- AI 訓練與推理的高算力需求
- 原因：現代 AI 模型（如 GPT-4、LLaMA、Stable Diffusion 等）在訓練和推理階段需要處理海量數據，並執行複雜的矩陣運算。傳統 CPU 的串列處理能力不足以應對這些工作負載，而 GPU 的平行運算能力則能大幅加速。
- 輝達優勢：輝達的 GPU（如 B100、B200）配備 Tensor Core，能高效處理 AI 所需的張量運算。例如，B100 在 FP8 精確度下可達 2.8 PFLOPS，遠超傳統 CPU 的運算能力。
- 實際例子：Google 用於訓練 Gemini 模型的 TPU 是自研晶片，但其資料中心仍大量採購輝達 H100 和 B200 用於推理任務，因為 GPU 在即時應用中的靈活性更高。
- 雲端服務的多樣化工作負載
- 原因：雲端服務供應商（如 AWS、Azure）需要支援遊戲串流、虛擬桌面、科學模擬等多種應用，這些任務需要高吞吐量和低延遲的運算能力。
- 輝達優勢：輝達的 NVLink 和 HBM3e 記憶體技術提供超高頻寬（例如 B200 的 6.1 TB/s），能快速處理大規模數據傳輸，這對雲端渲染和資料庫查詢尤為重要。
- 實際例子：AWS 的 EC2 P5 實例搭載 H100 GPU，專為雲端 AI 和遊戲串流設計，顯示輝達晶片已成為雲端基礎設施的核心。
- 高效能運算（HPC）的需求
- 原因：HPC 應用（如氣候模擬、藥物研發）需要處理極高的浮點運算負載，這是 GPU 的強項。
- 輝達優勢：Blackwell 架構的 GB200 Superchip 整合 GPU 和 Grace CPU，提供 7 PFLOPS 的 FP8 性能，並支援 NVLink Switch 組建超大叢集，滿足超級電腦的需求。
- 實際例子：美國橡樹嶺國家實驗室的 Frontier 超級電腦使用了數千顆輝達 GPU，成為全球最快的運算系統。
- 生成式 AI 與推理時代的崛起
- 原因：隨著生成式 AI（如 ChatGPT、DALL-E）和推理型模型（如 DeepSeek R1）的普及，資料中心需要支援“測試時擴展”（test-time scaling），即推理時投入更多算力以提升模型性能。
- 輝達優勢：黃仁勳在 2025 年 2 月財報中提到，推理需求是當前算力的“百倍以上”。Blackwell 的第二代 Transformer Engine 專為此優化，使其成為應對新趨勢的理想選擇。
- 實際例子：Meta 計畫 2025 年部署 35 萬顆 B200 GPU，用於其 AI 基礎設施，顯示推理需求正推動輝達晶片採購。
- 生態系統與軟體支援
- 原因：資料中心不僅需要硬體，還需要與之匹配的軟體堆疊來簡化開發與部署。
- 輝達優勢：NVIDIA 提供 CUDA、cuDNN 和 NGC 等工具，讓開發者能輕鬆利用 GPU 加速 AI 和 HPC 應用。這種生態系統的完整性是競爭對手（如 AMD、Intel）短期難以追上的。
- 實際例子：大多數 AI 框架（如 PyTorch、TensorFlow）都針對 CUDA 優化，進一步鞏固輝達在資料中心的地位。
資料中心與輝達晶片的關係
- 硬體供應與依賴
- 資料中心是輝達晶片的主要應用場景，而輝達則為資料中心提供關鍵的運算硬體。這種關係是相互依存的：資料中心需要輝達的高效能 GPU 來滿足客戶需求，而輝達的收入（2025 財年資料中心業務佔比超 80%，達 1044 億美元）也高度依賴資料中心市場。例如，2025 年 Blackwell 晶片的產能全數售罄，客戶包括 AWS、Google、Microsoft 等，顯示資料中心對輝達的依賴程度。
- 技術驅動與市場需求
- 輝達的技術創新（如 Blackwell 的雙晶粒設計、NVLink 5.0）直接回應資料中心的算力需求，而資料中心的需求（如推理型 AI 的增長）又推動輝達開發更強大的產品。這種雙向驅動關係加速了 AI 時代的技術進展。例如，DeepSeek R1 的成功促使資料中心增加推理算力，輝達隨之推出 B200 和 GB200 來滿足這一趨勢。
- 競爭與替代壓力
- 雖然輝達目前主導資料中心 GPU 市場（市佔率約 90%），但資料中心也在探索替代方案，如 AMD 的 Instinct MI300 系列或自研晶片（如 Google TPU）。然而，輝達的生態優勢和性能領先使其短期內難以被取代。關係意義：資料中心依賴輝達的同時，也在尋求多元化供應鏈以降低風險，這可能長期影響輝達的定價權。
- 經濟與策略聯繫
- 資料中心的資本支出（CapEx）直接影響輝達的營收。例如，2025 年雲端供應商在 AI 基礎設施上的 3200 億美元投資中，輝達晶片佔據了很大比例。反過來，輝達的產品路線圖（如 Blackwell Ultra）也為資料中心規劃提供了方向。例如，黃仁勳預告 Blackwell Ultra 將於 2025 下半年推出，這促使資料中心提前調整採購計畫。
總結
資料中心需要輝達晶片是因為它們提供了無與倫比的平行運算能力、生態系統支援和高效率，滿足 AI、HPC 和雲端服務的核心需求。輝達與資料中心的關係是技術與市場的共生：資料中心依賴輝達的硬體來實現業務增長，而輝達則靠資料中心的需求推動其創新與收入。這種關係在生成式 AI 和推理時代尤為緊密，輝達的 Blackwell 系列（B100、B200、GB200）正是這一趨勢下的產物。
