新AI顯卡銷售平平,Nvidia第四季財測大砍5億美元
新AI顯卡銷售平平,Nvidia第四季財測大砍5億美元

在蘋果於月初宣布20年來首次的財測下修後,Nvidia也於28日下修第四季財測,使預期營收從原本的27億美元跌至22億美元。對此,CEO 黃仁勳表示:「第四季動盪且不尋常,是一個令人失望的季度。」

面對挖礦退燒、中國經濟放緩等不利條件,Nvidia四面楚歌

根據The Verge報導,Nvidia之前就已預測到第四季的表現可能會受到挖礦熱潮退燒的影響。2018年初加密貨幣的興起導致晶片供不應求,一度使得晶片價格上升而排擠到遊戲顯示卡的買家,Nvidia也因此提升了存貨量。然而去年年中之後加密貨幣市場急速走低,越來越多轉賣挖礦設備的消息在礦圈中傳播,Nvidia也在聲明中表示,庫存過量是第四季營收不如預期的其中一項原因。

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加密貨幣市場興起導致的挖礦熱潮退燒,使Nvidia中階顯示卡的通路庫存過剩。
圖/ shutterstock

中國經濟放緩也使得中國玩家對遊戲顯示卡的需求降低。根據CNBC報導,Nvidia有59%的營收來自於海外,亞太地區占比約25%,其中中國營收則占約5%到10%之間。隨著中美貿易戰延燒,蘋果、三星等國際科技公司接連下修財測,Nvidia在中國的需求恐將持續走低。

新款AI晶片曲高和寡,未能有效提升整體營收

在今年的CES展上,黃仁勳風光展出了以Turing架構所驅動、具備即時光線追蹤以及AI強化技能的高階遊戲顯示卡,然而其實際銷售量卻不如預期。對此Nvidia表示:「新款顯示卡在性能與表現上有革命性的進展,然而許多買家可能為了要等待更低的價格,或者希望看到更多RTX技術在實際遊戲中的展現而延遲購買。」

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Nvidia CEO 黃仁勳在CES上展出新款Turing架構GPU。
圖/ 唐子晴/攝影

也就是說,目前高階Turing顯示卡的高單價以及可支援遊戲數目太少是營收狀況不佳的主要原因之一,新顯示卡的推出也未使Nvidia從挖礦營收失利的陰霾中走出。此外,Nvidia也表示,資料中心部門的營收同樣低於預期,因為客戶心態偏向謹慎保守,使多筆交易未能在第四季結束前敲定。

面對困境,黃仁勳仍保持樂觀地說:「Nvidia率先開發出的高效能運算模式,是滿足全球與日俱增的運算需求的最佳途徑。我們正在開發的市場——包含遊戲、設計、高效能運算、人工智慧及自動車——都是不斷增長的重要市場。就戰略地位來說,我們有得天獨厚的優勢。」

Nvidia預計將在2月14日公布第四季財報以及本季的財測。

關鍵字: #Nvidia
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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