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科技

鴻海、廣達、和碩、緯創到英業達 全都在黃仁勳CES演講影片現身!為何金雞母GB200 NVL72機櫃重達一噸半,得分拆至客戶端再組裝?

今周刊

更新於 2天前 • 發布於 2天前

劉煥彥

圖片 陳睿緯 攝影 提供

輝達(Nvidia)執行長黃仁勳在2025 CES(美國消費電子展)專題演講中,除了聯發科之外,並未特別點名哪些有合作的台灣供應鏈,但在他提到GB 200 機櫃正在全面量產時,舞台上大螢幕秀出了多家GB200的客戶及供應商。 從大螢幕上可以看到的供應商名單,從廣達(2382)、鴻海(2317)、和碩(4938)、華碩(2357)、英業達(2356)、技嘉(2376),到緯創(3231)旗下的緯穎,全部都到齊了。 有意思的是,黃仁勳提到,以2024年第四季開始出貨的GB200 NVL72機櫃為例,由於重達一噸半,所以代工廠並非全部組裝完畢後出貨,而是「化整為零」運到客戶端的資料中心,再就地組裝起來的。

一台GB200機櫃,零組件多達60萬個!

黃仁勳在CES專題演講中,提到了專門提供資料中心的GB 200 NVL72機櫃的一些統計數據,整理如下:

1. 零組件高達60萬個,大約是20輛汽車的重量

2. 消耗電力是120千瓦

3. 總共用上全長兩英里的銅線及5000條電纜,才能把所有的GPU連在一起

4. GB200由全球15家供應商的45家工廠製造,構型超過200種,才能滿足全球各地資料中心的不同需求

5. 由於GB200實在太重了,因此必須分拆為零件,運到客戶端的資料中心,再現場組裝及安裝

黃仁勳在CES專題演講展示了由台廠代工的GB200 NVL72晶片及機櫃
黃仁勳在CES專題演講展示了由台廠代工的GB200 NVL72晶片及機櫃

▲黃仁勳在CES專題演講展示了由台廠代工的GB200 NVL72晶片及機櫃。(圖片來源:陳睿緯攝影)

「才過了一個世代,我們訓練AI模型的成本就少了三倍」

黃仁勳提到,目前全球AI運算的需求非常大,因此需要更有效率的硬體設備。

他說明,新一代的Blackwell設備在耗電每瓦特的性能,比前一代提高了四倍,若以同樣價格計算的性能也提高三倍。

黃仁勳在CES專題演講展示了由台廠代工的GB200 NVL72晶片及機櫃。
黃仁勳在CES專題演講展示了由台廠代工的GB200 NVL72晶片及機櫃。

▲黃仁勳在CES專題演講展示了由台廠代工的GB200 NVL72晶片及機櫃。(圖片來源:陳睿緯攝影)

「這也就是說,才過了一個世代,我們訓練AI模型的成本就少了三倍,或是你如果把要訓練的AI模型放大三倍,總成本是一樣的。」

其次,每個資料中心都有用電量的限制,「所以如果(新一代Blackwell)耗電每瓦特的性能,是上一代的四倍,那資料中心可以創造的營收或業務量,應該也是有四倍,所以這些AI工廠系統,在今天真的是變成了工廠。」

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