人工智慧晶片龍頭輝達（NVIDIA），於近日發布的 MLPerf Inference v6.0 基準測試中，憑藉最新的 Blackwell Ultra 硬體架構與極致的軟硬體協同設計（Co-design），再度於推論效能領域刷新紀錄。數據顯示，NVIDIA 的 AI 基礎設施領先優勢巨大，其推論訓練勝場數，甚至高出最接近競爭對手的9倍之多，展現出無可撼動的「AI 工廠」統治地位。記者孟圓琦／編譯

人工智慧晶片龍頭輝達（NVIDIA），於近日發布的 MLPerf Inference v6.0 基準測試中，憑藉最新的 Blackwell Ultra 硬體架構與極致的軟硬體協同設計（Co-design），再度於推論效能領域刷新紀錄。數據顯示，NVIDIA 的 AI 基礎設施領先優勢巨大，其推論訓練勝場數，甚至高出最接近競爭對手的9倍之多，展現出無可撼動的「AI 工廠」統治地位。

[caption id="attachment_211568" align="alignnone" width="1280"] NVIDIA 成為首批提交「全面」MLPerf Inference v6.0 基準測試的公司之一，其效能相對於「所有競爭對手」的總和而言最高。（資料圖／記者 孟圓琦攝）[/caption]

支援多元模型：全面制霸 DeepSeek 與 MoE 架構

隨著 MLCommons 團隊在 v6.0 版本中加入對推理與專家混合模型（MoE）的支援，包括熱門的 DeepSeek-R1、GPT-OSS-120B 以及 Mixtral 8x7B，NVIDIA 均繳出了優異的成績單。執行長黃仁勳曾形容 MLPerf 是業界最嚴苛的測試套件之一，而 NVIDIA 不僅是少數完成全輪測試的企業，更在大型語言模型（LLM）、生成式推薦系統與視覺語言模型等企業級工作負載中，實現了最高的吞吐量與最低的 Token 成本。

[caption id="attachment_211569" align="alignnone" width="871"] NVIDIA 的 MLPerf 累積訓練和推理獲勝次數提升 9 倍。（圖／取自輝達官網）[/caption]

軟體定義效能：不換硬體也能提升 2.7 倍

本次測試中一項引人注目的數據在於軟體優化的力量。自數月前首次提交 DeepSeek-R1 基準測試以來，NVIDIA 在完全未更動硬體的情況下，僅透過軟體優化便實現了 2.7 倍的 Token 吞吐量增長。此外，與現有的 GB200 NVL72 相比，新一代架構在 v6.0 測試中展現出高達 2.77 倍的加速，證明了硬體迭代與系統架構、數據中心設計高度整合的威力。

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[caption id="attachment_211571" align="alignnone" width="859"] NVIDIA 在 DeepSeek-R1 上實現了 2.7 倍的效能提升和 250 萬個Tokens/秒的處理速度。（圖／取自輝達官網）[/caption]

產業透明度與總體持有成本（TCO）優勢

相較於部分 ASIC 製造商甚至競爭對手 AMD 尚未如此廣泛地參與 MLPerf 的嚴苛測試，NVIDIA 選擇以透明的方式公開硬體表現，獲得了開發者社群的高度認可。數據顯示，Blackwell Ultra 在大型部署中的「Token/美元」表現與總體持有成本（TCO）均優於市場同類產品。

這場被業界形容為「Total Domination」的表現，不僅鞏固了 NVIDIA 在 AI 硬體市場的市佔率，更向客戶證明了其軟硬體一體化的生態體系，才是目前應對複雜企業級 AI 運算的最優解。

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資料來源：wccftech

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