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    郭明錤:英偉達 B300 發布為 GTC 2025 重點,預計第三季度量產

    2025年03月17日 14:10:19 來源:IT之家

      3 月 17 日消息,分析師郭明錤發文對英偉達 GTC 2025 重點進行預測。他表示,新 AI 芯片 B300 為發布會的關鍵重點,包括 CoWoS-L 與 CoWoS-S,最大亮點為 HBM 自 192GB 顯著升級至 288GB,運算效能較 B200 提升 50%。B300 預計在 2Q25 試產并于 3Q25 量產。

      郭明錤稱,此外,端側 AI 也是英偉達的長期關鍵趨勢,但預期 GTC 2025 會聚焦在 AI 服務器,市場期待的 AI PC 方案 N1X 與 N1 較有可能在今年 Computex 才會公布。

      IT之家附郭明錤全文如下:

      從投資角度看 GTC 2025 的觀察重點:

      1.目前 Nvidia 的 AI 伺服器的投資趨勢有 3 大疑慮,分別是縮放定律 (Scaling law) 的有效性延續、新款 AI 伺服器的量產狀況與地緣政治。

      2.在終端 / 較低階 AI 裝置開始成長下,若 Nvidia 能對 AI 伺服器的縮放定律之有效性提出新看法,則有助于降低市場顧慮。

      3.目前 GB200 NVL72 量產狀況不佳已是市場共識,Nvidia 若能舉出資料中心建置 GB200 NVL72 的案例、聚焦在 B200 與 B300 的轉換效益與提升 B300 相關量產的能見度,則有助于市場開始反應 B300 的投資主題。

      4.不預期 Nvidia 會說明地緣政治相關議題。

      5.終端 AI 也是 Nvidia 的長期關鍵趨勢,但預期 GTC 2025 會聚焦在 AI 伺服器,市場期待的 AI PC 方案 N1X 與 N1 較有可能在今年 Computex 才會公布。

      6.因 AI 相關股票近期已修正,GTC 應能提供短期內股價上漲的催化劑,但動能能否顯著延續,則取決于 GTC 會議內容能否降低投資人上述疑慮。

      新 AI 伺服器的芯片與系統方案為 GTC 硬件更新關鍵:

      1.新 AI 芯片 B300 為發布會關鍵重點,包括 Dual-die (CoWoS-L) 與 Single-die (CoWoS-S),最大亮點為 HBM 自 192GB 顯著升級至 288GB,運算效能較 B200 提升 50% (FP4)。

      2.B300 預計在 2Q25 試產并于 3Q25 量產。

      3.提供算力更強且平均 token 成本更低的 Scale-up 與 Scaling-out 之參考設計方案。

      資料中心 AI 伺服器方案:

      ・目前開發中的伺服器包括:

      1.B300 芯片:GB300 NVL72、HGX B300 NVL16 (氣冷)、HGX B300 NVL16 (液冷)、低階的 B300 NVL。

      2.B200 芯片:HGX B200 NVL8、GB200 NVL4。

      3.配備 RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 芯片的工作站。

      4.配備 VR (Vera Rubin) 芯片的次世代 AI 伺服器,新增 144/288 選項。

      ・較有可能在 GTC 2025 發表的伺服器機型:

      1.GB300 NVL72:取代 GB200 NVL72,因機柜尺寸與電源規格相似,資料中心可以無痛升級至 GB300 NVL72。PS (Pre-build sample)  時程為 2025 年 6 月。

      2.HGX B300 NVL16:取代 HGX B200 NVL8 與 HGX H200 NVL8。因采用 Single-die,故實際總 GPU 數量不變。氣冷與水冷版本的 PS 時程分別為 2025 年 6 月與 9 月。

      3.NVL288/144:為 VR 新架構設計,但因 Vera 與 Rubin 尚未量產,故若發表則機柜樣品暫采 GB 芯片。主要宣傳 Nvidia 的 Scale-up 設計優勢。可能不會公布太多 Vera 與 Rubin 細節,因距離量產時程尚遠 (預計在 2-3Q26 小量生產)。

      4.配備 RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 芯片的工作站,用于 AI 與視覺化等應用,配備 GDDR7 96GB (1.6 TB/s),TDP 400-600W。預計在 2Q-3Q25 量產。

      資料中心網絡方案:

      1.包括 Quantum-3、Quantum-X800、Spectrum-5 與 ConnectX-8 (CX8)。

      2.CX8 速度較 CX7 翻倍,整合 SuperNIC 與 PCIE Switch (支援 PCIe Gen6) 故電力消耗改善 30%。支援 GB300 NVL72 與最新的 Quantum 平臺。

      其他 AI 關鍵應用與方案:包括機器人、自動駕駛、量子電腦等。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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