GB200
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🟩 NVIDIA AI Scale Roadmap
（H100 → H200 → B200 → GB200 → Rubin）
這條 roadmap 是近年 AI 基礎設施最重要技術演進之一。
本質是一條：
AI 模型 scaling 需求 → GPU 架構 → 系統級算力
演化鏈。
🟩 NVIDIA 全 GPU Hierarchy
（RTX 5090 → RTX Pro → H200 → B200 → GB200）
NVIDIA GPU 並不是單一產品線，而是完整算力層級架構。
可理解為：
PC → 工作站 → 單卡 AI → AI 基礎設施 → AI 超級系統
🟩 NVIDIA RTX 5090 vs B200 完整比較
這兩張 GPU 雖然同屬 Blackwell 架構，但定位完全不同：
RTX 5090 → 消費級 / 工作站 / 遊戲 / 本地 AI
B200 → 資料中心 / AI 訓練 / 超級算力
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一、 48V 轉 800V 的核心影響與變革
在 AI 資料中心與電動車架構中，電力轉換效率是系統穩定與成本的關鍵。
隨著 AI 運算需求噴發，從 48V 轉向 800V 的核心邏輯在於：相同功率下，電壓越高，電流越小，熱損耗與線材重量隨之大幅降低。
投資機會...
一、全球供應鏈座標 (Global Supply Chain Mapping)
位階分析
台達電屬 Midstream → 以電源供應器、DC/DC、被動元件、散熱與系統整合（Power Shelf / Power Rack / Sidecar / CDUs）為核心。
近年延伸至 Infr
當 NVIDIA 將單一機櫃功率目標指向 1 MW（百萬瓦），市場看到的往往是算力的倍增，卻忽略了基礎設施正面臨「歐姆定律」的物理審判。若沿用舊有低壓架構，電流將暴衝至 20,000 安培，這在工程上意味著災難性的重量與損耗。經由深入拆解 800V 高壓直流（HVDC）架構的底層邏輯。這不僅是...
2025 年，大銀微系統交出了營收年增 20.44% 的成績單，更關鍵的是，它打破了自動化產業「年底淡季」的慣例，12 月營收逆勢創高。這不僅是週期的庫存回補，更是半導體先進封裝產能擴充的直接訊號。許多投資人受困於單季 EPS 的匯兌波動，卻忽略了其毛利率曾在 Q2 衝上 37.78% 的質變真相。
當 NVIDIA 將 72 顆 GPU 塞進一個機櫃，功率密度呈倍數跳升，傳統的供電與氣冷邏輯已逼近物理極限。這是一場發生在機房圍牆內，關於電與熱的微觀戰爭。
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光通訊產業正經歷一場從電信基礎建設轉向 AI 運算叢集的劇烈典範轉移。波若威（3163）在經歷了 2024 年營收衰退的陣痛後，第四季繳出了營收年增 30% 的強勁成績單，宣告營運拐點正式確立。
