輝達超級晶片GB200延後一季出!為何台達電、廣達說免驚?從「Hopper需求強勁」找解答
輝達超級晶片GB200延後一季出!為何台達電、廣達說免驚?從「Hopper需求強勁」找解答

台股8月初大跌、多檔AI伺服器概念股臉綠,與輝達的超級晶片GB200意外延後出貨有關,雖然第四季營收少了GB200的助益,伺服器代工廠與電源供應器業者對下半年營運仍樂觀。

人工智慧(AI)晶片霸主輝達新一代超級晶片(Super Chip)GB200的美夢,竟意外變了調!

故事,要先從輝達在今年GPU技術大會(GTC)亮相新的GPU架構Blackwell與GB200後,獲得一線網際網路大廠、大型GPU算力出租業者的大力支持說起。雖然輝達沒有對外公布GB200晶片與機櫃的出貨時間點,但市場共識是自今年9、10月起,台灣代工廠就會正式出貨GB200的機櫃。

比如,鴻海旗下工業富聯董事長鄭弘孟在今年6月底股東會表示,今年將正式出貨;廣達資深副總經理楊麒令也在台北國際電腦展期間透露,廣達的GB200機櫃訂單原先規畫9月出貨,「看起來有機會再往前推進一點」;緯穎董事長洪麗寗則在5月底股東會預期,GB200新產品將在第四季交貨。

GB200傳良率、散熱有缺陷,梁見後證實:延後至明年第一季出貨

誰都沒想到,8月2日,業界傳出輝達正式對客戶發出通知,GB200將延後至明年第一季才能大量供貨。

延期的原因相當多, 晶片端傳出,輝達的B200晶片設計可能有缺陷、代工廠台積電CoWoS-L封裝良率仍有待提高等狀況,就連在系統端,也出現輝達設計的散熱效能不如預期的問題。

關於GB200的各種說法甚囂塵上,輝達美國總部卻僅表示:「市場對Hopper(指Blackwell前一代的H100與H200)的需求非常強勁,Blackwell已開始全面送樣,產量將在下半年如期放大。除此之外,我們不評論傳聞。」

GB200真的順延了嗎?廣達財務長楊俊烈在8月9日的法說會中,直白地指出「我們不評論市場傳言」,廣達第四季營運是否會因為GB200而有影響,他也表示「我們不對90天以後的事做預估」。至於鴻海集團,在8月14日的法說會中,有機會由董事長劉揚偉親自說明全年的營收展望,是否將因為GB200而更動。

美超微執行長梁見後則是供應鏈中,第一個站出來證實輝達GB200供貨碰上難關的業者。他在法說會中指出,「我們的確聽到輝達有些延誤」,他進一步表示,輝達今年第四季提供的量非常少、工程樣品也只有一點點,「我相信,真正的出貨時間點將會落在明年第一季。」

之所以說美夢意外變調,是因為市場對這款超級晶片的商機充滿想像與期待。

GB200機櫃出貨帶來的貢獻,究竟有多大?法人估計,GB200機櫃的NVL72版本單價高達300萬美元(約9700萬新台幣)、NVL36版本單價也要180萬美元(約5800萬新台幣),自今年第四季開始伺服器代工廠僅是小量出貨,就因為單價高可望對代工廠單季營收有不小挹注,明年全年NVL36需求量將躍升至約5萬台、NVL72則約1萬台,相當於GB200機櫃將創造高達1200億美元(約3.9兆新台幣)的產值。

也難怪,從伺服器、電源供應器、機殼、散熱元件、被動元件等整個伺服器中、下游供應鏈,對於GB200機櫃帶來的商機與效應,都樂觀看待、高度期許。

以鴻海集團為例,劉揚偉在第一季,就將今年全年營收預期由持平上調至「顯著成長」,關鍵背景便是AI伺服器出貨成長性高、鴻海在GB200機櫃的接單暢旺。

光寶總經理邱森彬也在7月中表示,今年第四季營收有機會高於第三季、打破以往都在營收第三季「攻頂」的慣例,就是因為,光寶GB200機櫃用電源有機會在第四季配合客戶出貨,他在7月底法說會也樂觀預估,2024年AI伺服器電源營收,將比2023年成長逾一倍。

至於在多種AI伺服器用電源產品都擁有高市占率的台達電,董事長鄭平也在八月初表示,今年上半年AI伺服器電源已經比去年同期翻倍成長,全年AI伺服器電源的營收占比約4%到5%。

也因為供應鏈紛紛表態,第四季表現將與GB200高度掛鉤,一場因GB200出貨恐遞延的風暴,已開始席捲到資本市場!

輝達GB200伺服器機櫃
輝達GB200伺服器機櫃。
圖/ 邱品蓉攝影

GB200拉不動第四季營收?鴻海、廣達股價都挫跌

包括鴻海、廣達、光寶、台達電在內的GB200受惠股自8月2日以來,股價震盪劇烈,尤其是機櫃組裝業者,鴻海至8月9日止的累積跌幅逾16%、廣達累積跌幅也逾13%;電源供應器業者好些,台達電至8月9日止的累積跌幅收斂至1.2%,光寶累積跌幅亦縮小至近3%。

長期研究伺服器產業的分析師表示,有些客戶希望GB200機櫃能夠早點出貨、有些供應鏈想要蹭熱度,都是市場先前對GB200第四季出貨期待度高的原因。但他不忘強調,「就GB200機櫃的組裝來說,哪有可能這麼簡單?代工廠拚在第四季量產出貨,挑戰本來就很大,除非客戶與代工廠都願意對散熱效能有所妥協。現在狀況就是回到比較實際的預估。」

儘管原先預期GB200對供應鏈的第四季營收拉抬效應,幾乎已成泡影,但供應鏈中不少業者,對今年下半年的營收展望依舊非常樂觀。

廣達便估計,下半年伺服器業務成長強勁,全年伺服器營收年增率更將首度突破雙位數百分比,進入三位數;台達電也表示,不論GB200供貨狀況如何,預期仍維持今年AI伺服器電源對整體營收貢獻度來到4%到5%;光寶則指出,「整體影響不大」。

H系列仍是交貨主力!有望撐起下半年出貨成長

供應鏈到底要怎麼抵銷GB200延後上市的影響、維持第四季的成長動能?關鍵,可能就在輝達於聲明中所強調的「Hopper需求強勁」。

輝達的Hopper系列包括H100與H200,即使輝達新一代的GPU平台Blackwell已在3月亮相,看似會快速淘汰H系列。然而,供應鏈人士透露,「今年AI伺服器交貨主場還是H100與H200」,去年供不應求的H100,一直到今年第二季左右供應量才趕上訂單量,而去年11月上旬輝達宣布推出的H200,也一直到今年中才能開始交貨,換句話說,搭載H200的伺服器,交貨量能得等到第三季才會放大,這都是今年一整年AI伺服器出貨的主力,還是H系列的主因。

以廣達為例,受惠於輝達H系列GPU供應瓶頸大為舒緩、AI伺服器需求上升,帶動廣達七月營收比六月營收增加11.6%,年增率更來到43%。「新的GPU推出時程外界有各種說法,都不會影響廣達第四季AI伺服器出貨狀況。」廣達發言系統如此表示。業界人士也透露,H100與H200的機櫃訂單量,有機會撐起廣達下半年AI伺服器出貨量成長力道。

外界好奇,延後交貨後,對明年的GB200伺服器機櫃需求影響性有多大?廣達雖然沒有針對這個提問做回應,但楊俊烈強調,網際網路大廠對AI需求強勁、客戶已展現對發展AI的長期承諾,不會受到短期波動影響,可以預見未來十年,客戶對AI的資本支出會持續在高水位。

分析師則認為,「輝達暫時跌倒不代表別人能夠超越!」與英特爾每一代CPU性能都只提升一點點的「擠牙膏」方式不同,在AI領域,輝達一直是用盡全力前進、GPU產品的處理效能遙遙領先所有的競爭對手,即使交貨略為延後,雲端業者為了AI模型訓練需求而積極採購AI伺服器的趨勢不變,應不致影響明年客戶對搭載輝達GPU伺服器與機櫃的訂單量。

GB200延後交貨為伺服器代工廠、電源廠帶來的風暴,有機會因為H系列伺服器出貨順暢而抵銷不少。不過,H系列伺服器與GB200機櫃單價有明顯落差,以Hopper系列中最受市場歡迎、搭載八個H100 GPU的HGX H100伺服器來說,市場估算平均售價僅約30萬至38萬美元(約937萬至1200萬新台幣)左右,HGX H100所搭配的散熱系統、電源供應器平均單價,也比GB200使用的產品低了一大截。

也就是說,伺服器中、下游供應鏈有機會因H系列伺服器大量出貨,而守住今年下半年AI伺服器營收優於上半年的預估,但中、下游供應鏈營收與獲利真正的新高點,可能得等到超高單價的GB200機櫃明年進入大量交貨後,才看得見。

延伸閱讀:華為擬推新AI晶片「昇騰910C」挑戰輝達!效能媲美H100?傳最快10月出貨

美國人為何不愛晶圓代工業?「錢少事多」是主因?外媒揭台積電全球關鍵因素

本文授權轉載自《今周刊

責任編輯:蘇柔瑋

關鍵字: #Nvidia #黃仁勳
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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