輝達

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輝達AI版圖擴張：亞洲供應鏈占比飆升至90%，台積電3奈米成物理AI戰場核心

技術背景解析：物理AI為何需要專屬晶片？ 輝達（NVIDIA）的物理AI硬體，包括機器人平台Jetson Thor與自駕車晶片DRIVE AGX Thor，均採用Blackwell GPU架構並依賴台積電4NP客製化製程。與資料中心GPU不同，這些產品不需CoWoS先進封裝，但卻消耗大量3奈米晶圓產能與亞洲供應的LPDDR5X記憶體，形成新的供應鏈瓶頸。隨著AI從雲端走向邊緣，物理AI晶片的需求正快速成長，進一步鞏固亞洲供應鏈的關鍵角色。 新聞事件詳述：規格、時程與市場動態 根據彭博彙整數據，輝達亞洲供應鏈占比已從一年前的65%攀升至90%，涵蓋台積電晶圓代工、SK海力士與三星HBM、以及廣達、鴻海等伺服器組裝。去年8月發表的Jetson Thor機器人平台，頂規T5000模組提供2,070 FP4 TFLOPS效能與128GB LPDDR5X記憶體；CES 2026發表的平價版T4000則提供1,200 FP4 TFLOPS與64GB記憶體，每顆批量價1,999美元，與資料中心GPU爭搶台積電4NP製程產能。 合作夥伴包括Boston Dynamics、Amazon Rob