黃仁勳揭開AI工廠秘密：Nvidia算力升級十倍不止，Vera Rubin將成超級電腦核心？

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。

產品規劃與算力升級

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，2026年將要推出Vera Rubin，目前Vera Rubin平台的6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。

AI工廠與市場競爭

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10%，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。

AI工廠全面升級

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30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。 （相關報導： 「黃金列車」你上車了嗎？國際金價首破4千美元，今年飆漲53%、高盛喊出4900美元新預期價 ｜ 更多文章 ）

文章授權：《先探投資週刊》