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2026-2030 NVIDIA AI展望：GPU至LPU整機櫃佈局與推理趨勢
發佈日期
2026-03-17
更新頻率
不定期
報告格式
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。
重點摘要
- 硬體多元佈局：從單一晶片走向GPU、CPU及LPU整機櫃高度整合，全面涵蓋AI訓練至低延遲推理需求，強攻代理型AI市場。
- 架構基建升級：首創「解耦合推理」架構分流運算瓶頸；散熱轉向液冷；連線採銅線與共封裝光學雙軌並行，帶動高階記憶體爆發性需求。
- 穩固市場護城河：面對雲端廠自研晶片威脅，NVIDIA藉由作業系統、網通基建與算力硬體的深度綁定，強化客戶黏著度以捍衛龍頭地位。
目錄
- 前言
- NVIDIA's Product Roadmaps to Segment into GPUs, CPUs, and LPUs when Targeting the AI Market
- 預期Vera Rubin Rack型態將於2H26後推出逐步取代GB300市場
- NVIDIA's Projected Quarterly Shipment of GB/VR Racks between 2025 and 2026
- NVIDIA亦提出Vera CPU作為強化Agentic AI基礎設施
- NVIDIA新提出LPU作為AI解耦合推理架構要角
- NVIDIA Introduces Disaggregated Inference LPX Rack Design That Is Distinct from VR Rack
- NVIDIA發展新世代晶片百花齊放將支撐Memory未來成長力道
- NVIDIA發展CPO強化整櫃式AI晶片及系統高速互連效能
- Overview of NVIDIA's Chip Generations and Rack Interconnect Architectures
- 小結：面臨CSP ASIC日愈擴大市占挑戰，NVIDIA從CPU、GPU到LPU各面向積極推動整合式Rack型態強化從AI訓練擴及至AI推理應用
<報告頁數：8>
報告分類: AI/HBM/Server
