輝達（Nvidia）執行長黃仁勳在2025 CES（美國消費電子展）專題演講中，除了聯發科之外，並未特別點名哪些有合作的台灣供應鏈，但在他提到GB 200 機櫃正在全面量產時，舞台上大螢幕秀出了多家GB200的客戶及供應商。
從大螢幕上可以看到的供應商名單，從廣達（2382）、鴻海（2317）、和碩（4938）、華碩（2357）、英業達（2356）、技嘉（2376），到緯創（3231）旗下的緯穎，全部都到齊了。
有意思的是，黃仁勳提到，以2024年第四季開始出貨的GB200 NVL72機櫃為例，由於重達一噸半，所以代工廠並非全部組裝完畢後出貨，而是「化整為零」運到客戶端的資料中心，再就地組裝起來的。
一台GB200機櫃，零組件多達60萬個！
黃仁勳在CES專題演講中，提到了專門提供資料中心的GB 200 NVL72機櫃的一些統計數據，整理如下：
1. 零組件高達60萬個，大約是20輛汽車的重量
2. 消耗電力是120千瓦
3. 總共用上全長兩英里的銅線及5000條電纜，才能把所有的GPU連在一起
4. GB200由全球15家供應商的45家工廠製造，構型超過200種，才能滿足全球各地資料中心的不同需求
5. 由於GB200實在太重了，因此必須分拆為零件，運到客戶端的資料中心，再現場組裝及安裝
▲黃仁勳在CES專題演講展示了由台廠代工的GB200 NVL72晶片及機櫃。（圖片來源：陳睿緯攝影）
「才過了一個世代，我們訓練AI模型的成本就少了三倍」
黃仁勳提到，目前全球AI運算的需求非常大，因此需要更有效率的硬體設備。
他說明，新一代的Blackwell設備在耗電每瓦特的性能，比前一代提高了四倍，若以同樣價格計算的性能也提高三倍。
▲黃仁勳在CES專題演講展示了由台廠代工的GB200 NVL72晶片及機櫃。（圖片來源：陳睿緯攝影）
「這也就是說，才過了一個世代，我們訓練AI模型的成本就少了三倍，或是你如果把要訓練的AI模型放大三倍，總成本是一樣的。」
其次，每個資料中心都有用電量的限制，「所以如果（新一代Blackwell）耗電每瓦特的性能，是上一代的四倍，那資料中心可以創造的營收或業務量，應該也是有四倍，所以這些AI工廠系統，在今天真的是變成了工廠。」
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