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各類Al Server出貨占比預測：2030年ASIC品類有望提升至近40%

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【各類Al Server出貨占比預測：2030年ASIC品類有望提升至近40%】各類Al Server出貨占比預測：2030年ASIC品類有望提升至近40%
根據TrendForce集邦咨詢最新AI Server研究 ， 在大型云端服務供應商(CSP)加大自研芯片力道的情況下 ， NVIDIA（英偉達）在GTC 2026大會改為著重各領域的AI推理應用落地 ， 有別于以往專注云端AI訓練市場 。 通過推動GPU、CPU以及LPU等多元產品軸線分攻AI訓練、AI推理需求 ， 并借由Rack整合方案帶動供應鏈成長 。

TrendForce集邦咨詢表示 ， 隨著以Google（谷歌）、Amazon（亞馬遜）等CSP為首的自研芯片態勢擴大 ， 預估ASIC AI Server占整體AI Server的出貨比例將從2026年的27.8% ， 上升至2030年的近40% 。
為鞏固在AI市場的領導地位 ， NVIDIA采取的其中一項策略為積極推動GB300、VR200等整合CPU、GPU的整柜式方案 ， 強調可擴展至AI推理應用 。 本次在GTC發表的Vera Rubin被定義為高度垂直整合的完整系統 ， 涵蓋七款芯片和五款機柜 。
觀察Rubin供應鏈進度 ， 預計2026年第二季存儲器原廠可提供HBM4給Rubin GPU搭載使用 ， 助力NVIDIA于第三季前后陸續出貨Rubin芯片 。 至于NVIDIA GB300、VR200 Rack系統出貨進程 ， 前者已于2025年第四季取代GB200成為主力 ， 預估至2026年出貨占比將達近80% ， 而VR200 Rack則約在2026年第三季度末可望逐步釋放出貨量能 ， 后續發展仍需視ODM實際進度而定 。
另外 ， AI從生成跨入代理模型時代 ， 在生成Token的譯碼(Decode)階段面臨嚴重的延遲與存儲器帶寬瓶頸 。 為此 ， NVIDIA整合Groq團隊技術 ， 推出專為低延遲推理設計的Groq 3 LPU ， 單顆內建500MB SRAM、整機柜可達128GB 。
然而 ， LPU本身的存儲器容量無法容納Vera Rubin等級的龐大參數與KV Cache 。 NVIDIA因此于本次GTC提出“解耦合推理(Disaggregated Inference)”架構 ， 通過名為Dynamo的AI工廠作業系統 ， 將推理流水線一分為二：處理代理型AI時 ， 需進行大量數學運算并儲存龐大KV Cache的Pre-fill、Attention運算階段 ， 交由具備極高吞吐量與巨量存儲器的Vera Rubin執行 。 而受限于帶寬且對延遲極度敏感的譯碼與Token生成階段 ， 則直接卸載至擴充了巨量存儲器的LPU機柜上 。
在供應鏈進度上 ， 第三代Groq LP30由Samsung（三星）代工 ， 已進入全面量產階段 ， 預計于2026年下半年正式出貨 ， 未來更規劃在下一代Feynman架構中推出效能更高的LP40芯片 。

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