Nvidia 產品規劃上，從 Blackwell 系列到明年要推出的 Rubin 和 Rubin CPX，以及將推出的 Vera Rubin 產品，正是 Nvidia 一步步轉型到 AI 基礎設施全套供應商；這套 AI 升級規模，是黃仁勳眼中真正的機遇所在。

【文／魏聖峰】

輝達（Nvidia）執行長黃仁勳日前接受網路媒體專訪時開宗明義地指出，我們正在經歷需求的深度和需求的廣度，這兩個指數等級的成長，會使得總計算需求的指數呈現爆炸性成長。這是黃仁勳認為，未來ＡＩ需求的成長模式，並支持 Nvidia 估值的核心價值。面對這樣的需求，Nvidia 正在部署一個ＡＩ生態系的計畫，讓競爭者追不上來。未來數據中心瓶頸是電力和土地，在ＡＩ時代，智慧能被以 Token 方式被量化、被定價，成為像水和電一樣可以被生產與消費的商品。

在 Nvidia 產品規劃上，目前 Blackwell 系列產品 B100、B200 和 GB300 機櫃正大量出貨，預計明年要推出 Rubin 和 Rubin CPX 系列產品，二六年將要推出 Vera Rubin，目前 Vera Rubin 平台的六款晶片已經在完成設計定案（tape-out）。Blackwell 系列產品屬於單一機櫃，接下來的 Rubin 架構平台是好幾個機櫃組成的一個資料中心，且所有機構都要被串聯來產生算力。至於 Vera Rubin 平台則是由好幾個資料中心組成的一台超級電腦，不但每個機櫃都要串聯，不同的資料中心也需要串聯在一起。這就是黃仁勳在訪談中強調的ＡＩ工廠概念。由好幾個資料中心串連成的超級電腦，可算是一台超級電腦。其所堆砌而成的算力，是單一資料中心的好幾十倍以上。這樣的算力才能因應ＡＩ指數等級的需求成長。

算力升級無極限

黃仁勳認為，ＡＩ計算是一種全新思維，他承認單一ＧＰＵ有極限，以ＡＩ計算的加速計算，就是擁有數千個核心系統的超大型ＧＰＵ，可以同時進行大量的運算，並能處理極耗費資源的特定任務，可以同時進行大量運算，讓整個系統的效率呈現指數等級的提升。這樣的替代規模，才他眼中真正的機遇所在。如果對照上述 Nvidia 產品推出進度，Blackwell 和 Rubin 架構產品屬於一般的ＧＰＵ，還不能發揮最大效能來產生需要的算力，Vera Rubin 架構才比較能符合未來能因應ＡＩ指數型需求成長的平台。

現在能生產ＡＩ晶片架構的公司，包括 Nvidia、超微、英特爾和博通在內，在黃仁勳眼中僅屬於能運作通用計算的目的，雖然靈活也能處理各項任務，但還沒一項都能做到極致。唯有把通用計算全面升級到加速運算，才能解決過去十幾年我們依賴摩爾定律的物理極限。Nvidia 的市場，正是對現存的基礎設施，進行一場全面的升級替換。這場替換規模，才是他眼中真正的機遇所在。

對 Meta、谷歌等資料中心巨頭來說。升級到ＡＩ不是一個選項，而是一場生存之戰，如果你的演算法讓用戶停留時間比對手少十％，你就輸了。在各大資料中心都在全力爭奪用戶時間的競賽中，沒有人敢在算力的提升上落後給對手。

面對 Meta、谷歌和亞馬遜等資料中心巨頭自己研發的客製化 ASIC 晶片，以降低對 Nvidia AI 晶片的依賴，還能降低營運成本等。面對這樣的局勢，Nvidia 是否還能維持現有的霸主地位？對此，黃仁勳認為，競爭對手頭一開始就搞錯戰場，這場戰爭的核心從來都不是關於哪塊晶片比較便宜，而是在於哪座ＡＩ工廠更賺錢。Nvidia 現在做的事已經不是那一顆晶片更好，而是在設計與建造一座ＡＩ工廠。如果從黃仁勳擘劃的「Nvidia 護城河」來看，Nvidia 已經把競爭對手ＡＩ晶片製造商擴大到亞馬遜、谷歌，甚至於高通和蘋果都是潛在的競爭對手。這代表 Nvidia 正在籌設一座ＡＩ等級的資料中心，而這類的ＡＩ資料中心的效能，比現有傳統資料中心業者效能大上十幾倍甚至上百倍。意味著 Nvidia 要從打造ＡＩ零組件一直做到建造一座ＡＩ工廠。

讓ＡＩ工廠更賺錢才是重點

這座ＡＩ工廠不僅包含ＧＰＵ，還有 CPU、NVLink（高速連結）、Spectrum-X（網路技術）和 CUDA（軟體平台）。Nvidia 還提供極致協同設計的策略，就是幫客戶每年同時升級這座ＡＩ工廠的所有部分，讓客戶每年都能與 Nvidia 的最佳等級ＡＩ平台同步更新，以追求整體效率最大化。基於這樣的整體作戰能力，Blackwell 系統就比前一代 Hopper，性能實現三○倍的躍升能力。這等於是建構很難讓競爭對手追上來的護城河。（全文未完）

來源：《先探投資週刊》2373 期
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