輝達Blackwell供不應求！黃仁勳：可以轉單給台積電以外廠商，但品質可能降低|數位時代 BusinessNext

9月11日，由高盛在舊金山舉辦的「2024 Communacopia」技術會議上，輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳談及AI晶片的發展策略，以及公司前景的樂觀態度，

針對Blackwell晶片出貨可能延遲？黃仁勳11日表示，在台灣地緣政治緊張升溫等憂慮下，必要時可能會轉換晶圓代工廠，但警告如此會導致產品品質下滑。

至於現階段投資人工智慧缺乏回報率疑慮？黃仁勳也表示，雲端服務商每花一美元買進輝達晶片，就可透過出租服務賺取5美元營收。

黃仁勳說，輝達伺服器表面看來雖然昂貴，每台機櫃動輒要價數百萬美元，卻能取代數千個節點(node，指資料結構當中，儲存和處理數據的一個基本單位)。

重點1：Blackwell晶片計劃於今年第四季出貨

「我們背負著許多人的期待，全世界都在依賴我們。」

黃仁勳在演說中解釋，對於輝達的零件、技術、基礎設施和軟體的需求如此之大，但產品供應量有限，甚至讓客戶產生情緒化反應，「目前局勢相當緊張，我們仍會盡最大努力做好工作。」

先前報導指稱，輝達下一代Blackwell晶片傳出設計缺陷，將會延遲推出？對此黃仁勳重申Blackwell晶片且已全面生產，計劃於今年第四季開始發貨。

黃仁勳表示，「每個客戶都希望能盡早拿到產品、成為產業第一，供應商們正全力迎頭趕上。」

黃仁勳的說法對市場產生激勵作用，帶動輝達股價單日漲幅超過8％。

重點2：為輝達客戶的投資回報拍保證

當被問及大量人工智慧支出，是否能為客戶帶來投資回報？黃仁勳在會議中強調，輝達的技術直接影響其客戶的財務表現，這些客戶包括亞馬遜（Amazon）、Meta和Google母公司Alphabet。

然而，隨著摩爾定律出現瓶頸，無法像過去那樣提供創新速度，使得資料中心的運算成本不斷上升，因此「全世界價值上兆美元的通用資料中心，都會被加速運算現代化，這無論如何都會發生。」

他說明，「運算成本可能加倍，但計算的時間減少了20倍，因此最終會節省10倍的成本，這樣的投資報酬率對於加速運算而言並不罕見。」

黃仁勳也說，輝達伺服器看起來昂貴，每台機櫃動輒數百萬美元，卻能取代數千個節點（node）。「更驚人的是，僅僅是連接舊的通用運算系統的電纜成本，比將這些系統全部替換並集中到一個機櫃中的花費還高。」

除此之外，黃仁勳也指出，雲端服務供應商在輝達上每花費1美元，就相當獲得5美元的租金回報，「比如OpenAI的Chat GPT或GitHub Copilot，或是輝達內部使用的共同生成器，對於生產力的提升效益非常驚人。」

他進一步分享，軟體工程師編寫每一行代碼的日子已經徹底結束，未來每位軟體工程師都會與一位數位工程師合作，輝達有32,000名員工，期望在不久的將來能增加「100倍甚至更多的數位工程師」。

重點3：輝達高度依賴台積電生產

此外，黃仁勳也坦言，輝達的大部分重要晶片高度依賴台積電生產，「台積電響應我們需求的靈敏度和能力令人難以置信。」

不過，輝達大部分技術都是由內部研發，他也暗示，如果有必要，也會將訂單轉給其他供應商，減少對台積電的依賴，但這樣的轉變可能會導致晶片品質降低。

輝達面臨反壟斷調查，近期股價震盪

儘管輝達在第二季報告了300億美元的收入，但其股價在同一天下跌了超過2000億美元，因此，這次黃仁勳的出席演講，被視為安撫投資者情緒的機會。

上週，《彭博》報導稱美國司法部已經對輝達發出傳票，並納入反壟斷調查中，其市值下跌了4000億美元。

然而，輝達否認了這份報導，並表示他們並未收到傳票，但仍願意回答監管機構對他們業務的任何問題。儘管近期股價下跌，但輝達的股價在過去12個月內仍上漲了近150%。

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資料來源：《Bloomberg》、《Forbes》、《The Register》、《TrendForce》

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 蘇柔瑋、李先泰

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。