輝達 B300 提前生產 法人看旺台積電、廣達等供應鏈輝達B300晶片生產進度提前至5月，採用台積電5奈米家族及CoWoS-L先進封裝，沿用Bianca架構 。其有望年底量產，將帶動台積電、牧德等供應鏈發展。因H20受限，B300填補產能，且裝置進機加速，法人看好相關企業獲利及出貨表現。輝達 GPU 產品路線圖輝達最新 B300 晶片生產進度提前至 5 月起跑，供應鏈消息透露，B300 採用台積電 5 奈米家族及 CoWoS-L 先進封裝，沿用輝達先前 Bianca 架構，零元件、ODM 代工學習曲線得以延續，輝達有望實現 GB300 於今年底進入量產。法人預估，將帶旺台積電、牧德、穎崴、健策及組裝廠廣達、緯創及鴻海等相關供應鏈。外界推測，由於 H20 喊卡，採用 5 奈米家族之 B300 補上產能空缺，而 Blackwell 架構已有 B200 量產經驗，能快速因應。供應鏈指出，搭配南科先進封裝 AP8 於 4 月初開始進機，為的就是要接續 B300 所要用到的 CoWoS-L 封裝，客戶需求殷切，推著台積電在產能快速建置；相關裝置業者表示，今年大客戶拉貨並沒有延後或變更，很大部分來自 CoWoS-L。輝達首席科學家 Bill Dally 於台積電北美技術論壇提到，B200 晶片以 CoWoS 封裝兩個 GPU，突破單一 Reticle Size（光罩尺寸）限制。半導體業者分析，台積電正在延伸各種先進封裝技術，透過加大封裝尺寸堆疊更多電晶體，突破摩爾定律限制。法人指出，牧德今年 2 月推出 CoWoS 六面檢測機，用於自動光學檢測，攜手夥伴鏵友益搶食海外大廠市佔；穎崴 AI GPU 晶片測試需求也會提前熱身，其中，高階同軸測試座與 MEMS 探針卡出貨將提升整體獲利表現。ODM 業者分析，GB300 運算托盤沿用 GB200 設計，其實更有利加快組裝進度，因為設計複雜、量產難度高，若能維持原設計，將加快 ODM 大廠出貨速度；對健策在內的零元件業者也會是好消息。目前未能掌握 B300 晶片是否會在亞利桑那州廠同步生產；半導體業者分析，由於美國仍缺乏 CoWoS-L 封裝能力，因此即便在美國生產，仍必須要回台灣進行後段處理。但對輝達而言，最新 AI GPU 在美國生產，會是呼應總統川普 MAGA 最有力證明。推測輝達執行長黃仁勳將會在 Computex 2025 將 AI GPU 順利量產作為好消息，此外亦會帶來更多在機器人領域相關的應用，並與台灣合作夥伴如聯發科再推新菜。 (芯榜)

在運算、網路和圖形發展史上，Nvidia 有許多獨特之處。但其中之一就是它目前手頭上有如此多的資金，而且由於其架構、工程和供應鏈，它在生成式人工智慧市場處於領先地位，因此它可以隨心所欲地實施它認為可能取得進展的任何路線圖。 到21 世紀，Nvidia 已經是一個非常成功的創新者，它實際上沒有必要擴展到資料中心運算領域。但HPC 研究人員將Nvidia 帶入了加速運算領域，然後AI 研究人員利用GPU 運算創造了一個全新的市場，這個市場已經等待了四十年，希望以合理的價格實現大量計算，並與大量數據碰撞，真正讓越來越像思考機器的東西成為現實。 向Danny Hillis、Marvin Minksy 和Sheryl Handler 致敬，他們在20 世紀80 年代嘗試製造這樣的機器，當時他們創立了Thinking Machines 來推動AI 處理，而不是傳統的HPC 模擬和建模應用程序，以及Yann LeCun，他當時在AT&T 貝爾實驗室創建了卷積神經網路。他們既沒有數據，也沒有計算能力來製造我們現在所知的AI。當時，Jensen Huang 是LSI Logic 的董事，該公司生產儲存晶片，後來成為AMD 的CPU 設計師。就在Thinking Machines 在20 世紀90 年代初陷入困境（並最終破產）時，黃仁勳在聖何塞東側的Denny’s 與Chris Malachowsky 和Curtis Priem 會面，他們創立了Nvidia。正是Nvidia 看到了來自研究和超大規模社區的新興人工智慧機遇，並開始構建系統軟體和底層大規模並行硬件，以實現自第一天起就一直是計算一部分的人工智慧革命夢想。 這一直是計算的最終狀態，也是我們一直在走向的奇點——或者可能是兩極。如果其他星球上有生命，那么生命總會進化到這樣一個地步：那個世界擁有大規模毀滅性武器，並且總是會創造出人工智慧。而且很可能是在同一時間。在那一刻之後，那個世界對這兩種技術的處理方式決定了它是否能在大規模滅絕事件中倖存下來。