Nvidia 的創紀錄季度顯示，隨著基礎設施競賽擴展到 CPU、網路、機器人與邊緣運算，AI 需求仍在強勁攀升。

2026 年 8 月 28 日

編者註：歡迎閱讀 Prompt，這是我們每週針對快速變化的 AI 版圖所提供的簡報。我們將對本週最重要的發展進行分析，並整理一份值得關注的新聞精選。

多年來，AI 基礎設施競賽大致上主要由一項因素所定義：GPU。

Nvidia 最新財報顯示，這場競賽並未放緩，反而正在變得更大。

這家 AI 晶片製造商本週公布季度營收 962 億美元，較一年前的營收超過一倍。資料中心營收達到 890 億美元，年增 117%，反映 AI 運算基礎設施需求持續上升。

不過，這些數字未必是 Nvidia 這一季最重要的部分。

同一時間，公司也公布創紀錄業績。Nvidia 擴大了與 AWS 的合作，將在這家雲端服務商的全球基礎設施中再加入 200 萬顆 Nvidia GPU。這項合作的範圍也已超越 GPU，延伸到 CPU、網路、開放模型、政府 AI 基礎設施與機器人。

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Nvidia 也在邊緣端採取類似推進。公司本週推出 Jetson Orin Nano 2 平台，設計用於在機器人、無人機與視覺系統中執行 AI；隨著 Nvidia 試圖把握外界對實體 AI 日益增加的關注，這一布局愈發重要。與資料中心 GPU 不同，這類小型系統會直接在裝置上執行模型，這對於回應速度至關重要或不能依賴雲端連線的應用尤其關鍵。

整體來看，這些發展顯示 AI 基礎設施市場不僅持續擴張，也變得更加廣泛。

訓練大型模型推動了產業最初的基礎設施熱潮。如今，agentic AI、推論、機器人與其他新興工作負載，正在雲端、資料中心，並且越來越多在邊緣端，帶來新的運算基礎設施需求。

這種擴張也讓企業的基礎設施決策更複雜。CIO 不再只是決定需要多少 GPU 容量，而是要根據 AI 將在何處、以何種方式運行，權衡不同晶片、雲端架構、網路需求，以及日益專門化的基礎設施。

限制因素不僅是矽晶。電力供應與電網容量已成為新 AI 資料中心的首要考量，而產業最大規模的建置如今在規劃上同樣重視能源，與晶片並列——這使基礎設施規劃遠遠超出資料中心本身，延伸到公用事業、土地以及需要長時間前置的電網連接。

也有跡象顯示，Nvidia 不會完全獨占市場。中國 AI 供應商 Z.ai 本週表示，該公司使用 100,000 顆國產晶片為其最新模型提供查詢服務，這再次說明企業正尋求降低對 Nvidia 的依賴，並在不同硬體之間優化 AI 工作負載。

不過，要取代既有龍頭仍是另一回事。Nvidia 的地位不僅建立在晶片上，也建立在軟體上：其 CUDA 平台仍是大多數 AI 框架與開發者工具的基礎，因此競爭對手的硬體若要大規模被採用，通常不只是需要相近的效能，還必須具備相對應的生態系。

就目前而言，Nvidia 最新一季傳遞出明確訊號：AI 基礎設施熱潮並未接近尾聲，而是正在進入下一個階段。

這一階段會擴展到多深，正是眼下懸在整個產業上方的開放性問題：今天集中於超大規模資料中心的需求，是否會同樣深入機器人、無人機與日常企業裝置，以及電網、供應鏈與企業預算能否跟上如此規模的建置速度。

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