NVIDIA高階GPU出貨以Blackwell系列為主力，Rubin平台因HBM4良率與散熱設計等上游整備議題遞延，預計待明年上半年後逐步放量成為主流，同時HBM持續為AI晶片供給瓶頸。
全球AI訓練與推論算力2026年將倍增，北美CSP積極擴大Capex並自研ASIC晶片，NVIDIA則藉生態系整合與收購鞏固領先地位，記憶體頻寬漸成產出瓶頸。
AI server需求受Hyperscale及Agentic AI推論應用驅動，預期未來年均成長近兩成，帶動CSP整櫃式方案及自研ASIC放量，並推升Rack Power與資料中心建置規模，惟電網瓶頸與政治風險為主要挑戰。
NVIDIA為防堵雲端廠自研晶片競爭，全面升級AI工廠佈局，推出涵蓋GPU、CPU與LPU的整機櫃方案，雙向通吃訓練與推理市場。透過解耦合架構、光學互連及軟硬體生態系，精準解決能效瓶頸並鞏固霸主地位。
TrendForce指出，AI推論服務激增帶動大容量儲存需求，傳統HDD供應不足，促使CSP業者轉向Nearline SSD。NAND Flash供應商加速QLC驗證與擴產，以填補HDD缺口。未來，更大容量、低成本SSD將更廣泛應用於AI儲存，帶動ent...
