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本文作者:豹投資
2025 年的台北國際電腦展(Computex),再度由 NVIDIA 執行長黃仁勳的演講掀起帷幕。自去年起,黃仁勳在台灣公開發表的每場演說,可說是觀察產業趨勢的風向標。今天近兩小時的發表內容涵蓋新一代 AI 晶片平台、企業與個人化 AI 解決方案、機器人技術、數位孿生應用,以及 NVIDIA 對台灣的最新布局。
想知道此次演講的有甚麼主軸,與哪些產業鏈有關聯?看這篇不會錯!
1. Grace Blackwell 平台:推理效能再升級
黃仁勳指出,為應對生成式 AI 與大型語言模型(LLM)日益增長的計算需求,NVIDIA 將於今年第三季推出新一代 Grace Blackwell GB300 系統。與前代相比,推理性能提升1.5倍,HBM記憶體提升1.5倍,網路性能提升2倍。
值得注意的是,單一 GB300 運算節點(採液冷設計)即具備約 40 PetaFLOPS 的推理能力,性能相當於 2018 年的 Sierra 超級電腦所需 18,000 顆 Volta GPU。黃以「六年間性能提升 4,000 倍」形容這波架構演進,並重申 NVIDIA 目標每十年提升百萬倍運算規模的長期路線圖。
平台背後的關鍵技術 NVLink,也同步更新至最新規格。新一代 NVLink Spine 架構可串聯 72 顆 GPU,實現每秒 130TB 的全對全頻寬,超過整個全球網際網路的高峰流量水準。
2. NVLink Fusion 生態系:開放整合,推進 AI 基礎建設

為滿足更多元的 AI 應用場景與客戶需求,NVIDIA 宣布推出 NVLink Fusion,允許合作夥伴將自家開發的 CPU 或 ASIC(如 TPU)晶片透過 NVLink 晶片與 NVIDIA 的 GPU(如 Blackwell 或未來的 Ruben)整合,打造半客製化的 AI 系統。
目前已加入此架構的夥伴包括 Alchip(世芯)、Astera Labs、Marvell、聯發科、Qualcomm、Fujitsu,以及設計服務商 Cadence 和 Synopsys。這也意味著,NVLink 不僅是內部互連技術,更逐步擴展為橫跨架構的開放式平台。
3. 企業級 AI 與資料平台:NVIDIA 拓展至傳統 IT 系統
除了資料中心與雲端服務商,NVIDIA 本次也針對傳統企業 IT 系統推出整合方案。以最新的 Blackwell RTX Pro Enterprise 平台為核心,搭配 CX8 網路晶片(單一 GPU 提供最高 800Gbps 頻寬),可支援從企業軟體加速到大型語言模型的應用。
針對非結構化資料處理需求,NVIDIA 推出 AI Data Platform(IQ),強調能與 LLM 模型整合,如 Nemo Retriever,可使檢索速度提高 15 倍、查詢準確率提升 50%。目前合作對象包括 Vast Data、戴爾、Hitachi、IBM、NetApp 等。
在工具層方面,NVIDIA 建構了 AI Ops 平台,協助企業部署與管理模型,並與 CrowdStrike、Red Hat、Trend Micro 等資訊安全或基礎設施供應商協作,推動 AI 在傳統企業內部的落地。
4. 個人化 AI 超級電腦:DGX Spark 與 DGX Station

此次發表中,黃仁勳特別提到 AI 開發的「個人化轉折點」。針對開發者與研究人員,NVIDIA 推出 DGX Spark,提供約 1 PetaFLOP AI 運算能力、128GB LPDDR5X 統一記憶體,配備最高 4TB 的 NVMe 儲存空間。合作廠商包括戴爾、惠普、華碩、技嘉、微星、聯想等,意味著台系 PC 廠商在 AI PC 潮流中扮演要角。
更高階的 DGX Station 系統則具備運算 1 兆參數模型的能力,且設計為標準電源插座可用。這類產品的推出,象徵 AI 運算正逐步向中小企業、研發機構,乃至高階個人用戶下沉。
5. 人形機器人與物理 AI:下一個兆元產業的輪廓
黃仁勳在演講中指出,下一階段的 AI 不僅僅是語言生成模型,而是具備「推理、理解、執行」能力的 Agentic AI。這類 AI 能夠根據情境自主決策與採取行動,未來將深入企業營運流程,成為真正可用的數位工作者。
在不久的將來,企業可能會配備自己的 AI 員工,應用於數位銷售、客服、軟體開發、甚至晶片設計等場域。這樣的變化不只改變了 IT 架構,更將重塑知識型工作的分工模式。
在實體層面,NVIDIA 也同步加快機器人平台的推進節奏。透過開源的 Isaac Groot N1.5 機器人平台,搭載新一代 Jetson Thor 處理器,公司期望強化機器人對現實環境的感知、行動與學習能力,並進一步解決機器人開發常見的「實體訓練數據不足」問題。
關鍵技術之一是即將於 7 月開源的 Newton 物理引擎,這是一套由 NVIDIA 與 Google DeepMind、迪士尼研究中心等單位合作開發的 GPU 加速引擎,具備可微分性,能精準模擬摩擦力、慣性、碰撞等物理現象。結合 NVIDIA Omniverse 虛擬世界模擬平台,開發者得以透過合成數據方式,訓練機器人如何「在沒有真實物理世界干預下」進行自主學習。
黃仁勳也指出,人形機器人很可能是下一個兆美元規模的產業機會。隨著軟硬體技術逐漸成熟,加上 AI 訓練成本下降,未來幾年將是這一領域商轉化與擴張的關鍵觀察期。
6. NVIDIA 與台灣:從製造基地到 AI 基礎建設夥伴
演講最後,黃仁勳宣布 NVIDIA 將在台灣啟動兩項計畫:

- 建構 AI 超級電腦:與富士康、台積電及台灣政府合作,計畫打造一座 AI 超級電腦,為台灣 AI 應用建立基礎設施。
- 台灣新辦公室 NVIDIA Constellation:選址北投士林區,未來將作為工程與研發中心,支援 NVIDIA 在地業務與全球產品線。
相關台灣供應鏈看這裡
從供應鏈來看:
- AI 伺服器與液冷散熱:廣達、緯創、台達電、雙鴻、奇鋐將受惠於 GB300 與 DGX 系統的出貨擴大。
- 高速連接與晶片服務:世芯-KY參與 MVLink Fusion 架構,有望受益於半客製化 AI 系統需求成長。
- 台系 PC 品牌:華碩、微星、技嘉已列為 DGX Spark 合作對象,後續 AI PC 產品有望擴大市占。
- 數位孿生應用:台積電、和碩、廣達等企業持續導入 Omniverse 平台,落實虛擬工廠、虛擬城市等 AI 模擬場景。
小結:從本次的演講可以看出NVIDIA 正逐步建構一套橫跨資料中心、企業 IT、開發者到機器人的全域 AI 計算架構。值得留意的是,AI 從雲端集中式部署,正轉向多層級的分散式應用。而這樣的演進,對供應鏈的要求也將更複雜、更垂直整合,包括散熱、伺服器等相關題材供應鏈廠都有可能因此而受惠,對廣大投資朋友們來說,目前也是可以觀察布局的好時機!


