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輝達股價被錯殺?黃仁勳GTC大預言,還藏著「這些」祕密武器

遠見雜誌

更新於 2025年03月28日10:05 • 發布於 2025年03月28日09:05 • 魏鑫陽

近日輝達股價直直落,主因是市場擔心輝達(NVIDIA)受到美國最新出口管制、中國環保法規,而影響在中國的市占率與營收。回顧輝達2025 GTC大會上,「AI教主」黃仁勳以「令人驚奇的一年」這句話,究竟他所宣告的生成式AI、機器人產業,有沒有辦法挽救輝達股價?《遠見》帶你回顧黃仁勳說了哪些產業重點,還有哪些祕密武器?

輝達(NVIDIA)近日股價遇逆風,但發布的最新財報其實表現亮眼。

輝達去年第四季營收達393.3億美元,年增78%;調整後每股盈餘(EPS)為5.16美元,優於市場預期的4.64美元。全年營收則大增114%、至1,305億美元。輝達預測今年第一季營收約為430億美元,也高於市場預測的417.8億美元。毛利率則為75.5%,皆符合市場預期。

市場觀察,引發輝達等半導體科技股股價下滑的主要是川普關稅與進出口政策、中國環保新規等因素。但究竟輝達股價是否被錯殺?輝達還有哪些壓箱寶來撐盤?可以先回顧近日黃仁勳的GTC大預言。

黃仁勳預言機器人將成全球產業

「這真是令人驚奇的一年!」輝達(NVIDIA)創辦人暨執行長黃仁勳如是說。

輝達在2025年GTC(GPU Technology Conference)大會上,再次展示其在生成式AI、實體AI、AI工廠等領域的最新突破,發表一系列技術與產品,包括最新AI晶片、推理架構、AI工廠基礎設施,以及與多家科技巨頭的合作計畫。

「這真是令人驚奇的一年!」輝達(NVIDIA)創辦人暨執行長黃仁勳如是說。取自FB@NVIDIA GTC

「這真是令人驚奇的一年!」輝達(NVIDIA)創辦人暨執行長黃仁勳如是說。取自FB@NVIDIA GTC

主題演講上,黃仁勳強調,機器人將是全球最具潛力的產業之一,隨著勞動力短缺問題加劇,機器人將填補5000萬名工人的缺口。未來的機器人也不再只執行單一任務,而是具備「學習」與「推理」能力的智慧AI系統。

不過,若要讓機器人真正進入日常工作環境,現今的AI還要解決三個關鍵問題:

其一,是數據來源:如何生成高品質數據,讓AI學習?

其二,是模型架構:如何設計適合機器人推理與決策的AI模型?

其三,是規模化:如何擴展數據與運算能力,使AI持續變聰明?

Blue機器人首度亮相,驚豔全場

為此,黃仁勳首先介紹專為AI機器人設計的數位孿生作業系統Omniverse。配合Cosmos系統,開發者不僅能創造無限多變的虛擬環境,還能模擬各種場景,讓AI學習如何適應不同的現實世界情境,自動化生成大規模高品質數據,解決AI訓練資料不足的問題。

輝達與DeepMind、Disney Research聯手,開發專為AI機器人設計的GPU加速模擬引擎Newton,機器人可學習更精細的動作;「即時觸覺回饋」與「精細運動控制」,則模擬機器人如何與現實世界互動。更重要的是,Newton能與Omniverse、Cosmos 整合,讓AI訓練能在「超線性時間」內進行,提高學習速度。

特別值得一提的,是首度登台亮相就驚豔全場的「Blue」機器人。Blue內建兩台輝達電腦,能即時學習與適應環境。透過Newton,也能快速感知、分析,並執行動作,展現AI在未來機器人應用的潛力。

度登台亮相就驚豔全場的「Blue」機器人。取自輝達GTC大會直播

度登台亮相就驚豔全場的「Blue」機器人。取自輝達GTC大會直播

隨著AI計算力提升,機器人擁有前所未有的學習與推理能力。輝達也宣布,旗下Groot N1通用機器人AI模型將全面開源,讓全球開發者參與AI機器人訓練與發展,都將加速機器人進入製造、物流、醫療、甚至家庭應用的時程。

黃仁勳強調,「機器人不再只是機械手臂,而是能自主學習、適應環境的智慧AI伙伴。」

Blackwell Ultra AI工廠平台

另外,本屆GTC最大亮點之一,無疑是Blackwell Ultra AI工廠平台。該技術專為AI推理而設計,進一步強化訓練與測試階段的推理擴展能力。

黃仁勳指出:「AI發展需要前所未有的運算效能,Blackwell Ultra正是為這個時代而設計的。」該平台協助企業更有效率地執行AI推理與AI代理,使AI能自主學習、推理,並執行複雜的任務。

Blackwell Ultra建構於去年的Blackwell架構上,整體AI效能提升至1.5倍;與前一代Hopper架構相比,在大語言模型(LLM)推論速度提升11倍,運算能力提高七倍,記憶體容量則增加四倍,展現出對推理AI市場重大影響。

黃仁勳還公布下一代GPU架構RubinAI資料中心晶片的預定上市時間,Vera Rubin平台將於2026年下半年開始出貨。它得到NVLink144技術加持,包括輝達首款客製化CPU設計Vera,以及Rubin的GPU設計。相比三年前在GTC大會首次發布的前代Grace CPU,Vera性能提高一倍,設計速度也將是去年採用Blackwell架構CPU的兩倍。

輝達的未來大計還不只於此,Vera Rubin的下一代Rubin Ultra NVL576,將於2027年下半年推出。而Rubin的下一代架構Feynman,也將於2028年亮相。

黃仁勳還公布下一代GPU架構RubinAI資料中心晶片的預定上市時間。取自Nvidia Newsroom

黃仁勳還公布下一代GPU架構RubinAI資料中心晶片的預定上市時間。取自Nvidia Newsroom

量子運算,讓AI超級電腦更強大

輝達宣布,要在波士頓成立加速量子運算研究中心(NVAQC),將整合領先的量子硬體與AI超級電腦,實現「加速量子超級運算」。目標是結合AI與量子運算技術,推動如藥物開發、材料科學等領域的突破。

黃仁勳表示:「量子運算將讓AI超級電腦變得更強大,以解決從藥物探索到材料開發等一些世界上最重要的問題。」輝達的NVAQC預計與Quantinuum等量子運算創新業者,攜手哈佛量子科學與工程計畫(HQI)、麻省理工學院工程量子系統(EQuS)小組等頂尖大學的研究人員,共同推動技術進步。

而隨著AI工廠的規模持續擴大,輝達推出Spectrum-X Photonics交換器,這款共同封裝光學(CPO)網路交換器,讓AI工廠能連接數百萬個GPU,並提高3.5倍的能源效率。該產品與台積電、鴻海、Lumentum等多家供應商合作,確保其在AI基礎設施上的穩定發展。

然而,輝達的AI戰略不僅聚焦在企業級市場,還擴展至個人開發者。GTC 2025上,輝達發表專為AI開發者、研究人員與學生設計的個人AI超級電腦:DGX Spark與DGX Station。更強大的AI計算能力,確保使用者能夠進行更大型的AI模型開發與部署。

輝達還進一步跨足電信產業,宣布與T-Mobile、思科(Cisco)、MITRE等企業合作,開發6G AI原生無線網路。

分析師:AI需求大增,台廠受惠

對於這場AI技術盛會,國際投資法人普遍認為輝達正加速推動AI硬體升級,並將帶動AI產業鏈的成長。然而,投資人也關注市場需求是否能匹配輝達的大規模技術突破。

摩根士丹利關注Blackwell Ultra在伺服器市場的影響,「GB300預計第三季量產,若生產順利,將有助於減輕市場對Blackwell晶片庫存風險的擔憂。」

國泰投顧認為,輝達正推動AI進入「三階段進化」,分別為生成式AI、代理型 AI、實體AI,這些技術需要強大的算力支撐,而Blackwell GPU的推出將是關鍵。

本屆GTC另一大焦點,是輝達首度發表的CPO(共同封裝光學技術),這項技術突破傳統銅線瓶頸,可提高AI工廠內部GPU之間的通訊效率。

凱基投顧分析師指出,輝達的Quantum-X Photonics與Spectrum-X Photonics交換機將於 2025 下半年推出,這標誌著CPO進入實際應用階段。摩根士丹利也預測,Quantum-X交換機將於2025下半年量產,Spectrum-X交換機則於2026年推出,將帶動矽光子產業鏈的成長。

整體而言,投資法人普遍認為,輝達 GTC 2025釋放的技術趨勢,將直接帶動台灣科技供應鏈的成長。

摩根士丹利點名,台積電、KYEC、日月光、廣達、鴻海是Blackwell 晶片供應鏈的主要受益者,未來兩年伺服器代工與晶圓代工需求將持續增加。

凱基投顧則強調,波若威、鴻海、台積電將受惠於 CPO 交換機的量產,而 Coherent、Lumentum、Corning這些國際光通訊大廠,將受惠於矽光子技術的發展。

AI技術不斷推進的同時,輝達也持續壯大其供應鏈伙伴,使其生態系更完整。對投資市場而言,這場AI革命的真正贏家,可能不只是輝達,而是整個AI產業鏈。

輝達GTC 2025亮點

類別
技術∕產品∕廠商
主要優勢
AI晶片
Blackwell Ultra AI工廠平台
推理效能提升1.5倍,記憶體擴大4倍
AI推理架構
NVIDIA Dynamo開源推論軟體、Llama Nemotron AI模型
推論吞吐量提升30倍,成本降低
AI工廠基礎設施
Spectrum-X Photonics交換器、加速量子運算研究中心
連接數百萬GPU,提升 3.5 倍能源效率
個人AI超級電腦
DGX Spark、DGX Station
讓AI開發者與學生可本地運行AI模型
工業AI作業系統
NVIDIA Omniverse 平台,擴展至製造業、機器人、汽車產業
大規模數位孿生技術,提升智能製造與機器人發展
6G AI無線網路
AI 原生 6G 無線網路,與T-Mobile、Cisco、MITRE合作
提升頻譜效率,降低電信運營成本
擴大合作
與 Google DeepMind、Isomorphic Labs、Intrinsic 等合作
提升AI在藥物研發、電網優化、機器人技術等領域的應用與研發速度
台灣供應鏈角色
台積電、鴻海、廣達、技嘉、華碩、英業達、緯創等
確保供應鏈穩定,強化台灣在全球AI產業鏈的地位
資料整理:魏鑫陽

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