的IC設計公司如聯發科等,未來在邊緣AI、終端AI等領域的發展也值得關注。
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