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輝達（NVIDIA）訂3月16至19日在美國加州聖荷西（San Jose）舉行GTC大會，黃仁勳屆時將發表主題演講。除了預告釋出與Groq的合作平台外，還表示AI是一塊「5層蛋糕」。甚至，預告將準備幾款前所未見的全新晶片，引發市場遐想。對此，經濟日報整理相關資訊，帶領讀者一起來看，輝達GTC大會前有哪些亮點？
一、神秘且驚喜的新晶片架構將登場？
產業人士先前向朝鮮日報旗下媒體Chosun Biz透露，繼Blackwell和Rubin之後，Feynman是輝達正在研發的下一代資料中心圖形處理器（GPU），預計將於2028年開始量產，而出貨給客戶的時間有可能延至2029-2030年，主要取決於輝達的策略。
此外，消息透露，Feynman將首次採用台積電的A16（1.6奈米）晶片。A16晶片是半導體領域的大躍進，採用超級電軌（SPR）和全球最小的節點技術。
為了降低 AI 資料中心的通訊能耗並解決散熱瓶頸，也傳將導入光通訊技術取代傳統金屬導線。
輝達有望成為台積電在A16製程節點初期量產階段的第一位客戶，很可能也是唯一的客戶。
二、Vera Rubin平台的發展及運用
輝達預料推出一款基於Groq技術的LPU，和即將問世的新一代旗艦級「Vera Rubin」圖形處理器協同運作。這一系列產品目的在擺脫對手追趕，並應付新型態的AI應用之需。
輝達目前旗艦級的 Blackwell和Rubin 系統，均仰賴高頻寬記憶體（HBM）來處理 AI 模型運作時龐大的數據負載。
對此，金融時報引述知情人士報導，Groq架構的晶片採用SRAM（靜態隨機存取記憶體），而非HBM所使用的DRAM。SRAM取得較為容易，且更適合用來提升AI「推理」任務的速度。
預計該公司將公布整合Groq技術的新產品，專注於「推論」，將運行模型而非訓練模型。
Third Bridge分析師麥戈尼格爾（William McGonigle）也認為，輝達將推出一系列新的伺服器，結合Groq的晶片和輝達的網路技術，從而打造一款速度快、成本效益高的產品。而且麥戈尼格爾預測，輝達將將展示僅採用其自家中央處理器（CPU）的伺服器。
三、次世代銅箔基板技術升級
天風國際證券分析師郭明錤表示，輝達（Nvidia）和中國大陸滬電股份公司已開始測試次世代銅箔基板（CCL）材料M10，將帶動未來人工智慧（AI）伺服器印刷電路板（PCB）材料新一輪升級周期。
郭明錤表示，如果測試順利，M10 CCL與PCB預計2027年下半年將開始量產。從量產性與商業化考量，M10目前使用的石英布（Quartz Cloth），未來可能改為第二代低介電玻纖布（Low Dk-2）。
相較於M9僅台光電通過認證，郭明錤揭露目前M10測試共三家CCL供應商，除了台光電，還新增一家中國大陸廠與一家台廠。
四、全面導入矽光子技術？
美國銀行分析師 Vivek Arya 則指出，投資人關注的另一個焦點，將是輝達在擴展型網路中的專有光學技術。輝達的 NVLink 擴展技術能將多種晶片連接起來，運作如同單一晶片，能大幅提升頻寬並降低延遲。
輝達本月初宣布和 Coherent和 Lumentum 達成兩項非獨家協議，針對先進雷射系統和光學網路產品展開合作。這兩家公司皆為「矽光子」技術的領導者。
輝達當時指出，光學互連和先進晶片封裝技術攸關提升資料中心的能源效率及頻寬。
五、GTC大會前 黃仁勳端「5層蛋糕」
輝達的「五層蛋糕」是在講整個 AI 產業從底到頂的五個層次：能源 → 晶片 → 基礎設施 → 模型 → 應用
能源（Energy）：提供電力，把電轉成運算能力，是 AI 能「生產多少智慧」的根本上限。
晶片（Chips）：像 GPU 這種處理器，把能源高效率轉成運算，要求大量平行運算、高頻寬記憶體和高速互連。
基礎設施（Infrastructure）：機房、供電、散熱、網路和把數萬顆晶片變成一台「AI 工廠」的大型系統，重點不是存資料，而是製造智慧。
模型（Models）：在基礎設施上訓練出來的各種 AI 模型，例如語言、蛋白質、化學、物理、機器人、自主系統等，不只 LLM。
應用（Applications）：真正產生經濟價值的地方，例如藥物研發平台、工業機器人、法律助理、自駕車、人形機器人等。
| 層級 | 關鍵角色 | 關鍵問題是什麼？ |
|---|---|---|
| 能源 | 發電、供電系統 | 有沒有足夠又穩定、便宜的電來跑 AI？ |
| 晶片 | GPU、加速器、記憶體與互連 | 一度電能換出多少運算？速度與成本如何？ |
| 基礎設施 | 機房、冷卻、網路、AI 工廠 | 能不能把成千上萬顆晶片當成一台大電腦用？ |
| 模型 | 語言、科學、機器人等各種模型 | 模型懂不懂語言、科學、真實世界？可靠度夠不夠？ |
| 應用 | 產品與服務（軟體或機器） | 有沒有真正解決產業問題、創造營收？ |
為什麼要用「蛋糕」這個比喻？
每一層都依賴下面那一層：沒有電，就沒有晶片；沒有晶片，就沒有 AI 工廠；沒有工廠，就訓練不出模型，自然也做不出應用。
每一層又會反過來拉動下層投資：強大的開源模型與應用（像 DeepSeek-R1）出現後，會推高對訓練算力、機房、晶片與能源的需求。
從宏觀角度看，這是一場「基礎設施建設」：未來還要投入數兆美元興建晶圓廠、電腦組裝廠與 AI 工廠，被形容為人類史上最大規模的基礎建設工程之一。
對產業與工作意味著什麼？
這不只關於軟體工程師：AI 工廠需要大量電工、水管工、鋼鐵工人、網路技術員等技職人力，而且薪資不錯、目前供不應求。
在白領工作上，AI 是「提升生產力的工具」，而不是直接取代全部職位；例如放射科醫師用 AI 看片後，可以把時間轉去判斷、溝通與照護，整體醫院反而可以服務更多病人、雇用更多人。
六、輝達2026GTC盛會 那些產業跟著受惠？
多位華爾街分析師已搶先重申對看好輝達的立場。Redburn分析師米蘭德給予輝達「買進」評等。
台股部分，野村高科技基金及野村e科技基金經理人謝文雄進分析指出，台灣AI供應鏈結構面三主線不變：
◎ 其一，先進封裝（CoWoS） 為 AI 產能樽頸，市場普遍預期 2026–2027 年仍偏緊
◎ 其二，HBM（含 HBM3E/4） 供需吃緊延續
◎ 其三，T Glass／玻纖布 與低 CTE 玻璃材料因封裝面積與層數上升而見結構性缺口，上游擴產與替代材料驗證時程成為 2026 年關鍵變數。
上述皆支撐 AI 基建投資自封裝、材料、傳輸、散熱等長鏈條持續擴散。
野村投信投資策略部副總樓克望分析，GTC 將把資金與敘事重新聚焦於：
◎ 算力架構升級（加速卡／伺服器平台／軟硬整合）
◎ 頻寬突破（800G/1.6T 光鏈路、CPO／矽光）
◎ 資料中心效率（電源管理、機櫃熱設計、水冷、BBU 備援）
◎ 先進封裝產能節點（CoWoS、載板／材料）
企業端升級可望自雲端延伸至一般伺服器與邊緣設備，利多由龍頭外溢至更多零組件與次產業鏈。
伺服器代工包含：鴻海（2317）、廣達（2382）、緯創、緯穎（6669）、英業達（2356）、和碩（4938）、仁寶（2324）、技嘉（2376）、神達（3706）
品牌廠則有：華碩（2357）、技嘉（2376）、微星（2377）及宏碁（2353）集團旗下安圖斯科技
關鍵零組件：欣興（3037）、聯茂（6213）、金像電（2368）、佳必琪（6197）。
電源：預期輝達最新伺服器平台將大秀創新的800V高壓直流（HVDC）電源架構及液冷散熱技術，看好台達電（2308）、光寶（2301）提供「從電網到晶片」的全方位整合方案。
矽光子：封測大廠日月光（3711）投控及旗下矽品都已經投入矽光子、CPO封裝技術研發，台星科（3265）、矽格（6257）及訊芯-KY（6451）等中小型封測廠也規劃跨入矽光子市場。另外，不只聯亞（3081）測試介面在矽光子、CPO領域亦相當重要，如旺矽（6223）、穎崴（6515）。
機器人／邊緣AI：黃仁勳多次強調「代理式AI」與機器人技術未來潛力，帶動自動化設備廠盟立（2464）、感測技術廠鈺創（5351），宏碁（2353）、啟碁（6285）也切入AI領域，表現受到注目。
此外，還有半導體相關的至上（8112）、光洋科（1785）等，以及，上詮（3363）、貿聯-KY（3665）、勤誠（8210）、雙鴻（3324）、研華（2395）、新漢（8234）、所羅門（2359）及廣運（6125）等輝達關鍵元件夥伴。
法人看好，輝達三大主流規格更新，台鏈扮演要角，光通訊、電源、散熱模組相關領域廠家將成為大贏家。
（資料來源： 記者黃彥宏、秦昱翔；編譯劉忠勇、林文彬、林聰毅；此文章為 AI 協作）
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