超級處理器之戰：為何 AI 的運算單元不再是 GPU，而是資料中心？
過去幾年，AI 效能競賽的焦點幾乎圍繞在 GPU 世代更替與算力數字的提升，但美國市場情報機構 SiliconData 近期研究顯示，這樣的理解方式正在快速過時，因為真正限制 AI 效能的，已不是單一晶片的浮點運算能力，而是整個系統如何被設計、整合與運作。
《SiliconANGLE》引述一項由 SiliconData 進行、並由 theCUBE Research 分析的獨立研究指出，在實際生產環境中，即便使用完全相同的 GPU，加速器最終呈現出的效能表現往往出現巨大差異，關鍵並不在晶片本身，而在於包覆它的整體系統架構。
效能差距，來自系統而非晶片
這份研究採用名為 SiliconMark 的系統級 AI 基準測試平台，並非單獨測量 GPU，而是同時評估運算吞吐量、記憶體頻寬、節點互連、功耗行為與效能穩定性。結果顯示，在超過上千次實際測試中，相同加速器在不同系統架構下，表現落差顯著。
theCUBE 研究團隊因此得出結論，AI 的「運算單位」已不再是 GPU，而是整個系統，甚至是資料中心本身。《SiliconAngle》分析，這樣的轉變，來自 AI 工作負載本質的改變：無論是大型模型訓練還是推論，現代 AI 幾乎都是分散式運算，往往需要數千甚至上萬顆加速器協同工作。在這樣的情境下，效能不再取決於單點算力，而是資料能否被快速、穩定地傳遞與同步。
資料傳輸，成為真正瓶頸
NVIDIA 資深副總裁 Gil Shainer 在接受《theCUBE》訪談時指出，分散式 AI 唯有在數千顆加速器能夠像一台超級電腦般運作時才成立，而這仰賴的是低延遲、低抖動且具確定性的高速互連，否則 GPU 只是在等待資料。
研究也觀察到，今日的 AI 應用不再是單一長時間訓練任務，而是涉及頻繁資料匯入、檢索增強生成流程、模擬與代理系統協作。在這些情境中，GPU 停滯往往不是因為算力不足，而是資料沒有及時送達。
因此，提升節點互連效率、記憶體階層設計與系統平衡，反而成為提高實際可用效能與能源效率的關鍵手段。研究直指，AI 效能的限制正逐步從技術問題，轉為營運與系統設計問題。
資料中心，正在變成一台超級電腦
這種「系統先行」的思維，也正在重塑硬體供應商的競爭方式。在 CES 2026 上，NVIDIA 推出以 Vera Rubin 平台為核心的 DGX SuperPOD，強調的就不只是 GPU 規格，而是將運算、網路、記憶體與軟體整合為一個高度一致的 AI 引擎。
根據《TechRadar》報導，這套 DGX SuperPOD 僅由 576 顆 Rubin GPU 組成，就可達到 28.8 Exaflops 的效能，關鍵在於 NVLink 高速互連、液冷模組、統一記憶體架構，以及由 Mission Control 軟體統一調度的系統設計，使整個機櫃如同一顆超大型處理器運作。此外，其 6 晶片平台設計，納入了 Spectrum-6 乙太網路交換器、Quantum-X800 InfiniBand 和 ConnectX-9 SuperNIC 晶片，增強了連接性、支援高速 AI 資料傳輸。《tom’s Hardware》也指出，NVIDIA 每個 GPU 只是 AI 資料中心的組成部分。
相較之下，Huawei 的 Atlas 950 SuperPod 則採取以硬體數量堆疊為主的策略，凸顯出兩種不同系統哲學的對比，也說明 AI 基礎架構競爭已從晶片轉向整體架構效率。
算力需求暴增，能源基礎設施成關鍵
從另一個角度來看，這場轉變也解釋了為何 AI 算力的討論開始與資料中心、能源供應密不可分。AMD 執行長 Lisa Su 在 CES 2026 的演講中預測，未來五年全球將需要超過 10 yottaflops 的運算能力，相當於 2022 年的 10,000 倍。
她同時坦言，真正的瓶頸不只是晶片，而是能源基礎設施能否支撐這樣的規模。換言之，即便運算需求呈指數成長，沒有為 AI 設計的資料中心，算力也無法真正落地。
這樣的觀點顯示，AI 工廠不只是加速器的集合，而是一種營運模式，涵蓋電力、散熱、記憶體、互連、調度與可靠度的整體協同設計。
從 GPU 世代競賽，到資料中心系統工程，AI 正式進入以「整體設計能力」為核心的競爭階段。誰能打造出兼顧效能、穩定性與能源效率的 AI 工廠，誰就能真正釋放算力潛能。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《SiliconAngle》、《theCUBE》、《Techradar》、《Business insider》，首圖來源：Unsplash