全球 AI 算力短缺，輝達：仰賴台灣生態系擴增產能

人工智慧（AI）晶片大廠輝達（NVIDIA）新架構 Vera Rubin 全面量產，輝達 AI 與資料中心 GPU 產品行銷總監納拉辛漢今天受訪表示，市場對 AI 算力的需求，已遠遠超過目前能提供的運算總量，輝達需要台灣生態系協助將產能擴增到量產階段，以供應全球的 AI 工廠。

納拉辛漢（Shar Narasimhan）今天在GTC Taipei大會展示區接受台灣媒體採訪指出，台灣生態系從一開始就與輝達並肩同行，是非常棒的夥伴，並促成了許多不可思議的技術，讓輝達能夠擴展現場看到的新系統。

他強調，台灣供應鏈具備「非常努力工作」（Hard-working）與「技術極度先進」（Very advanced technology）兩大核心優勢，是不可或缺的夥伴。輝達也大幅簡化Vera Rubin平台設計，過去Blackwell架構需要花費2小時的製造步驟，Vera Rubin平台能以20倍速度完成，大幅提升生產吞吐量。

納拉辛漢直言，AI技術演進正引發硬體架構的變革，為因應代理式AI（Agentic AI）的工作負載需求，每次進行推論時都必須驗證答案。輝達為此在新平台配備搭載88個核心的獨立中央處理器（CPU），專門處理工具調用與答案驗證，並將回饋即時傳送到繪圖處理器（GPU），形成更高效的算力協同體系。

而輝達執行長黃仁勳經典名言從三年前的「買越多、省越多」，轉變為如今「買越多、賺越多」，納拉辛漢也有自己的解讀。

他分析，這兩句話背後代表的是營收、獲利與降低成本的綜合效益。對目前AI工廠而言，一方面需要Vera Rubin平台實現最低Token（詞元，指AI模型的最小運算單位）成本，另一方面需要最高的Token吞吐量。

「目前市場，任何手上有Token販售的人，都處於供不應求狀態。」納拉辛漢說，全球對AI算力的需求，已遠遠超過目前能提供的運算總量，這也是為何輝達需要台灣生態系協助將產能擴增到量產階段，以供應全球AI工廠。

（作者：吳家豪；首圖來源：輝達）