剛剛，輝達（NVIDIA）宣佈了一項重磅計畫：“首次在美國造AI超級電腦”。官網中寫道：“NVIDIA正在與合作夥伴一起，委託了超過100萬平方英呎的工廠，用於在亞利桑那州製造和測試 NVIDIA Blackwell 晶片，以及在德克薩斯州製造和測試AI超級電腦。”但別被標題迷惑了——這並不是簡單的晶片製造升級，而是一場涉及全球資源整合、本土化生產能力擴展的複雜戰略佈局。01 “芯”連“芯”：NVIDIA的超算聯盟拆解說明一下輝達的具體操作，這家公司的規劃非常完整：第一，NVIDIA計畫在德克薩斯州建設「超級電腦製造工廠」，其中一個在休斯頓與富士康合作建設，另一個在達拉斯與緯創資通合作建設，預計這兩家工廠將在未來12-15個月內實現大規模量產。NVIDIA Blackwell 晶片已經在台積電位於亞利桑那州鳳凰城的晶片工廠投產了。第二，NVIDIA還拉上了Amkor和SPIL這兩個封裝測試界的大腕，在亞利桑那州開展封裝和測試業務。（某種程度上，這是一個mini版的亞洲電子製造生態系統。）第三，未來四年，NVIDIA 計畫通過與台積電、富士康、緯創資通、Amkor和SPIL的合作，在美國生產價值5000億美元的AI 基礎設施。02 美國製造≠晶片製造：核心在於系統組裝NVIDIA 此次宣稱將在美國生產價值5000億美元的 AI 基礎設施，但這裡的重點並不能理解為是我們常聽到的詞語“造芯”，而是“組裝和整合”完整的 AI 超算系統。所以，我們需要分清楚兩個概念：晶片製造和系統整合。一方面，“晶片製造”是指從矽片到成品晶片的複雜工藝，這部分仍然主要依賴台積電等亞洲廠商。另一方面，NVIDIA 的“美國製造”更多指的是後期的製造、封裝、測試和系統級組裝——也就是把全球採購的核心零部件整合成一個完整的計算系統。舉個例子，這就像拼裝一輛超跑：發動機可能來自義大利，車身材料可能來自德國，這些元件像候鳥一樣在全球各地流轉，最終在美國完成“組裝”。03 全球供應鏈的複雜性：美國製造的背後沒有改變全球化電子產品，尤其是高端計算裝置，幾乎是全球化供應鏈的最佳範例。從晶片到 PCB（印刷電路板），從記憶體到散熱元件，各個零部件分佈在全球不同國家生產。輝達的 Blackwell 晶片仍然依賴台積電的最先進製程（目前主要在台灣和亞利桑那州的工廠完成），而封裝測試環節則交由 Amkor 和 SPIL 等公司負責。富士康和緯創資通負責整機組裝，分別在德克薩斯州的休斯頓和達拉斯建廠——這套供應鏈網路雖然在地理上分散，但通過美國本土的最終組裝。至於 “美國製造”的時機為何選擇此時？我們這裡不用多贅述了，懂得都懂。04 Blackwell 晶片：下一代 AI 超算的核心至於這次官宣的主角，讓我們簡單瞭解一下 Blackwell 晶片，它是輝達繼 H100 之後的下一代計算架構，在去年的GTC2024大會上宣佈。BlackWell的單顆晶片整合高達2080億個電晶體，將兩塊超大晶片通過每秒10TB高速互連整合為一體，突破了單晶片物理極限，帶來了算力和能效提升。Blackwell架構配備第二代Transformer Engine和第五代Tensor Core，支援FP4等新精度格式，顯著加速大模型訓練與推理，單晶片AI算力可達20 PetaFLOPS，支援10兆參數等級的生成式AI模型。所以根據輝達的官方描述，NVIDIA Blackwell架構是專為訓練和運行大規模 AI 模型而設計。NVIDIA這次還在官網中寫道：“NVIDIA AI超級電腦是新型資料中心的引擎，這種資料中心專為處理人工智慧而打造——AI 工廠，是驅動全新 AI 產業的基礎設施，預計未來幾年將建成數十座“千兆瓦 AI 工廠”，為美國 AI 工廠生產的NVIDIA AI 晶片和超級電腦，預計將在未來幾十年創造數十萬個就業崗位，並帶來數兆美元經濟。官網還寫道：“NVIDIA 將利用其先進的人工智慧、機器人和數字孿生技術來設計和營運這些設施，包括使用 NVIDIA Omniverse 建立工廠的數字孿生，以及使用 NVIDIA Isaac GR00T 建構機器人以實現製造自動化。”例如，借助 NVIDIA Omniverse 平台，輝達可以建立工廠的數字孿生，在虛擬環境中模擬生產流程、最佳化佈局、預測潛在問題。此外，使用 NVIDIA Isaac GR00T實現製造自動化，這意味著輝達不僅在造AI晶片，還在用 AI 來最佳化生產效率。這種“AI 製造 AI”的自洽邏輯令人印象深刻。對於這一舉措，我想可以做兩點理解。首先，這是AI算力產業鏈形態發生微妙變化的一個訊號。以Blackwell為核心的AI系統正嘗試在美國本土完成後段製造和部署閉環，這意味著產業邏輯正從“晶片即產品”轉向“系統即平台”。其次，從產業趨勢來看，AI超級計算系統將逐漸演變為“AI工廠”的標準化單元。NVIDIA所謂的“AI製造AI”路徑——通過Omniverse打造數字孿生工廠、通過Isaac平台推進機器人製造自動化——正在使生產與設計融為一體。這種具備自我演化能力的AI基礎設施，將成為未來十年影響深遠的產業變數。總結來看，輝達的佈局，不只是對現有算力需求的響應，更是對AI工業化路徑的一次預演。它展現了一個可能的方向：AI產業從“模型即產品”的技術驅動，過渡到“算力即基建”的系統驅動，未來的競爭，也將更多集中於誰能更快、更穩、更廣泛地完成AI系統的部署與營運。 (科技行者)
