儘管輝達（NVIDIA）最新Blackwell AI晶片平台成本遠高於競爭對手，但摩根士丹利最新報告指出，Blackwell在運算效率上的優勢，仍讓其具備更高投資價值。記者黃仁杰／編譯

儘管輝達（NVIDIA）最新Blackwell AI晶片平台成本遠高於競爭對手，但摩根士丹利最新報告指出，Blackwell在運算效率上的優勢，仍讓其具備更高投資價值。

[caption id="attachment_221051" align="aligncenter" width="1282"] 摩根士丹利最新報告指出，Blackwell在運算效率上的優勢，仍讓其具備更高投資價值。 （圖／輝達提供）[/caption]

報告指出，若以建置1GW等級AI資料中心計算，採用Blackwell GPU的成本，約為使用Google TPU或亞馬遜Trainium AI ASIC晶片的兩倍。不過摩根士丹利認為，輝達在「每瓦效能」上的優勢，足以抵銷更高硬體成本。

近年AI資料中心建設持續升溫，而Blackwell高昂價格也成為市場熱門話題。輝達執行長黃仁勳過去曾多次強調，雖然輝達AI GPU價格較高，但長期來看能提供更高投資報酬率。

摩根士丹利此次則進一步以「每瓦TFLOPS效能」進行比較。TFLOPS代表每秒可執行多少兆次浮點運算，是衡量AI晶片算力的重要指標。

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根據報告，輝達下一代Vera Rubin（FP4）GPU每瓦效能達19.5 TFLOPS，為目前列表中最高；Vera Rubin（FP8）則為6.8，Blackwell GB300（FP8）為6.0，而上一代H100（FP8）為3.1。

相比之下，Google最新TPUv7（FP8）每瓦效能約4.3，而亞馬遜Trainium 3（Trn3）則約為2.5。

摩根士丹利因此認為，輝達AI GPU在運算效率上，仍領先客製化AI ASIC約2倍至8倍。

不過，市場如今評估AI晶片的方式也開始改變。除了單純比較運算效能與功耗外，越來越多企業開始關注「每百萬Token成本」等實際推論效率指標。

AI基礎設施供應商Nebius專家指出，目前市場更在意的是生成AI實際運行成本，而不只是GPU每小時租用價格。

根據Nebius估算，AI晶片新創Groq的推論成本約為每百萬Token 5至10美分，而Blackwell則約為25美分。

在生成速度方面，Groq晶片最高可達每秒800個Token，也高於Blackwell約每秒450個Token的表現。

市場認為，隨著AI產業逐漸從模型訓練轉向大規模推論部署，未來AI晶片競爭重點，也可能從「最大算力」逐漸轉向「最低推論成本」。

來源：wccftech

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摩根士丹利最新報告指出，隨著AI從「生成內容」走向「自主行動」的代理型AI（Agentic AI），晶片產業的投資重心將不再只集中於GPU，CPU與記憶體需求將同步爆發，進一步重塑資料中心建設版圖。記者黃仁杰／編譯

摩根士丹利最新報告指出，隨著AI從「生成內容」走向「自主行動」的代理型AI（Agentic AI），晶片產業的投資重心將不再只集中於GPU，CPU與記憶體需求將同步爆發，進一步重塑資料中心建設版圖。

[caption id="attachment_213632" align="aligncenter" width="2048"] 隨著AI從「生成內容」走向「自主行動」（Agentic AI），晶片產業的投資重心將不再只集中於GPU。（圖／AI生成）[/caption]

AI從生成走向行動 運算瓶頸轉向CPU與記憶體

報告指出，當AI開始具備規劃任務與自主執行能力，運算架構也隨之改變。相較過去以GPU為核心的訓練與推論模式，未來AI系統更仰賴CPU作為「控制中樞」，負責多步驟任務的協調與管理。

摩根士丹利指出：「當AI從生成邁向自主行動，運算瓶頸正轉向CPU與記憶體，推升通用運算需求強度出現跳躍式成長。」同時強調，GPU需求仍將維持強勁。

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2030年前新增最高600億美元市場 CPU成新戰場

大摩預估，到2030年，Agentic AI將為資料中心CPU市場額外帶來約325億至600億美元的成長動能，使整體市場規模進一步擴大（目前已超過1000億美元）。

此外，下一波AI發展將更強調「協同運算」，不再只是單純堆疊算力，而是透過多晶片、多系統整合來提升效率。

供應鏈全面受惠 從晶片到設備同步擴張

隨著AI支出範圍擴大，受惠族群也從GPU延伸至整個半導體供應鏈。摩根士丹利點名潛在受惠企業包括輝達、超微、英特爾、Arm等CPU與加速器企業；美光、三星電子、SK海力士等記憶體企業；台積電、ASML等製造與設備商。

報告也指出，在供應仍受限制的環節，相關企業將具備更強的定價能力。

AI進入「系統戰」 晶片競爭全面升級

代理型AI將推動AI產業從「算力競賽」進入「系統整合競賽」，不僅改變晶片需求結構，也讓CPU與記憶體重新站上舞台中心。隨著AI應用從單一模型走向複雜任務協作，未來資料中心架構與半導體產業鏈，都將迎來新一輪重塑。

來源：路透社

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摩根士丹利（Morgan Stanley）報告指出，在大型AI資料中心中，輝達（NVIDIA）的GB200 NVL72 GPU具有高經濟效益。記者孫敬／編譯

隨著GPU經濟學日益成為金融圈的熱門話題，華爾街巨頭摩根士丹利（Morgan Stanley）報告指出，在大型AI資料中心中，輝達（NVIDIA）的GB200 NVL72 GPU具有高經濟效益。

舉例來說，一份NVL72 AI機櫃，包含72個輝達B200 GPU和36 個 Grace CPU，這些元件透過NVLink 5高頻寬、低延遲的互連技術連接。雖然每個機櫃成本高達310萬美元，遠高於上一代H100機櫃的19萬美元，但摩根士丹利認為，從經濟角度來看，選擇輝達最新一代的機櫃規模產品，比舊款H100更具意義。

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[caption id="attachment_189638" align="aligncenter" width="1900"] Morgan Stanley顧問團隊。（圖／Morgan Stanley）[/caption]

AMD平台竟虧損，高總成本反而最賺錢？

根據摩根士丹利的計算，輝達的GB200 NVL72營收和利潤方面的表現遙遙領先，緊追其後的是Google的TPU v6e陣列（pod）。具體而言，一個100MW（百萬瓦）的AI資料中心，若採用輝達的GB200 NVL72，可實現77.6%利潤率。Googl的TPU v6e則以74.9%的利潤率緊追在後。雖然Google TPU v6e的租賃價格通常比NVL72低了40%到50%，但利潤率仍略遜一籌。

意外的是，採用超微（AMD）MI300和MI355平台的AI資料中心，反而會出現負利潤率，分別為-28.2%和-64%。

以上數據來自摩根士丹利做出的假設，一個100MW的AI資料中心，基礎設施成本為6.6億美元，並以十年攤提。GPU成本則從低端的3.67億美元到高端的22.73億美元不等，並以四年攤提。最終，銀行透過考量不同散熱系統的能源效率和全球平均電價，計算出其營運成本。

有趣的是，從總體擁有成本（Total Cost of Ownership, TCO）來看，輝達的GB200 NVL72系統以8.0658億美元的成本位居最高，其次是AMD的MI355X平台，成本為7.7411億美元。

資料來源：Wccftech

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投資銀行摩根士丹利（Morgan Stanley）近日發布報告指出，中國在發展人形機器人方面正「佈局長遠」，甚至已經在全球機器人競賽中超越美國。報告強調，中國憑藉稀土金屬優勢、政策補助、教育體系與戰略耐心，正逐步將美國「引向劣勢」，並在未來的機器人產業中掌握主導地位。記者李琦瑋／編譯

投資銀行摩根士丹利（Morgan Stanley）近日發布報告指出，中國在發展人形機器人方面正「佈局長遠」，甚至已經在全球機器人競賽中超越美國。報告強調，中國憑藉稀土金屬優勢、政策補助、教育體系與戰略耐心，正逐步將美國「引向劣勢」，並在未來的機器人產業中掌握主導地位。

[caption id="attachment_97482" align="alignnone" width="1200"] 摩根士丹利發布報告指出，中國正憑3大優勢悄悄領先美國，搶攻人形機器人主導。（圖／123RF）[/caption]

據外媒《Wccftech》報導，摩根士丹利發布的報告指出，中國掌握全球稀土產業主導地位，約占全球65%的稀土開採與85%的精煉能力，這些關鍵金屬如釹（Neodymium）、釔（Yttrium）與鋱（Terbium）是製造電子與機器人核心零組件不可或缺的材料。報告指出，這種供應鏈控制力讓中國可精準調控全球製造供應，同時拉開與西方的競爭距離。

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再者，中國政府大力補助高科技與製造業，舉例來說，中國企業可享有高達200%的研發費用稅務抵減。此外，大規模基礎建設投資也強化了中國的製造生態系，有利機器人技術快速落地應用。

摩根士丹利強調，中國在職業教育領域投入甚深。2023年全國約有500萬名學生就讀於超過1.1萬所職業學校，相較之下，美國僅約92.3萬人就讀職業導向學校。人才供給為中國機器人產業提供穩定基礎。

同時，中國也透過創新與內部競爭激發產業動能。例如，各省市設立專責AI與機器人創新基金，推動企業透過「創意破壞」模式競爭，讓領先者快速取代落後者，加速技術演進。

在軍事應用上，中國正積極將人形機器人等物理型AI技術導入解放軍，加速軍事現代化進程。加上人口結構高齡化問題，也驅使中國更迫切開發可取代人力的機器人解方。

中國還積極舉辦各類公共活動，如馬拉松、拳擊賽、舞蹈表演等，將機器人技術融入民眾生活，提升社會關注與接受度。

摩根士丹利表示，中國傾向「長線作戰」，戰略思維猶如圍棋，不以短期勝負為目標，而是透過「耐心與競爭共存」，一步步將對手誘入不利位置，最終以心理優勢達成勝局。相較之下，美國社會流動性高，企業與投資人多半重視短期成果，如營收成長、利潤擴張與庫藏股回購，忽略長遠規劃，形成與中國的鮮明對比。

報告總結，在未來10年，這種深謀遠慮的「長遠戰略」思維，可能將成為中國在機器人及AI領域制勝的關鍵優勢。

資料來源：Wccftech

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編譯／莊閔棻 電動車巨頭特斯拉最近的降價，帶動了其他汽車製造商的跟進，雖然一些人認為這只是短期的噱頭，但一些分 …

編譯／莊閔棻

電動車巨頭特斯拉最近的降價，帶動了其他汽車製造商的跟進，雖然一些人認為這只是短期的噱頭，但一些分析家就表示，隨著電動車市場走向成熟，降價只是一個長期趨勢的開始。

根據《The Driven》的報導，雖然一開始特斯拉和中國電動車大廠比亞迪之間的價格戰主要集中在中國市場，但現在，儘管幅度較小，其他市場也都開始有降價。國際金融服務公司摩根士丹利（Morgan Stanley）的全球汽車和共享移動研究主管Adam Jonas表示，他認為電動車降價是一種趨勢而不是只是一時的流行。他指出，作為一個「成本領先者」，特斯拉正在為價格下降趨勢「定調」。

• 製造成本的下降

儘管電動車在全球汽車銷售中仍處於起步階段，約佔10%，但隨著產量增加到每年超過1000萬輛，電動車製造業已經看到巨大的成本下降。摩根士丹利表示，當生產量達到一定程度時，基本上就會「商品化」，而目前電池生產就正在發生這種情況，不僅生產成本在下降，而且投資的成本也在下降。

• 行業標準化

Adam Jonas還指出，隨著行業的成熟，行業將隨之標準化，這將進一步推動規模經濟。在這裡，他也說，特斯拉正在設定步伐。Jonas說，由於特斯拉的產品範圍很窄，每款車型的產量很高，而傳統汽車的做法是以較低的產量提供更廣泛的產品，因此特斯拉處於成為行業標準制定者的首要位置。

• 減少生產成本

特斯拉的新方法可以顯著節省成本，並且是行業的遊戲規則改變者。 特斯拉 Model Y 的新製造工藝就為該製造商帶來了：零件減少、汽車體積減少了 10%、車輛續航里程增加了 14%；比起其他車型，Model Y製造所使用的機器人數量減少了 300到1000 台，製造佔地面積減少了 35%；Model Y也提高了生產率並縮短生產時間，其可以在 80-90 秒內完成一個部分的組裝，而傳統流程需要 1-2 小時。

• 競爭

多年來，「競爭即將來臨」這句話在特斯拉社群一直都被認為是玩笑話，因為雖然許多傳統汽車公司在電動車方面發布了重大聲明，但卻都沒有真的推出批量生產和低價的電動車。

不過，儘管沒有一家汽車製造商能夠生產出「特斯拉殺手」的車型，摩根士丹利確實認為競爭即將到來。Adam Jonas說：「如果特斯拉不降價，別人也會降價。」雖然傳統汽車公司的意圖明顯存在，但他們能否實現是另一個問題。不過，在任何情況下，特斯拉都必須保持與中國電動車製造商的競爭。

• 鋰價下跌

摩根士丹利表示，中國碳酸鋰（目前世界上大部分電動車電池都是在中國生產的）最近已經急劇下降到每噸40美元以下。而全球鋰的生產也正在迅速擴大。其中大部分來自澳洲。

• 售後市場的銷售模式

摩根士丹利指出，特斯拉的商業模式包括一個有利可圖的充電網路，以及客戶可以透過無線更新購買軟體升級。這代表，特斯拉可以在車輛售出後的許多年內仍然獲得額外利潤。換句話說，如果特斯拉願意，他們是可以降低購買價格的銷售利潤的，因為他們以後還是可以在充電和售後軟體上賺錢。摩根士丹利認為，這可能會導致一種新的商業模式出現，而預計其他公司也會建立類似的模式。

參考資料：The Driven

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