一、什麼是「第八代 GPU 微架構」？
GPU 微架構指晶片內部的核心邏輯設計，是硬體世代的劃分單位。
NVIDIA 歷代資料中心微架構依序為：Fermi → Kepler → Maxwell → Pascal → Volta → Ampere → Hopper → Blackwell。Blackwell 因此被稱為「第八代」。每一代在製程、記憶體與運算單元上都有質的飛躍。
二、Blackwell 晶片家族：B100、B200 與 GB200 的關係
| 型號 | 主要定位 | HBM3e 容量 |
|---|---|---|
| B100 | 高效能推論／中型訓練 | 192 GB |
| B200 | 旗艦級訓練 | 288 GB |
| GB200 | Grace CPU + 2×B200 | 576 GB |
專有名詞解釋：
Chiplet：將一顆大晶片拆成多顆小晶粒，再透過高頻寬互連封裝在同一載板，可提高良率並降低成本。
HBM3e：第 3 代高頻寬記憶體的強化版，頻寬與容量均優於 HBM3。
NVLink‑C2C：NVIDIA 第 5 代 GPU 直連通道，單鏈可達 1.8 TB/s。
三、Blackwell 的技術亮點
-
雙晶粒架構：在資料中心 GPU 首度全面導入 chiplet，突破 2080 億個電晶體極限。
-
FP4／FP6 低精度格式：Transformer Engine 2.0 允許以更低位元進行 AI 訓練，在相同功耗下可提升 2× 性能。
-
HBM3e + NVLink 5 組合：單卡 8–10 TB/s 記憶體頻寬，八卡 HGX 板間帶寬達 14.4 TB/s。
-
硬體級安全與收斂引擎：檢查點加密、防止模型洩漏，並內建快速恢復機制。
四、用途：從 LLM 訓練到 HPC 超算
-
生成式 AI：B200 針對 >2 T 參數大模型優化記憶體與頻寬；B100 適合高吞吐推論。
-
雲端推論服務：Azure、AWS 宣布部署 GB200 SuperPOD，可在一個機櫃提供 30 TB 共享記憶體。
-
科學運算：蛋白質摺疊、氣候模擬等雙精度／混合精度運算受惠於更高 FP64/FP8 效能。 (nvidianews.nvidia.com)
五、主要競品
| 產品 | 製程／記憶體 | 特點 |
|---|---|---|
| AMD Instinct MI300X | N5/N6 + 192 GB HBM3 | APU 整合、Infinity Fabric 4 |
| Intel Gaudi 3 | N5 + 128 GB HBM3 | 高效矩陣運算、成本優勢 |
Blackwell 以更大記憶體及 NVLink 生態維持領先，但 MI300X 在功耗／成本具優勢；Gaudi 3 透過開源軟體與低價策略吸引用戶。
六、「閹割版」Blackwell：傳聞焦點
由於 2024–2025 年美國出口管制規定將 GPU 記憶體頻寬上限設在約 1.8 TB/s，原版 H20、B100 均超標。NVIDIA 擬推出 「B20」或「Blackwell China Edition」：
-
使用 GDDR7 取代 HBM3e，避免觸及 CoWoS 封裝。
-
降低 SM 數量與 NVLink 頻寬，使峰值帶寬落在 1.7 TB/s。
-
價格區間 6,500–8,000 美元，約為 H20 的 7 成。
-
量產時程：2025 Q3，並視法規調整第二顆更低階版本於 Q4 釋出。
消息指稱 NVIDIA 仍仰賴 CUDA 生態鎖住中國雲端客戶，以抵禦華為 Ascend 910B 的市占侵蝕。
風險提示： 若後續美方再收緊規範，或中國扶植本土 AI GPU，Blackwell 降規版的銷售預估仍存不確定性。
七、概念股與供應鏈佈局
| 產業鏈環節 | 台／美公司 (代號) | 關聯度 | 投資亮點 |
|---|---|---|---|
| 先進製程 | 台積電 (TSM) | 獨家 4NP 製程、CoWoS-L 產能吃緊 | HBM 封裝需求推升 ASP |
| HBM3e 記憶體 | SK 海力士 (000660.KS)、美光 (MU) | 單卡 12 高堆 HBM3e | 供不應求、價格向上 |
| 基板 | 景碩 (3189.TW)、欣興 (3037.TW) | CoWoS‑L ABF 載板 | 擴產帶動毛利提升 |
| 散熱 | 超眾 (6230.TW)、奇鋐 (3017.TW) | 浸沒／液冷方案 | 液冷滲透率提升 |
| 雲端部署 | 微軟 (MSFT)、亞馬遜 (AMZN) | 公有雲 GPU 服務 | 儲蓄 AI CapEx 強勁 |
八、結論
Blackwell 透過 chiplet、HBM3e 與 NVLink 5 打造單卡 ExaFLOPS 級效能，成為下一波 AI 工廠的核心。B100 與 B200 的模組化設計提供雲端到邊緣的靈活拼圖；同時，面向中國的降規版顯示 NVIDIA 在合規與市占之間尋求平衡。投資人應持續關注美中管制、HBM 供給瓶頸與競品追趕，才能在 AI 伺服器資本支出週期中掌握機會。
