黃仁勳時代還會繼續?敢喊輝達Q3營收160億美元,關鍵就在中國超想搶的A100!
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輝達Q3營收為何能再飆高?兩大點分析

半導體大廠輝達(NVIDIA)23日公布第二季財報,第二季營收繳出135.1億美元、年增101%的驚人成績,大幅超出市場預期。不僅如此,執行長黃仁勳更給出第三季將飆高至160億美元的營收指引,遠高於華爾街預期。 法人指出,這樣的能見度與A100晶片脫不了關係。

黃仁勳-copy
輝達執行長黃仁勳在23號的電話會議上給出第三季將達160億美元的營收指引,遠高於華爾街預期。
圖/ 蔡仁譯攝影

外界解讀,輝達還在「季季高」的路上,是因為AI產品還受限於台積電CoWoS產能。然而輝達指出,高端AI晶片H100並非受限於CoWoS產能。因此摩根士丹利認為,如信驊、世芯和京元電等AI供應鏈企業,將有更好表現。

原因一:供應鏈的量還沒到頂,AI商機還有機會繼續衝

黃仁勳之所以給出160億美元的天價指引,主要原因有二:供應鏈的緊繃及A100的銷售。

首先,整個供應鏈的供給還有待提升。法人指出,從鴻海旗下工業富聯(FII)再到緯創的DGX組裝,目前良率約8成。即使雲端服務商如AWS、Goolge Cloud和Azure等拿到伺服器也無法立刻裝機,還會面臨缺料的問題。

換句話說,AI伺服器之所以供不應求,並非只是因為CoWoS產能,從晶片製造、封裝再到伺服器品牌組裝,包含散熱、電源控制或是基板製造等零組件供應也相當吃緊,解釋了為何輝達吃下的AI商機會無法在第二季完全釋放,連帶第三季還會持續往上衝。

原因二:策略性控制價格,A100的庫存銷售將挹注營收

其次,由於對市場的預期悲觀,2022年輝達囤積了不少A100庫存,當中包含已經測試完成的晶片,以及台積電生產完後未封裝的庫存。法人表示,2023年初時輝達的確有砍兩成訂單,但隨後AI大爆發又追加近五成訂單,接下來的營收挹注很大一部分將來自於A100的庫存銷售。

NVIDIA A100 GPU
法人指出,輝達擁有不少A100存貨,目前正大量出貨當中。
圖/ NVIDIA提供

法人分析,輝達很可能是想透過控制供應量,取得更高的毛利率,如微軟(Microsoft)隨著Colpilot服務的推出急需大量算力,基於擔心缺貨的預期心理,今年初大量下單A100。消息人士也指出,中國仍有部分企業想辦法掃貨A100。無論輝達究竟是基於悲觀的景氣還是商業策略囤貨,A100的銷售都會為接下來第三季,帶來不少助益。

輝達訂單能見度至明年!美中科技戰陰霾暫時還不會來?

黃仁勳也在電話會議上持續積極喊話,表示目前正進入AI運算的新世代,生成式AI競賽正在火熱展開,表示訂單能見度清晰可見至明年。

對於美中科技戰,輝達則表示並不會受到出口限制立即的影響,「全球對我們輝達產品的需求強勁,因此若針對資料中心GPU(繪圖處理器)實施出口管制,在財務上不會立即產生的實際的影響。」

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責任編輯:林美欣、高敬原

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技
方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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