NVIDIA與聯發科的合作正持續擴大到更多領域,從初始雙方宣布將在車載資通訊平台Dimensity Auto的合作,進一步到迷你AI超級電腦GB10,以及黃仁勳在2026年初訪台親口證實的AI PC方案等,以此脈絡推測,扣除在AI超級電腦的CPU以外,NVIDIA未來的AI、機器人與自駕車晶片平台也許也會委由聯發科協助NVIDIA與聯發科的合作正持續擴大到更多領域,從初始雙方宣布將在車載資通訊平台Dimensity Auto的合作,進一步到迷你AI超級電腦GB10,以及黃仁勳在2026年初訪台親口證實的AI PC方案等,以此脈絡推測,扣除在AI超級電腦的CPU以外,NVIDIA未來的AI、機器人與自駕車晶片平台也許也會委由聯發科協助

由NVIDIA與聯發科的多項合作,或許NVIDIA未來的AI、機器人與自駕車晶片也會循聯發科設計CPU搭配NVIDIA GPU模式

2026/02/04 13:16
閱讀時長 8 分鐘

NVIDIA與聯發科的合作正持續擴大到更多領域,從初始雙方宣布將在車載資通訊平台Dimensity Auto的合作,進一步到迷你AI超級電腦GB10,以及黃仁勳在2026年初訪台親口證實的AI PC方案等,以此脈絡推測,扣除在AI超級電腦的CPU以外,NVIDIA未來的AI、機器人與自駕車晶片平台也許也會委由聯發科協助設計。

技術互補與各取所需的合作

▲NVIDIA淡出手機與平板業務後,實質上欠缺無線網通技術

NVIDIA與聯發科的合作原本就是以互補為前提的合作,雖然NVIDIA投入基於Arm架構的SoC多年,然而NVIDIA在棄守手機與平板後,NVIDIA在產品布局持續以來欠缺4G/5G與Wi-Fi等無線網通技術,使得一部分對加速運算需求較低的車載市場、尤其是車載資通訊市場被架構完整度更高的高通分食。

對聯發科而言,雖然由於自手機與網通技術起家,在消費級行動通訊技術具有出色的產品技術與知名度,然而要跨足更進階的領域就有截然不同的門檻,但隨著手機市場成長趨緩,聯發科也有意跨足需求穩定但需要長時間與客戶經營關係的車載、高效能運算等領域,與NVIDIA合作自然就是一帖良藥。

同時NVIDIA與聯發科的合作模式是藉助NVIDIA的NVLink-C2C高速互聯通道,把聯發科的運算晶粒與NVIDIA的GPU晶粒整合,而NVLink-C2C也為雙方的產品規劃提供更多的可能性,諸如搭配不同規模的GPU晶粒即可擴展產品線,或是將CPU晶粒改為車規、工業等級滿足專業領域的安全與環境需求等。

NVIDIA對CPU的企圖聚焦在高效能運算

另一方面,NVIDIA多半Arm價購的產品線使用Arm的標準微架構,畢竟對NVIDIA而言,其產品的重點是GPU異構加速運算,CPU雖非不重要,在Arm標準微架構雖不完美但夠用的前提下,開發資源仍多聚焦在GPU與晶片的整體規劃,不過NVIDIA未來對Arm架構的想法會有些不同的規劃。

▲Vera將採用客製化Olympus架構而非Neoerse

NVIDIA於CES 2026的主題演講活動,首次披露下一代加速運算平台Vera Rubin的Vera CPU將採用客製化的Olympus架構,雖然細節還未完全公開,但其關鍵是Vera率先成為第一款支援多執行緒的高效能Arm指令集CPU,顯示NVIDIA有意於高效能運算的CPU邁向自主化。

▲資料中心級的Grace是採用Neoverse V2微架構

然而筆者認為,Vera採用客製化的Olympus架構反而透露聯發科在更多領域有與NVIDIA合作的可能性,因為就目前NVIDIA的Grace CPU的品牌使用方式,顯露NVIDIA並非視CPU微架構為CPU的品牌,而是做為處在相同世代的CPU的品牌命名:用於資料中心的Grace CPU採用Arm Neoverse架構,而用於GB10的Grace實質上則是消費級的Cortex-X925與Cortex-A725。

▲雖然同樣冠上Grace名稱,但GB10則採用消費級的Cortex微架構

若以投資報酬率與產品需求,筆者認為NVIDIA短期應該不會把針對資料中心與HPC的Olympus架構調整為適合在低功耗領域的版本,即便後續GB10的後繼產品,仍可能循目前模式於CPU使用Arm消費級的微架構,如此一來,積極投入客製化晶片服務、且取得NVIDIA合作的聯發科自然就是有相當高機會的合作夥伴。

▲如Jet Thor這類高效能嵌入運算平台的GPU已經達入門GPU等級

目前聯發科與NVIDIA的合作模式多採取透過NVLink-C2C將雙方的晶粒整合的模式,然而如果雙方的產品還要進一步跨領域到AI、機器人與自駕車等級的晶片,或許進行直接的GPU架構授權、由聯發科完成單一高整合晶粒也是可能的模式。

畢竟如NVIDIA較為入門的平台、例如Jetson Orin Nano仍多採用單一晶粒設計,畢竟其GPU規模未達入門獨立GPU,考慮到晶粒高速通道與封裝等的額外成本,倘若為此採用NVLink-C2C不見得可降低成本,也可能增添產品設計與生產的複雜性。

▲無論是GPU架構授權或維持NVLink-C2C模式,聯發科與NVIDIA的合作擴大到更廣泛的嵌入式與消費產品並不無可能

不過無論是採用何種模式,筆者認為以NVIDIA與聯發科的合作關係,NVIDIA陸續將這一類產品轉向與聯發科合作的機率相當高,就如同一開始所說,聯發科具有這一類平台所需的晶片規劃經驗,還有專業的無線網通技術,對於NVIDIA只需專注在晶片整體規劃與GPU設計,將其它部分委由聯發科處理即可。

對聯發科而言,倘若可擴大合作領域,對於聯發科也是另一個新機會,尤其若聯發科可進一步獲得NVIDIA的GPU架構授權,循三星與AMD合作模式轉化到自身的消費級運算晶片,即可進一步與其它競爭者差異化,並透過NVIDIA GPU在遊戲與加速運算的優勢增強競爭力,不過目前為止打聽到NVIDIA與聯發科的合作方式仍未包括GPU架構授權,仍以透過NVLink-C2C結合雙方晶粒為主。

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