今（22）日早上，輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳的私人飛機降落松山機場，已是今年第三度來台。他表示是為了新一代晶片架構「Rubin」而來，並拜訪合作夥伴台積電。
在今年 5 月的國際電腦大展（Computex）結束後，黃仁勳只預告明年會來台灣過年，究竟 Rubin 為什麼重要到讓他短期內再度訪台？
從 Hopper 到 Rubin，輝達 3 代晶片架構見證 AI 算力革命
輝達之所以是 AI 軍火商，是因為迭代的晶片架構都踩在產業需求上，每每推出新產品，都成為市場話題、被視為下一代 AI 發展的標竿。
例如，助攻 ChatGPT、GPT-4 等生成式 AI 崛起的，是推出於 2022 年的 Hopper 架構，主要用於大型語言模型的訓練和推理。這款架構讓 AI 從實驗室走向大眾，奠定了輝達在 AI 時代的領導地位。
隨後的 Blackwell 架構於 2024 年成為當家花旦，為了更大規模的 AI 模型訓練和複雜推理任務而設計。目前 Amazon、Microsoft、Google 等雲端巨頭的 AI 服務，以及企業級 AI 應用，大多仰賴 Blackwell 的強大運算能力，這款架構讓 AI 從簡單對話發展到複雜的多模態理解。
而今年，黃仁勳在 3 月 GTC 大會上端出的大菜，就是比前幾代都更強大的 Rubin。預計 2025 年底量產、2026 年初開賣。
Rubin 採用 3 奈米製程，配備 288GB 的 HBM4 記憶體，記憶體頻寬達 13TB/s，搭載全新的 NVLink 7 連接技術。他說「基本上一切都是全新的，除了機箱，」CPU、GPU、網路和記憶體全部重新設計，從 Hopper 到 Blackwell 再到即將推出的 Rubin，算力提升軌跡是 1 倍、68 倍、900 倍，根本是指數級飛躍。
Rubin：黃仁勳口中的「全新世界」
但 Rubin 的真正革命性在於架構設計，黃仁勳強調這是為了實現他的效能擴展（scale up）策略：在單一系統內集成更多運算能力，而非簡單增加系統數量。「在向外擴展（scale out）之前，你必須先向上擴展（scale up）。」這種設計理念讓 Rubin 能在相同空間和功耗下提供前所未有的運算密度。
而 Rubin Ultra 版本，預計 2027 年推出，要將 16 個 GPU 晶片集成在一個封裝中，黃仁勳稱之為「極致大」（extremely large），也暗示他對未來 AI 需求的預測。
看好未來算力需求，輝達要吸引更多大戶
但是，未來真的需要這麼多算力嗎？還讓世界級執行長親自盯進度？
儘管 DeepSeek 等公司發表更輕巧的 AI 模型，讓部分市場人士質疑是否真需要如此強大的算力，但黃仁勳在 GTC 大會上不斷強調「AI 工廠」的概念，他認為 AI 產業將朝向更智慧、更複雜的方向發展，而非更輕量化，Rubin 正是支撐這個願景的核心硬體。
最新的市場數據印證了黃仁勳的判斷：全球最大代工廠鴻海預期 2025 年第三季 AI 伺服器營收將年增 170%，機架銷售更將暴增 300%。TrendForce 報告顯示，全球 AI 伺服器出貨量預計 2025 年年增 24.3%，最樂觀情境下甚至可達 28% 年增率。配備高頻寬記憶體（HBM）的高端伺服器出貨量預計超過 100 萬台，年增 40%。
這些數字代表企業對更強大算力的需求。黃仁勳今年稍早表示，「AI 的計算需求比我們去年認為需要的輕鬆高出了 100 倍。」他說，非推理型 AI 處理複雜問題時，可能只生成 439 個 tokens 就給出錯誤答案；而推理型 AI 會生成約 9000 個 tokens，仔細思考每個步驟後給出正確結論。
真正的關鍵在於 AI 應用，黃仁勳看到了下一階段：物理 AI 的崛起。這種 AI 要理解真實世界的物理規律：摩擦力、慣性、因果關係。當 AI 從處理資訊擴展到控制機器人、自動駕駛、智慧製造時，所需的算力將呈等比級數增長。
黃仁勳為何現在必須造訪台積電？
黃仁勳表示目前已有 6 顆晶片「Tape out」（晶片設計首次定案，是半導體產業的關鍵里程碑），包括新的 CPU、GPU、NVLink 互聯晶片、交換器晶片、網路傳輸晶片、矽光子晶片。
而現在拜訪，是因為時程對輝達而言至關重要。輝達目前握有 AI 高階晶片市場 85-90% 市占率，但在風口浪尖的產業，任何出貨延遲都可能讓競爭對手有機可乘。
另一方面是客戶壓力，通用汽車（General Motors）承諾使用 Rubin 進行自動駕駛和智慧工廠，大客戶也在等待這些晶片。 這些應用需要的不是現有的文字處理 AI，而是能夠理解物理世界、進行即時決策的智慧系統，換言之，還是算力。
且輝達與台積電的關係已達前所未有深度，輝達有 95% 營收來自台積電製造的晶片，台積電 11% 營收來自輝達。雙方合作金額從 2020 年的 130 億美元成長到 2024 年的 570 億美元。當 Rubin 這種複雜度前所未有的產品需要量產時，拜訪重要夥伴也是必要之舉。
在這場決定 AI 未來十年發展方向的戰略中，黃仁勳已經下注，而他選擇在台灣確保這個賭注能夠實現。
資料來源：tom’s hardware、AP、Reuters、NVDIA、Business Insider；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：李岱君
核稿編輯：王宥筑
