▲輝達（Nvidia）執行長黃仁勳。（圖／路透，下同）
記者葉國吏／綜合報導
輝達（NVIDIA）公布最新財報，執行長黃仁勳同時透露最新AI成長訊號，強調運算需求已高度多元化。他直言運算力是企業獲利基礎，預期資料中心支出將由今年1兆美元，朝本世紀末前3兆至4兆美元規模前進，這也代表AI工廠擴建浪潮將讓台灣供應鏈持續受惠。
黃仁勳指出，這次特別調整業務分群，主因是AI應用與運算場景已快速擴大。現在AI不僅涵蓋基本的語言模型，也包括製造業3D圖像、工業機器人、生命科學蛋白質模擬、小分子化學、材料科學、能源與物理模擬等。
全新應用場域擴大
目前AI應用場域從企業、能源、製造，延伸至高等教育、超級運算中心與邊緣裝置。在資料中心結構上，包含超大規模雲端業者，協助其加速資料處理、機器學習與AI運算，同時將生態系全面導入公有雲。
另外也包括AI原生雲、企業內部部署、工業現場與主權AI。黃仁勳透露，這一塊需求正快速成長，因為各國與各企業都需要依自身資料、法規、安全與營運需求建置專屬的AI工廠，無法全數放在公有雲執行。
運算與實體產業結合
最後則是機器人邊緣運算，包含自駕車、機器人、工廠內部設備，甚至未來基地台與無線網路都將成為AI驅動系統。過去個人運算是主流，未來將走向個人AI，自駕車就是其中一種個人AI形式。
黃仁勳也明確表示，輝達（NVIDIA）應可比 hyperscale capex成長更快。因為資料中心業務不只來自少數幾家雲端大廠，還包括全球約25萬家企業，以及未來數以十萬計需要建置小型AI工廠的公司。
▲輝達（Nvidia）執行長黃仁勳。（圖／YT@SCSPAI）
半客製化並不適用
工業企業很多時候沒有選擇，運算必須放在資料與現場脈絡所在之處，才能即時、可靠反應，例如晶圓廠或封裝廠等製造場域。這代表半客製化晶片並不適用於所有市場，許多企業要的是能直接採購的完整系統。
隨著前沿公司快速擴張，輝達（NVIDIA）在超大規模雲端市場的滲透率仍提升。市場解讀此番說法等於再次確認AI資本支出並未降溫，台灣供應鏈包括台積電先進製程、AI伺服器組裝、散熱與光通訊等都將持續獲利。
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