輝達（Nvidia）執行長黃仁勳於日前出席高盛（Goldman Sachs）舊金山科技會議時正式宣佈，網路安全將成為人工智慧（AI）的下一個巨量市場。這番言論被外界視為這家 AI 半導體巨擘 將勢力範圍由硬體算力延伸至資安基礎設施的策略訊號。記者孟圓琦／編譯

輝達（Nvidia）執行長黃仁勳於日前出席高盛（Goldman Sachs）舊金山科技會議時正式宣佈，網路安全將成為人工智慧（AI）的下一個巨量市場。這番言論被外界視為這家 AI 半導體巨擘將勢力範圍由硬體算力延伸至資安基礎設施的策略訊號。

[caption id="attachment_287213" align="alignnone" width="1477"] 黃仁勳表示，網路安全「很可能成為人工智慧的下一個主要應用領域」。（ 資料圖／記者 孟圓琦攝）[/caption]

黃仁勳指出，隨著 AI 模型不斷演進，同時加速電腦運算與程式設計的自動化，利用漏洞進行攻擊與部署修補程式的速度亦同步飆升，促使整體資安產業結構發生根本性轉變。

針對外界對於 AI 數據中心投資過熱的質疑，黃仁勳亦幽默回應表示，安全問題正是創造需求的最佳催化劑；而針對輝達收購 Hugging Face（約 130 億美元，折合新台幣約 4,113 億元左右）等投資引發的「循環交易」爭議，他則正面反駁，強調自身投資皆具備高成功機率與明確回報，絕非虛假交易。

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輝達跨足資安市場的宣示，也在科技界引發了關於硬體架構適用性的論戰：

• 硬體傳輸瓶頸疑慮：
  反對者指出，資安環境需即時處理每秒數百萬個數據包，GPU 在數據搬移至記憶體的過程中容易產生延遲。若輝達未能於 2027 年前提出專用的資安晶片路線圖，該宣告恐被視為促進 GPU 銷售的行銷說詞
• 原生 AI 資安架構：
  支持者則提出「混合架構」概念，主張由專門處理網路的 DPU 進行前段過濾，再交由 GPU 進行複雜的 AI 推理，可有效繞過記憶體瓶頸，預計至 2027 年可提升 20% 以上的系統效能

除了技術挑戰，資安市場對於「可信度與鑑識重現性」的要求遠高於單純的算力速度。此外，企業現有系統的整合相容性與總體擁有成本（TCO）亦是輝達必須面對的實務門檻。

業界分析，憑藉高達 66.2% 的營業利潤率與充沛資金，輝達不排除透過併購大型資安專業公司來打破市場壁壘。黃仁勳能否帶領輝達越過硬體極限與信任驗證等大山，將決定其能否從半導體巨頭跨越為資安生態系的總掌舵者。

延伸閱讀：
NVIDIA砸129億美元收購Hugging Face 黃仁勳承諾不強迫使用自家晶片
輝達金援AI產業越玩越大！黃仁勳駁斥「循環融資」說法 稱會有巨大回報

資料來源：finance.biggo

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今年7月，DeepSeek執行長才公開表示，輝達正在中國市場「自掘墳墓」。如今僅過幾週，DeepSeek便傳出大舉採購華為昇騰950DT AI晶片，進一步削弱輝達在中國市場的前景。記者黃仁杰／編譯

今（2026）年7月，DeepSeek執行長才公開表示，輝達正在中國市場「自掘墳墓」。如今僅過幾週，DeepSeek便傳出大舉採購華為昇騰950DT AI晶片，進一步削弱輝達在中國市場的前景。

[caption id="attachment_282349" align="aligncenter" width="1536"] DeepSeek傳出大舉採購華為昇騰950DT AI晶片，進一步削弱輝達在中國市場的前景。（圖／AI生成）[/caption]

彭博報導，DeepSeek已向華為下單16萬顆Ascend 950DT晶片，準備部署在位於內蒙古、規模達1GW的新資料中心。

以目前市場流傳的單顆價格約11.1萬元人民幣、約1.6萬美元估算，整筆訂單金額可能高達約25.6億美元。相比之下，輝達H20 GPU價格約落在1.5萬至2.5萬美元之間。

華為產能有限 交貨恐耗時一年

不過，華為目前Ascend 950DT產能仍相當有限，每年僅能生產數十萬顆，因此要完成DeepSeek這筆16萬顆的大型訂單，可能需要長達一年時間。

Ascend 950DT採用華為自研第三代DaVinci v3架構，並使用中芯國際N+3製程，也就是較先進的7奈米級製程。

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這款晶片可同時處理AI訓練與Decode相關工作負載，不過DeepSeek此次採購主要是為了滿足AI推論需求。

搭載144GB HiZQ 2.0 HBM

Ascend 950DT每顆搭載144GB高頻寬記憶體，也就是華為HiZQ 2.0 HBM，記憶體頻寬可達4.0TB/s，GPU對GPU互連速度則達2.0TB/s。

此外，950DT也原生支援FP8、FP4，以及華為自有的HiF8等低精度資料格式。

華為也將Ascend 950DT整合至Atlas 950 SuperPoD系統，單一系統最多可連接8,192顆Ascend 950DT，峰值AI算力可達8 EFLOPS。

DeepSeek：4顆華為GPU等於1顆輝達GB300

DeepSeek執行長梁文鋒今年7月曾表示，輝達GB300能完成的工作，華為SuperNode同樣能做到，延遲表現也相同。

他當時表示，代價在於需要4顆華為GPU才能相當於1顆輝達GPU，而且技術仍落後約兩年。

也就是說，DeepSeek這次即使面臨約4倍效能差距、最長可能一年的交貨等待時間，以及與H20相比並沒有明顯價格優勢，仍選擇大規模採用華為Ascend 950DT。

Sphere Semi執行長Steven Glinert則認為，輝達似乎已逐漸把中國市場視為難以挽回的局面。

內蒙古成中國AI資料中心重鎮

內蒙古近年也逐漸成為中國AI基礎設施建設的重要據點。

當地氣候寒冷乾燥，有利於降低資料中心冷卻成本，同時也適合搭配太陽能等能源建設。

以阿里巴巴位於烏蘭察布的資料中心為例，當地電價約為每度0.32至0.35元人民幣，折合每kWh約0.05美元。

另外，字節跳動目前也傳出正在洽談於內蒙古新增5至6GW資料中心容量，目前每1GW容量的建置成本約為238億美元。

來源：wccftech

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輝達（NVIDIA）與聯發科（2454）合作關係再升級。聯發科8月31日晚間公告發行39億美元海外可轉換公司債（ECB），其中輝達將以策略投資人身分認購35億美元，約合新台幣1,100億元，占整體發行規模近9成。這也是輝達首度大手筆投資台灣上市公司，雙方關係從技術合作進一步跨入資本結盟。記者黃仁杰／台北報導

輝達（NVIDIA）與聯發科（2454）合作關係再升級。聯發科8月31日晚間公告發行39億美元海外可轉換公司債（ECB），其中輝達將以策略投資人身分認購35億美元，約合新台幣1,100億元，占整體發行規模近9成。這也是輝達首度大手筆投資台灣上市公司，雙方關係從技術合作進一步跨入資本結盟。

[caption id="attachment_225472" align="aligncenter" width="1477"] 輝達（NVIDIA）與聯發科（2454）合作關係再升級。（圖／記者黃仁杰攝）[/caption]

本次ECB預計9月8日在新加坡交易所掛牌，發行期間五年、票面年利率0％，初始轉換價格為每股新台幣4,513.75元，較訂價日聯發科收盤價溢價15％。若未來依初始轉換價格全數轉換為普通股，對聯發科股權最大稀釋比例約1.67％。

換言之，輝達目前並非直接買進聯發科股票，而是先認購具有未來轉換成股票權利的公司債，因此可視為「準入股」。相較股權比例，市場更關注的則是這筆投資背後代表的合作深度。輝達執行長黃仁勳表示，這項投資象徵雙方將展開大規模工程整合，合作規劃並非只看一、兩年，而是長達十年的產品路線圖。

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從手機、車用跨進雲端AI 聯發科瞄準客製XPU

隨著資本關係升級，雙方技術合作版圖也將由既有的邊緣AI、個人電腦及智慧汽車，進一步延伸至雲端AI基礎建設，合作模式也從過去較偏向「NVIDIA GPU＋聯發科SoC」，擴大為「NVIDIA AI平台＋聯發科客製XPU」。

聯發科將採用NVIDIA NVLink Fusion平台，鎖定超大規模雲端業者、雲端服務供應商及前沿模型開發商，協助客戶設計客製化XPU，並讓這些自研晶片進一步接入以NVLink串聯的機櫃級AI基礎設施。

NVLink Fusion整合NVLink Fusion Chiplet、NVLink-C2C及NVHBM等技術，可讓客製化XPU與NVIDIA GPU、CPU及網路平台進行高速互連。聯發科則將結合ASIC設計、高效能SoC、先進封裝、高速SerDes及記憶體等技術能力，依照不同客戶需求調整運算、網路、封裝與功耗規格。

這也代表，未來大型雲端業者若希望開發自研AI加速器，不必從頭建立完整的晶片互連及網路架構，而能透過聯發科客製晶片設計能力，搭配NVIDIA既有的AI運算與互連生態系，加快產品開發及上市速度。

對聯發科而言，這項合作也意味著業務版圖有機會從手機、車用及邊緣運算，進一步深入全球雲端業者的客製AI晶片市場。

黃仁勳否認「循環融資」 看好長期投資回報

針對外界關注NVIDIA投資聯發科是否涉及「循環融資」，黃仁勳則表示，兩家公司各自經營自身業務，聯發科本身也具備高度獲利能力，因此此次投資並非循環融資。NVIDIA對雙方合作前景及投資回報具有高度信心。

聯發科副董事長暨執行長蔡力行指出，聯發科XPU結合NVLink Fusion後，最大價值在於提高客戶建置AI系統的彈性，同時縮短產品上市時間，協助客戶更快速打造差異化AI系統。

雙方合作也不只鎖定雲端AI。未來還將持續推進新一代DGX Spark、RTX Spark，以及Dimensity Auto與NVIDIA技術整合，進一步擴大PC及軟體定義汽車布局。

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輝達（NVIDIA）公布自研高頻寬記憶體方案「NVHBM」，鎖定未來AI GPU與XPU平台，主打更高記憶體頻寬與更低功耗，以因應代理式AI、實體AI以及兆級參數模型持續推高的資料傳輸需求。記者黃仁杰／編譯

輝達（NVIDIA）公布自研高頻寬記憶體方案「NVHBM」，鎖定未來AI GPU與XPU平台，主打更高記憶體頻寬與更低功耗，以因應代理式AI、實體AI以及兆級參數模型持續推高的資料傳輸需求。

[caption id="attachment_267733" align="aligncenter" width="1920"] 輝達（NVIDIA）公布自研高頻寬記憶體方案「NVHBM」，鎖定未來AI GPU與XPU平台，主打更高記憶體頻寬與更低功耗。（圖／輝達提供）[/caption]

NVHBM是NVLink Fusion架構的延伸，相關設計由輝達與Amazon旗下Annapurna Labs共同推進。不同於傳統HBM將記憶體控制器放在XPU端，NVHBM選擇把記憶體控制器移入HBM的Base Die，藉此改善頻寬、能源效率以及主運算晶片的面積利用率。

記憶體控制器直接移入HBM Base Die

輝達表示，隨著AI模型規模朝兆級參數發展，記憶體頻寬正成為限制AI運算效能的重要瓶頸。

NVHBM的核心改變，就是將原本位於GPU或其他XPU上的記憶體控制器，直接整合進HBM底部的Base Die。

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這樣的設計可以縮短部分資料傳輸路徑，同時減少XPU本身需要為記憶體控制功能保留的晶片面積。

三星、SK海力士與美光等記憶體廠，也都已開始研究在下一代HBM Base Die中整合更多控制或運算功能；高通的HBC方案則採取類似概念，但使用的是LPDDR堆疊。

頻寬提升逾30% 功耗較HBM4E低15%

輝達宣稱，NVHBM相較標準HBM4E方案，可提供超過30%的記憶體頻寬提升，同時將功耗降低約15%。

此外，由於記憶體控制器不再占用XPU主要晶粒空間，最高可釋放約25%的晶片面積，讓更多空間用於增加運算單元。

未來這套技術將導入輝達新一代GPU，而記憶體控制器本身也會採用輝達客製化設計，再整合進HBM Base Die。

介面縮窄 封裝可用矽面積最多增加80%

輝達進一步指出，相較JEDEC HBM4E標準，NVHBM設計可讓PHY與相關支援電路所占面積最多減少67%。

由於介面變窄，也能簡化Interposer中介層的線路布局，整體封裝配置中可使用的矽面積最高可增加80%。

這意味未來AI晶片不只能透過更高頻寬HBM改善資料供應，也能把原本占用GPU面積的記憶體控制功能外移，將更多晶片空間留給實際運算。

來源：wccftech

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輝達公布最新財報後，Amazon同步宣布擴大與輝達的合作，AWS全球基礎設施將部署最多300萬顆輝達AI GPU，用於代理式AI、自動化、實體AI等工作負載。記者黃仁杰／編譯

輝達公布最新財報後，Amazon同步宣布擴大與輝達的合作，AWS全球基礎設施將部署最多300萬顆輝達AI GPU，用於代理式AI、自動化、實體AI等工作負載。

[caption id="attachment_267727" align="aligncenter" width="1536"] 輝達公布最新財報後，Amazon同步宣布擴大與輝達的合作，AWS全球基礎設施將部署最多300萬顆輝達AI GPU。（圖／AI生成）[/caption]

這項合作延續雙方今年3月在GTC公布的計畫。當時Amazon預計部署100萬顆輝達AI GPU，如今再追加200萬顆，將整體規模提高至最多300萬顆。

AWS也將導入Vera CPU

除了GPU之外，Amazon也表示，正與輝達合作將Vera CPU導入AWS平台。

隨著代理式AI工作負載增加，CPU在AI基礎設施中的角色也逐漸提升。Amazon表示，擴大採用輝達硬體，是為了讓AWS客戶能有更多AI運算選擇，同時與公司自研Trainium晶片互補。

AWS目前本身就提供Trainium系列AI晶片，而這次與輝達擴大合作，則是希望同時保留自研晶片與外部GPU平台，提供更完整的運算選項。

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Trainium也將搭配輝達NVHBM技術

雙方另一項合作重點，是Amazon將透過輝達NVHBM技術，讓Trainium晶片取得更高效率的記憶體支援。

輝達稍早公布NVHBM，宣稱相較HBM4E可提供高出30%的頻寬，同時提升15%能源效率。

對AI晶片而言，記憶體頻寬與耗電都是關鍵瓶頸，因此Amazon也希望透過這項合作進一步強化Trainium平台。

10萬顆GPU將供美國政府AI工廠使用

在此次最多300萬顆GPU的部署計畫中，其中10萬顆將配置給專門為美國政府打造的「AI工廠」。

Amazon表示，相關系統將服務Impact Level 6等級的安全需求。

黃仁勳：AI需求持續超出預期

輝達執行長黃仁勳表示，輝達與AWS過去16年持續擴大雲端運算合作，而目前AI需求仍跑在原先預測前面。

他指出，雙方接下來將把合作範圍從GPU進一步擴展至CPU、網路、開放模型與軟體，希望加速代理式AI與實體AI落地。

來源：wccftech

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AI新創Anthropic傳出將斥資450億美元，向雲端基礎設施業者Nscale租用AI運算能力，相關資源將部署於美國西維吉尼亞州的資料中心園區，並採用輝達（NVIDIA）最新Vera Rubin晶片。記者黃仁杰／編譯

AI新創Anthropic傳出將斥資450億美元，向雲端基礎設施業者Nscale租用AI運算能力，相關資源將部署於美國西維吉尼亞州的資料中心園區，並採用輝達（NVIDIA）最新Vera Rubin晶片。

[caption id="attachment_267708" align="aligncenter" width="1672"] AI新創Anthropic傳出將斥資450億美元，向雲端基礎設施業者Nscale租用AI運算能力，相關資源將部署於美國西維吉尼亞州的資料中心園區。（圖／AI生成）[/caption]

據知情人士透露，這筆合作將涵蓋約460MW電力容量，合約期間長達6年。Anthropic目前正積極擴充算力，以因應Claude Code等AI產品需求快速成長，同時也為未來大型IPO做準備。

Nscale將部署Vera Rubin支援Anthropic

Nscale將在西維吉尼亞州資料中心導入輝達Vera Rubin平台，供Anthropic使用。

Anthropic近年持續大舉投入GPU、資料中心算力、模型訓練、推論與人才招募，資本支出規模快速增加。

Anthropic預估2028年營收可能達1,900億至2,000億美元，遠高於目前約470億美元的年化營收水準。

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6年合約涵蓋460MW算力

此次與Nscale的合作規模約為460MW，合約期長達6年。

若以450億美元總金額計算，也反映大型AI模型業者正在透過長期合約提前鎖定資料中心與AI晶片供應，以確保未來數年的運算資源。

Anthropic持續擴大多方算力合作

除了Nscale之外，Anthropic近期也持續透過其他合作擴充AI基礎設施。

AMD今年7月宣布，計畫向Anthropic供應價值數百億美元的AI伺服器，同時最高投資50億美元。

此外，SpaceX在IPO文件中表示，Anthropic已同意每月支付12.5億美元，取得包括Colossus與Colossus II兩座AI訓練資料中心叢集在內的運算能力，相關付款安排將持續至2029年5月。

隨著Claude與Claude Code等產品需求持續增加，Anthropic正透過多家晶片與雲端基礎設施供應商擴充算力，進一步為模型訓練與推論需求預先鎖定資源。

來源：路透社

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輝達（NVIDIA）週（26）三盤後公布最新財報後，股價一度走低，但隨著財報電話會議釋出更樂觀的AI成長展望，盤後股價反轉走高，漲幅一度達4.2%，凸顯華爾街對這家AI晶片龍頭的期待依然高漲。記者黃仁杰／編譯

輝達（NVIDIA）週（26）三盤後公布最新財報後，股價一度走低，但隨著財報電話會議釋出更樂觀的AI成長展望，盤後股價反轉走高，漲幅一度達4.2%，凸顯華爾街對這家AI晶片龍頭的期待依然高漲。

[caption id="attachment_267703" align="aligncenter" width="1672"] 輝達（NVIDIA）週（26）三盤後公布最新財報後，股價一度走低，但隨著財報電話會議釋出更樂觀的AI成長展望，盤後股價反轉走高。（圖／AI生成）[/caption]

輝達第二季財報全面優於市場預期，並上調第三季展望。第二季資料中心營收年增117%，達890億美元；公司預估第三季整體營收約為1,080億美元，上下浮動一定幅度。

不過，由於輝達與其他大型科技股過去已累積龐大漲幅，財報公布後，市場一開始仍認為表現「還不夠驚喜」，股價在盤後交易初期一度下跌，公布財報後約40分鐘內大致維持平盤附近。

黃仁勳釋出更強展望 股價盤後轉漲

市場情緒在財報電話會議後明顯改善。

執行長黃仁勳與其他高層表示，公司預期2028會計年度營收將成長70%，並進一步闡述AI已經來到重要轉折點的看法。

在相關談話帶動下，輝達盤後股價一度上漲4.2%，成交量超過5,000萬股。

持有輝達股票與賣權的Mindset Wealth Management投資長Seth Hickle表示，這份財報很難被解讀成「不是非常出色」。

輝達仍是AI市場風向球 市場仍擔憂AI融資與「循環交易」

由於輝達晶片支撐全球大多數大型資料中心與先進AI模型，公司財報一直被市場視為整體AI產業的重要風向球。

包括微軟與Meta等輝達主要客戶近期都進一步強化AI投資預期。市場估計，大型科技公司今年投入AI基礎設施的資本支出將超過7,300億美元，明顯高於去年的約4,000億美元。

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過去近4年間，輝達股價累計上漲約1,700%，並成為全球市值最大的公司，同時也是這波AI多頭行情最具代表性的股票之一。

不過，今年輝達股價表現反而落後部分其他半導體公司。輝達今年以來上漲超過12%，同期費城半導體指數漲幅則超過60%。

即便如此，輝達仍被視為觀察AI投資熱潮的重要指標。

近期市場對AI產業的疑慮之一，來自部分AI企業之間出現所謂「循環交易」，也就是AI產品供應商同時為其他業者提供融資。

批評者擔心，這種模式可能人為推高需求、扭曲整體經濟訊號，並增加市場大幅修正的風險。

輝達週三表示，目前所有土地、電力及Shell Guarantee相關協議的最大總曝險約為35億美元，相較公司單季營收規模仍相當有限。

AI投資論述仍然穩固 財報「超預期」已成基本要求

Horizon Investment Services執行長Chuck Carlson表示，這次財報對AI產業而言仍是正面消息。

不過，他也指出，目前市場正處於類股輪動階段，輝達財報能否重新帶動整體AI類股上漲，仍有待觀察。他認為，至少從AI投資題材本身來看，目前的基本論述依然穩固。

輝達在此次財報前，已連續8個季度擊敗分析師預期。

選擇權市場先前預估，週四正式開盤後，輝達股價可能上下波動約5.4%，低於5月財報前市場預估的6.5%。

Hickle表示，目前輝達股價波動仍落在選擇權市場預期範圍內。

他也指出，輝達現在面臨的挑戰已經不是單純交出好成績，而是必須持續交出「比市場已經預期的優異成績還要更好」的數字。

來源：路透社

這篇文章 輝達財報後股價先跌後漲逾4% AI資料中心營收年增117% 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

美股主要指數週二（25）收高，科技股在前一交易日遭到賣壓後反彈，市場同時等待輝達公布最新財報。油價與美債殖利率回落，也讓投資人情緒稍微緩和。記者黃仁杰／編譯

美股主要指數週二（25）收高，科技股在前一交易日遭到賣壓後反彈，市場同時等待輝達公布最新財報。油價與美債殖利率回落，也讓投資人情緒稍微緩和。

[caption id="attachment_267039" align="aligncenter" width="1672"] 美股主要指數週二（25）收高，科技股在前一交易日遭到賣壓後反彈，市場同時等待輝達公布最新財報。（圖／AI生成）[/caption]

近期全球債市遭遇賣壓，殖利率攀升並對股市形成壓力。週二長天期美債殖利率回落，一方面受到油價跌至一週低點影響，另一方面市場仍在評估美國財政部長Scott Bessent擴大美債回購計畫的影響。

美銀私人銀行及Merrill市場策略主管Joe Quinlan表示，目前市場同時受到債市、地緣政治與油價等多項因素拉扯，但對未來12至18個月美國經濟展望仍相對正面，因此對市場也維持樂觀看法。

輝達財報成AI行情下一場考驗

市場焦點將轉向輝達週三（26）公布的財報，這也將成為近期由企業獲利推動股市上漲行情的重要考驗。

若輝達透露成長開始放緩，可能重新引發市場對科技股估值過高，以及AI熱潮究竟還能維持多久的疑慮。

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Siebert Financial投資長Mark Malek指出，當一家公司已經成為整波投資熱潮的核心時，單純達成市場預期已經不足以成為股價催化劑，而是變成基本要求。

市場近期也愈來愈關注AI資本支出是否具備週期性，以及大型雲端業者究竟如何為龐大的AI基礎建設投資籌措資金。

週二道瓊工業指數上漲160.24點，漲幅0.30%，收在53,577.40點；標普500指數上漲24.38點、漲0.32%，收7,677.24點；那斯達克綜合指數則上漲171.11點、漲0.66%，收26,151.30點。

科技股回神 AMD大漲4.9%

大型科技股多數收高，其中輝達上漲2.2%，Meta接近上漲2%。

美光上漲2.5%，費城半導體指數則上漲1.4%，部分收復週一2.7%的跌幅。

AMD在Raymond James調高股票評級後大漲4.9%。

生技公司Moderna則勁揚14%，主要受到Barclays調高目標價帶動。此前Moderna與Merck才公布雙方共同開發的皮膚癌疫苗後期試驗結果。

另一方面，Dick's Sporting Goods在下調全年財測後暴跌30.7%，Nike股價也同步走低。

Target則下跌3.8%。公司因一款萬聖節服裝被批評讓人聯想到「blackface」而道歉並下架產品，再度引發市場對品牌管理失誤的擔憂。

PCE、Fed政策成下一波市場焦點

市場接下來也將關注週三公布的個人消費支出（PCE）物價數據，以進一步判斷美國通膨壓力。

本月消費者物價數據大致符合預期，降低市場對聯準會即將升息的押注。

不過，週二公布的調查顯示，美國8月消費者信心降至7個月低點。

根據LSEG數據，目前貨幣市場仍預期聯準會年底前可能升息一次，幅度為1碼，也就是25個基點。

投資人也將關注聯準會主席Kevin Warsh週五在懷俄明州Jackson Hole發表的談話，以尋找更多貨幣政策方向線索。

整體市場廣度方面，紐約證交所上漲家數與下跌家數比例約為1.71比1，那斯達克則約為1.76比1。

標普500當天出現11檔52週新高、4檔新低；那斯達克則有105檔創新高、85檔創新低。

美國交易所當天成交量約143.2億股，低於過去20個交易日完整交易時段平均的164億股。

來源：路透社

這篇文章 輝達財報前科技股反彈 美股三大指數收高、費半漲1.4% 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

輝達（NVIDIA）公布Vera Rubin平台最新Agentic AI實測結果，顯示在代理式AI推論工作負載下，Vera Rubin NVL72的吞吐量大幅超越Grace Blackwell NVL72，同時進一步降低Token運算成本，鎖定未來大規模AI Agent部署需求。記者黃仁杰／編譯

輝達（NVIDIA）公布Vera Rubin平台最新AI代理實測結果，顯示在代理式AI推論工作負載下，Vera Rubin NVL72的吞吐量大幅超越Grace Blackwell NVL72，同時進一步降低Token運算成本，鎖定未來大規模AI代理工具部署需求。

[caption id="attachment_265967" align="aligncenter" width="1921"] 在代理式AI推論工作負載下，Vera Rubin NVL72的吞吐量大幅超越Grace Blackwell NVL72，同時進一步降低Token運算成本。（圖／輝達提供）[/caption]

此次測試由輝達使用真實的Agentic Coding工作流程進行，採用SemiAnalysis AgentX基準測試，評估Vera Rubin等AI基礎設施執行代理式程式設計推論的表現，測試模型包括Kimi K3、MiniMax M3、GLM5.3、Qwen3.5及DeepSeek V4 Pro。

Blackwell每MW吞吐量最高較Hopper提升80倍

在Blackwell平台方面，GB300 NVL72「Grace Blackwell」伺服器執行DeepSeek V4 Pro 1.6T時，每MW功率可提供的吞吐量，是H200 NVL8「Hopper」方案的15倍。

輝達表示，這代表在相同電力預算下，Blackwell能維持更高且反應更快的AI代理推論吞吐量。

成本方面，Blackwell每百萬Token的成本則比前一代降低10倍，使AI營運商能在相同電力與基礎設施預算下部署更多AI Agent，或以更低營運成本提供相同運算能力。

當模型規模進一步放大至Kimi K3 2.8T時，Blackwell相較Hopper的每MW吞吐量甚至提升80倍，同時能維持每位使用者每秒215個Token的互動速度。

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Vera Rubin吞吐量再比Blackwell高30倍

進入Vera Rubin世代後，效能差距進一步拉大。

根據輝達測試，Vera Rubin NVL72在DeepSeek V4 Pro 1.6T工作負載下，吞吐量較Grace Blackwell NVL72提高30倍。

在互動效能方面，Vera Rubin約可維持每位使用者每秒160個Token，最高更可達約280 TPS；相比之下，Blackwell峰值低於每位使用者每秒180個Token。

每百萬Token成本最高降低35倍

除了吞吐量之外，Vera Rubin在Agentic Coding工作負載中的Token成本也大幅下降。

輝達指出，Vera Rubin NVL72每百萬Token成本相較Blackwell最高可降低35倍，使單一系統能夠長時間、大規模同時運行多個AI代理工具。

搭配NVIDIA DSX MaxLPS技術後，系統還能在GPU、機櫃及不同工作負載之間管理電力配置。

輝達表示，透過這套電力管理機制，AI工廠在相同1MW電力預算下，最多可以配置多40%的GPU。

目前測試還沒算進Vera CPU

值得注意的是，這次測試尚未計入Vera CPU在Tool Calling等工作負載中的效能，只聚焦Vera Rubin晶片本身，而非完整的「Extreme Codesign」7晶片平台。

因此，隨著更多完整Vera Rubin系統正式部署，輝達預期AI代理與推論效能仍有進一步提升空間。

目前輝達旗下新一代AI產品已陸續進入生產，包括Vera CPU、Rubin GPU、Vera Rubin伺服器、Groq 3 LPX推論晶片，以及相關網路產品。

來源：wccftech

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輝達（NVIDIA）昨（24）日宣布，Groq 3 LPX機櫃已進入全面量產，這也是公司去（2025）年以200億美元收購Groq相關資產後，首度將其技術正式商業化。記者黃仁杰／編譯

輝達（NVIDIA）昨（24）日宣布，Groq 3 LPX機櫃已進入全面量產，這也是公司去（2025）年以200億美元收購Groq相關資產後，首度將其技術正式商業化。

[caption id="attachment_265944" align="aligncenter" width="1672"] 輝達（NVIDIA）昨（24）日宣布，Groq 3 LPX機櫃已進入全面量產。（圖／AI生成）[/caption]

輝達資深總監Dion Harris表示，Groq 3 LPX將與Vera CPU及Rubin GPU一同部署在新型雲端業者Nebius的資料中心，預計今年稍晚正式上線。

輝達快速把Groq晶片導入量產，也反映低延遲AI推論的重要性持續提高。這類晶片主要用來縮短AI Agent產生回應的等待時間，尤其在程式碼生成等需要即時互動的應用中更為重要。

Harris表示，對提供AI Token服務的業者而言，更低的延遲也能讓雲端服務商推出價格更高的進階服務方案，滿足對反應速度要求更高的客戶。

200億美元收購後快速商業化

輝達去年12月以200億美元收購AI晶片新創Groq的部分資產，是公司歷來規模最大的收購案。

Groq架構的一大特色，是直接在晶片裸晶上整合500MB高速SRAM，希望降低資料必須頻繁往返外部記憶體造成的瓶頸。

Groq晶片由三星電子負責製造，輝達GPU則主要由台積電生產。

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輝達此次推出的Groq 3 LPX機櫃，單一機櫃內整合256顆Groq 3晶片。根據Artificial Analysis測試數據，Groq 3 LPX每秒可輸出3,400個Token。

低延遲推論成新戰場 AMD、Cerebras也搶進

低延遲AI推論市場競爭也正快速升溫。

AMD今年稍早宣布，將把自家機櫃級系統與Cerebras晶片整合，同樣鎖定低延遲推論市場。

OpenAI近期公布的Ultrafast模式則宣稱可達每秒750個Token，並由Cerebras技術驅動。

不過，這類低延遲晶片並不是要取代GPU。

GPU仍是目前AI運算的主要核心，可以同時處理模型訓練與推論，也能因應不同模型與新技術；Groq這類晶片則主要鎖定推論流程中的「Decode」階段，也就是模型逐步生成Token的過程。

Harris表示，重點並不是取代GPU，而是「針對工作負載的不同部分，使用合適價格、合適的處理器」。

Groq與Vera Rubin分工 黃仁勳：程式碼工作負載四分之一交給Groq

輝達目前也正在加快Vera Rubin系統出貨，該平台今年稍早已進入生產。

今年3月發表Vera Rubin與Groq 3 LPX時，執行長黃仁勳曾預估，從目前Blackwell世代到新一代Vera Rubin系統，累計銷售額至2027年可達1兆美元。

黃仁勳當時也表示，未來針對程式碼相關AI應用，會把資料中心約四分之一的空間配置給Groq晶片。

他當時表示：「其餘的資料中心則全部都是Vera Rubin。」

輝達預計本週三（26）公布最新財報。

來源：CNBC

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