GB200引爆AI淘金熱：誰是台灣供應鏈最大贏家？一篇看懂完整概念股

在人工智慧（AI）浪潮席捲全球的今天， ai 產業算力已成為推動時代進步的核心引擎。NVIDIA 於 GTC 2024 大會活動上發布的 gb200 ai 超級晶片，不僅是其最新技術的結晶，更被創辦人黃仁勳譽為「推動這場新工業革命的引擎」。

本篇文將深入解析這款被譽為「地表最強 AI 晶片」的架構、性能優勢、市場應用、供應鏈概況以及未來的挑戰，提供一份完整而詳細的分析。

GB200 是什麼？進入兆級參數模型的敲門磚

gb200 superchip NVIDIA Grace Blackwell 是 AI 領域的一大突破，其核心在於將一顆高效能的 NVIDIA Grace CPU 處理器與兩顆基於次世代 nvidia blackwell 架構的 B200 Tensor Core GPU 透過 NVIDIA® NVLink®-C2C 技術進行高速互連。

這種創新的設計，使其能夠高效處理擁有數兆（Trillion）參數規模的複雜大型語言模型（LLM），象徵著 AI 技術正式從十億級參數邁入「兆級參數」的新時代。GB200 不僅僅是一顆晶片，更是一個完整的運算平台，旨在滿足資料中心、雲端服務商和高效能運算（HPC）領域對算力前所未有的渴求。

GB200 四大核心優勢

相較於前代產品，GB200 在多個層面實現了飛躍性的突破：

極致的即時推論與訓練運算效能

推論速度提升 30 倍：憑藉第二代 Transformer 引擎和創新的 FP4 AI 精度支援，GB200 在處理 real time 大型語言模型推論（ttl 50 milliseconds, ftl 5s）時，運算效能是前代 NVIDIA H100 的 30 倍，能大幅縮短回應時間。

訓練速度提升 4 倍：在模型訓練方面，結合 FP8 精度和第五代 NVLink 技術，GB200 的訓練速度是 H100（over infiniband）的 4 倍，能顯著加速 AI 模型的開發週期。

革命性的節能與散熱架構

能耗成本降低 25 倍：GB200 採用先進的液冷散熱技術，以整座機櫃（Rack）的形式提供解決方案。相較於傳統氣冷架構，液冷不僅散熱效率更高，更能將總體擁有成本和能源消耗降低多達 25 倍，同時提高資料中心的運算密度並節省空間。

高速互連與大規模擴展能力

第五代 NVLink 技術：為了應對兆級參數模型龐大的數據交換需求，GB200 搭載了第五代 NVLink 技術，其 GPU 之間的互連頻寬高達每秒 1.8TB，實現了高效的 tb nvlink 數據交換。

單一大型 GPU 網域：在 nvidia gb200 nvl72 機架規模的解決方案中，透過 NVLink 交換器系統，可將 72 個 Blackwell GPU 互聯成一個單一的巨型 GPU，提供每秒 130 TB 的超低延遲 GPU 通訊，徹底克服了傳統架構的通訊瓶頸。

強化的資料處理能力

資料庫查詢速度提升 18 倍：利用 Grace CPU 的高頻寬記憶體和 Blackwell 架構中專用的解壓縮引擎，GB200 在處理關鍵資料庫查詢（如 TPC-H Q4）時，特別是在處理 deflate compression 這類壓縮資料時，速度比傳統 CPU 快 18 倍，總體擁有成本則降低了 5 倍，為企業級數據分析帶來了顯著的效能提升。

Blackwell 家族：B100、B200 與 GB200 比較

為了更清晰地理解 GB200 的定位，以下表格比較了 Blackwell 架構下的主要晶片型號。

項目	b100 gpu	B200	GB200 超級晶片
核心架構	Blackwell	Blackwell	1x Grace CPU + 2x B200 GPU
製程	4 奈米	4 奈米	4 奈米
電晶體數量 (單顆 GPU)	–	2080 億個	2080 億個
FP4 推論效能 (稀疏)	14 PFLOPS	18 PFLOPS	40 PFLOPS
FP8/FP6 訓練效能 (稀疏)	7 PFLOPS	9 PFLOPS	20 PFLOPS
HBM3e 記憶體容量 (單一組件)	最高 192GB	最高 192GB	最高 384 GB (2x192GB)
記憶體頻寬 (單一組件)	8 TB/s	8 TB/s	16 TB/s
TDP (功耗)	最高 800W	最高 1000W-1200W	最高 2700W
主要應用場景	高效 AI 訓練與推論	極致效能的 AI 訓練與推論	兆級參數 LLM、大型資料中心
特點	單顆 GPU，功耗較低	單顆 GPU，效能極致	整合 CPU 與 GPU 的超級晶片

市場應用與台灣供應鏈

GB200 的推出，直接瞄準了全球頂尖的雲端服務供應商（CSP），如 Google、微軟、亞馬遜等，這些企業的資料中心是其最主要的應用場景。預計到 2025 年，GB200 的出貨量將超過百萬顆，成為輝達在高階 GPU ai 市場的絕對主力。

隨著 GB200 需求的爆發，台灣的供應鏈企業也迎來了巨大的商機。在其強勁的成長動能驅動下，從晶圓代工到系統組裝，形成了一個完整的「GB200 概念股」有生態系：

晶圓代工與封裝：台積電 (2330) 以其領先的 4 奈米製程和 CoWoS 先進封裝技術，成為 GB200 生產的核心。
ODM 與系統組裝：鴻海 (2317) 搶下首批 GB200 ai 伺服器供應權，並計劃擴大產能；廣達 (2382)、緯穎 (6662)、緯創 (3231) 也在 GB200 的 ODM 訂單中佔據重要份額。
散熱解決方案：由於 GB200 採用液冷技術，雙鴻 (3324)、奇鋐 (3017) 等散熱大廠成為關鍵供應商。
機殼與零組件：勤誠 (8210)、晟銘電 (3013) 等機殼廠，以及 信驊 (5274)（伺服器遠端管理晶片）、京元電子 (2449)（測試）等也將深度受惠，為公司營收帶來顯著貢獻。
網路設備：智邦 (2345)、智易 (3596) 等網通廠，為 GB200 機櫃提供高速交換器與網路介面卡支援。

隨著未來 gb300 等更先進的伺服器產品推出，這些相關供應鏈的個股預期將持續受惠。

現況、挑戰與價格

儘管市場對其強大運算能力的需求極其火熱，輝達執行長黃仁勳表示 Blackwell 產品線的未來 12 個月訂單已全部售罄，但 GB200 的量產之路也面臨挑戰。

量產時程：由於其設計的複雜性與高昂的製造成本，市場分析師普遍預期，大規模量產出貨將從 2024 年底延後至 2025 年第一季或第二季。其中，設計較為簡化的 NVL36 版本可能率先投入市場，而規格更高的 NVL72 則稍晚登場。
技術挑戰：液冷系統的導入、高密度零組件的整合，以及確保整機櫃系統的良率，都是生產過程中需要克服的技術難關。
驚人的價格：據匯豐銀行分析師預估，單一一顆 GB200 超級晶片的售價可能高達 6 萬至 7 萬美元。而一台完整的 GB200 NVL72 伺服器機櫃，售價更是可能高達 300 萬美元。輝達更傾向於銷售整機櫃系統，以獲取更高的利潤。

常見問題 (Q&A)

Q1: GB200 到底是什麼？

A1: GB200 是輝達（Nvidia）推出的最新 AI 超級晶片，它在一塊模組上整合了一顆 Grace CPU 和兩顆 Blackwell B200 GPU。它專為處理數兆參數的大型語言模型而設計，是目前全球最強大的 AI 晶片之一。

Q2: GB200 主要有哪些技術優勢？

A2: 主要優勢包括：比 H100 快 30 倍的推論效能、提升 25 倍的能源效率、採用先進的水冷散熱技術，以及透過第五代 NVLink 技術實現的大規模擴展能力，可將多達 72 個 GPU 連接成單一運算單元。

Q3: GB200 的量產與上市時間是什麼時候？

A3: 根據市場分析，GB200 預計將在 2024 年第四季度開始少量出貨，但因其技術複雜度較高，真正大規模的量產與出貨預計將落在 2025 年。客戶現在下單，可能需要等到明年底才能拿到產品。

總結

NVIDIA GB200 不僅僅是一次硬體規格的升級，它更是一套重新定義 AI 基礎設施的完整解決方案。透過將 CPU 與 GPU 緊密結合，並搭配革命性的液冷散熱與高速互連技術，GB200 為處理前所未有的超大型 AI 模型鋪平了道路。它的問世，不僅鞏固了輝達在 AI 晶片市場的霸主地位，更將驅動雲端運算、科學研究和各行各業的應用邁向一個全新的高度，一場由算力引領的新工業革命正加速到來。