黃仁勳喊產能吃緊!輝達宣布大規模擴產,點名矽品CPO產能拚30倍、欣興與京元電也入列
黃仁勳喊產能吃緊!輝達宣布大規模擴產,點名矽品CPO產能拚30倍、欣興與京元電也入列

輝達(NVIDIA)大幅擴充半導體供應鏈產能!輝達10月21日在德國柏林GTC大會宣布,為因應下一代AI運算基礎設施需求,將同步擴大載板、先進封裝、晶片測試及光學元件的供應能力。其中,與矽品合作的共同封裝光學(Co-Packaged Optics,CPO)光引擎產能,計畫在2027年中擴大至15倍、2028年底再翻倍至30倍,成為這次擴產幅度最大的項目。

這波擴產涉及多家台灣半導體供應商,包括矽品(SPIL)、京元電子(KYEC)及欣興(Unimicron)。其中,輝達將提供京元電11億美元的產能預訂預付款,支持其在美國建置新的半導體測試設施及設備,目標2027年4月開始大量生產。

輝達創辦人暨執行長黃仁勳表示:「我們正處於人類史上規模最大的基礎設施建設浪潮。市場需求極為強勁,產能才是目前的限制。我們的供應鏈合作夥伴都是全球頂尖的製造商,非常感謝他們在世界各地擴充產能、提高生產規模,協助我們交付推動這場新工業革命的AI超級運算系統。」

黃仁勳展示CPO交換器,台積電COUPE技術扮演什麼角色?

在此次公布的擴產計畫中,光學元件的增幅最為顯著。輝達計畫在2027年中將相關產能擴大至15倍,並於2028年底進一步提高至30倍,以支援下一代AI資料中心的高速網路需求。

黃仁勳在演講中展示Spectrum-X 共同封裝光學(Co-Packaged Optics,CPO)交換器,介紹其採用的矽光子整合技術。他指出,這款交換器具備512個200Gbps連接埠,透過將光學元件整合至交換晶片附近,縮短高速電訊號在傳統印刷電路板上的傳輸距離,改善資料傳輸效率與功耗。

黃仁勳gtc柏林
黃仁勳展示最新的運算托盤(tray)。
圖/ 輝達

其中,關鍵技術是台積電的COUPE(Compact Universal Photonic Engine,緊湊型通用光子引擎)。這項技術透過3D堆疊整合矽光子晶片與電子控制晶片,形成光引擎,再透過共同封裝技術與交換晶片整合,縮短高速電訊號的傳輸距離,降低功耗。

延伸閱讀:CPO為何難量產?陽明交大教授拆解3大瓶頸,台灣供應鏈機會不只台積電

隨著AI運算系統規模擴大,資料中心需要讓更多GPU透過高速網路協同運作,CPO因而成為改善網路頻寬與能源效率的重要技術。輝達Spectrum-X CPO交換器此前已開始向部分客戶出貨,這次則進一步公布供應鏈擴產計畫,以支援後續市場需求。

其中,輝達宣布與矽品合作擴充台灣CPO光引擎製造產能,目標2027年中提高至15倍,2028年底再翻倍至30倍。光引擎負責光電訊號轉換,是CPO交換器的重要組成,也是此次供應鏈擴張的重點。

京元電赴美擴產,輝達測試產能明年倍增、Amkor中介層產能拚增逾300%

除了CPO,輝達也宣布擴大先進封裝、測試及載板供應能力。其中,晶片測試方面,輝達將提供京元電子11億美元的產能預訂預付款,支持京元電在美國建置新的測試設施及設備,目標2027年4月開始大量生產。

輝達預計,透過美國、台灣及新加坡等地的產能擴充,2027年整體半導體測試產能將較2026年倍增。其中,新加坡新增測試產能預計2027年2月開始大量生產,顯示輝達正在擴大不同地區的測試供應能力。

先進封裝方面,輝達與艾克爾(Amkor)計畫在南韓擴大中介層晶圓(Interposer Wafer)產能,目標2028年底前增加超過300%,並配合Amkor在南韓興建新製造設施,提高現有及下一代AI運算平台的供應能力。

載板方面,輝達與日本揖斐電(Ibiden)、三星電機(Samsung Electro-Mechanics)及欣興等業者合作,規劃未來3年將相關產能擴大至2.5倍。其中,輝達透過產能預訂協議支持欣興在台灣擴充KF載板產能,預計2027年第二季開始增加供應,並於2028年中達到完整規劃產能。

揖斐電則獲得輝達數十億美元的產能預訂預付款,支持日本大野工廠擴產,目標將該廠產能提高至目前的3倍,預計2028年第一季開始逐步增加供應。三星電機也將加入輝達載板供應鏈,先利用南韓既有產能供貨,並推進世宗及釜山的工廠升級與新廠建設。

延伸閱讀:AI資料中心部署從6個月縮短至14天!輝達把7座機櫃裝進貨櫃,台達電、鴻海、技嘉搶進新商機

關鍵字: #Nvidia
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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