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AI 資料中心 GPU 與 ASIC 技術功耗趨勢研析

An Analysis of GPU and ASIC Technology and Power Consumption Trends within AI Data Center

2026/06/15
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鍾淑婷

IC應用與市場

簡報大綱

GPU市場規模與能耗趨勢分析
1. Nvidia GPU產品及市場發展趨勢(2025~2033)
2. 其他AI伺服器ASIC產品及市場發展(2025~2033)
GPU 與ASIC世代更迭對AI伺服器機櫃電力需求
1. 主流AI晶片參數與單機櫃電力需求
2. AI晶片效能與能耗趨勢
結論

簡報內容

AI 資料中心GPU 與 ASIC 技術功耗趨勢研析 — NO.1

報告大綱 — NO.2

報告大綱 — NO.3

半導體在資料中心市場的重要性日益增加 — NO.4

AI 運算需求推升資料中心半導體產值，邏輯半導體為市場主力 — NO.5

資料中心處理器市場結構性變革，GPU/ASIC 主宰未來運算 — NO.6

GPU 市場進入價增量平期，技術溢價成為後續成長關鍵 — NO.7

GPU效能爆發：透過架構與記憶體優化，推升AI 算力邁向新高 — NO.8

晶片能源效率躍遷萬倍，邁向10 TFLOPS/W 節能新紀元 — NO.9

NVIDIA技術發展路線圖 — NO.10

晶片規格推進帶動AI 基礎設施典範轉移 — NO.11

報告大綱 — NO.12

ASIC 市場快速爬升，成長動能將比通用型 GPU 更強勁 — NO.13

AI 算力自主化：雲端巨頭主導ASIC 市場，Google 居領先地位 — NO.14

3nm 製程與Chiplet架構引領2025 年自研晶片新標準 — NO.15

ASIC 主攻高能效時代，算力比肩GPU 並實現節能優勢 — NO.16

NVIDIA 推論技術護城河：推出Rubin CPX 並聯手外部 Groq LPU 封堵推論 ASIC 競爭空間 — NO.17

報告大綱 — NO.18

AI 算力爆發帶動功率密度飆升，熱管理解決方案為關鍵 — NO.19

從單晶片到機櫃級整合：AI 資料中心架構全面革新 — NO.20

算力成長大於功耗增幅，低精度技術驅動能效比提升 — NO.21

從算力領先到商用驅動，能效比將決定AI 資料中心的生存能力 — NO.22

記憶體對能耗的結構性影響，HBM 成為關鍵熱源與能效瓶頸 — NO.23

從材料、冷卻技術與市場策略三個維度切入處理高熱密度問題 — NO.24

功率密度突破物理極限，帶來 AI 算力變現門檻 — NO.25

報告大綱 — NO.26

IEKView: — NO.27

IEKView: — NO.28

鍾淑婷 — NO.29

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