AI進入物理世界後，它的推論引擎就不能再搞黑箱作業，AI必須揭露其推論邏輯，並以人類能夠理解的方式，說明其推理過程與結果，如果出事了，人類（保險公司、法院等）才能夠據以究責與決定AI創作者與使用者應分擔的責任比例。
例如，NVIDIA Alpamayo與Tesla FSD v14系列的核心變革在於導入思維鏈（Chain of Thought）技術。當車輛遭遇陌生複雜路況，系統不再僅是搜尋記憶庫比對舊有案例，而是啟動即時邏輯推理。例如：看見前方施工且路障擺放混亂，AI能分析——路障雖擋住車道，但前車已跨越雙黃線繞行，且對向無來車，故我也應違規跨線繞行以保持車流順暢，此過程即為推理，而且人類能夠理解並可以歸責。
另外，引用萬鈞法人視野的好文如下：
其實因為美國眾多AI巨頭客戶的「巨量訂單要求」（訂單都排滿到2028年了，急單要加價50%甚至超急單的100%）與非常願意買單較高的晶圓代工報價（台積電從2026年起到2030年，每年都要調整先進製程的晶圓代工報價），在營業收入可預期、經營利潤率可確保的情況下，而且美國的水、電、土地都不是問題，再加上美國要對不投資美國的晶圓廠課徵關稅，台積電本來就要在美國大幅擴產，土地也買了，董事會也通過了，所以，這個台美關稅談判結果，不管台灣或是美國，我認為都是搭了這台台積電順風車而已。
而且，台積電已經是全世界市值第六大的公司，而前五大都是它的客戶，且都位於美國，因此其必須因應地緣政治而「順勢而為」在美國生產其產品，好降低關稅衝擊且就近服務客戶，這是當然的道理。何況台積電的所有台灣股東加上台灣政府的持股，都還不到台積電總股數的25%，以一個這樣外資持股超過七成的公司來說，董事會必須為自己的投資決策向股東負責，這是公司治理的最基本條件，所以，台積電擴大在美投資的決策，其實醞釀已久，且如前所述，是台積電在多方確認其訂單可確保且盈利率有保障下的「正常商業決策」，而說台積電是「被逼迫」赴美投資或「配合」台灣政府關稅談判而加碼投資美國，其實都是「言過其實」與「想像力豐富」的說法，所以我前面才會說，台灣政府與美國政府這次的聲明，很明顯的都是搭上台積電擴大在美國投資的順風車而已。
「台美關稅協議15日拍板，台積電財務長黃仁昭後續接受兩家美媒採訪時都提到，台積電在美擴大投資是基於客戶需求。在實務考量下，最先進製程將留在台灣。他也說，台美關稅協議是政府間協議，台積電並未參與討論。」
報導連結：https://www.cna.com.tw/news/afe/202601190011.aspx?topic=4704
另外，引用邏輯投資的好文如下：
《 AI 晶片架構與異質運算平台 全面技術分析報告 》
NVIDIA Vera Rubin/Feynman vs AMD MI455X/Helios vs Google TPU v7 vs Cerebras WSE-3
暨 頻寬瓶頸、物理AI突破與NVIDIA-Groq技術授權影響評估
【第六次修正版】
（四大平台全面比較：NVIDIA五大競爭優勢、AMD網路互連解決方案、Google TPU產品路線圖、Cerebras推論優勢）
報告日期：中華民國 115 年 1 月 7 日
報告編號：RISETEK-2026-AI-001（第六次修正版）
撰寫人：陳宜誠 律師暨專利代理人
【摘要】
本報告針對2026年AI加速器市場之四大主要平台——NVIDIA GPU、AMD Instinct、Google TPU與Cerebras WSE——進行全面技術與經濟分析，並特別聚焦於「頻寬瓶頸」與「物理AI」此二AI運算之關鍵議題。本第六次修正版整合CES 2026最新發表資訊、物理AI突破（Alpamayo VLA模型）、TPU v7正式量產數據，並恢復原第四版中關於NVIDIA-Groq技術授權、Feynman架構、台積電COUPE技術之完整分析。主要發現如下：
一、NVIDIA五大競爭優勢構成結構性領先（第六次修正版核心論點）：當NVIDIA宣告「AI正從螢幕走入物理世界」時，其已同時掌握五大競爭優勢：（1）CUDA軟體護城河——超過400萬開發者生態系統；（2）BlueField-4 ICMSP突破記憶體頻寬牆——將KV Cache升級為系統級可調度記憶體資產；（3）CPO光電整合——台積電COUPE技術實現73%功耗降低；（4）系統級Token吞吐量優化——從晶片效能競爭轉向系統整體運算架構；（5）開源物理AI領域知識——Alpamayo VLA、Cosmos世界模型、Isaac GR00T機器人平台。此五大優勢相互強化，構成難以複製之結構性領先。
二、BlueField-4 ICMSP重新定義AI推論基礎設施（第六次修正版新增）：NVIDIA於CES 2026發表之BlueField-4 Inference Context Memory Storage Platform（ICMSP）代表AI推論架構之典範轉移。萬鈞法人視野（WJ Capital Perspective）分析指出，此技術將KV Cache從「GPU附屬記憶體」升級為「系統級可調度記憶體資產」，記憶體需求計算從「模型大小」改為「上下文生命週期 × 並發代理數 × 重用率」。對記憶體產業結構性影響：HBM效率提升但仍供不應求；DDR重新定位為DPU/Storage Node主要需求來源；NAND/SSD成為KV Cache持久化儲存之結構性受惠者。
三、AMD MI455X/Helios展現競爭力但缺乏系統整合（第六次修正版新增）：AMD於CES 2026發表之Instinct MI455X為業界首款2nm製程AI加速器，搭載432GB HBM4記憶體（較NVIDIA Rubin多50%），OpenAI 6GW資料中心協議驗證其商用可行性。然而，AMD仍停留在強調晶片與機櫃之效能、容量與性價比層次，缺乏系統級整合能力——無ICMSP等效方案、無物理AI生態系統、無CPO光電整合。選型評估不應僅比較晶片規格與價格，而應從系統整體運算架構與傳輸效能出發。
四、xAI Colossus證明非OCS架構亦可支援超大規模（第六次修正版新增）：xAI以NVLink + Spectrum-X架構成功建置超過200,000顆GPU之Colossus叢集，為全球最大AI訓練叢集之一。此案例修正本報告先前「OCS為巨大叢集唯一選擇」之過於武斷結論。實務上，OCS、CPO與Spectrum-X Ethernet各有優勢場景：OCS適合頻繁重組拓撲之超大規模叢集；CPO適合機櫃間高密度互連；Spectrum-X適合快速部署與成本敏感場景。
五、物理AI之「ChatGPT時刻」：NVIDIA於CES 2026宣布開源Alpamayo 1——首個具備推理能力之VLA（視覺-語言-動作）模型。此100億參數模型能透過影片輸入直接生成行車軌跡與推理過程，為首個chain-of-thought reasoning自駕系統。黃仁勳表示，搭載NVIDIA技術之汽車將於2026年第一季在美國正式上路。華爾街見聞以「物理AI的ChatGPT時刻」形容此突破。物理AI長期所能帶動的市場規模，至少是純算力市場的5至10倍。
六、Mercedes CLA L2++自駕合作：NVIDIA DRIVE AV駕駛輔助軟體將首度搭載於全新賓士CLA車型，預計2026年底率先在美國市場推出。CLA採用L2++概念——技術能力接近L3，但策略上保守停留在L2。此設計透過法律與保險風險管理決策，為符合實際上路需求之實用方案。
七、CES 2026 Vera Rubin正式發表：NVIDIA於2026年1月5日正式發表六晶片極致共同設計平台——Rubin GPU（50 PFLOPS FP4、288GB HBM4、22 TB/s）+ Vera CPU（88核心Olympus ARM）+ NVLink 6 Switch + ConnectX-9 + BlueField-4 + Spectrum-6。NVL72機架總算力3.6 EFLOPS FP4，推論成本較Blackwell降低10倍。預計2026年下半年出貨。
八、頻寬層級成為AI運算關鍵瓶頸：過去20年GPU運算能力成長60,000倍，但DRAM記憶體頻寬僅成長100倍，形成嚴重「記憶體牆」（Memory Wall）。AI運算之有效性能已非僅取決於晶片算力，而是受限於五個頻寬層級：（一）晶片內HBM/SRAM頻寬、（二）晶片間銅線/CPO光連接、（三）機櫃內NVLink/銅線背板、（四）機櫃間OCS光交換、（五）資料中心間光通訊。
九、台積電COUPE技術突破：台積電COUPE（緊湊型通用光子引擎）技術利用SoIC-X晶片堆疊，將電子積體電路（EIC）直接堆疊於光子積體電路（PIC）上方，可降低70%功耗並大幅提升頻寬密度。NVIDIA Quantum-X與Spectrum-X光子交換器均採用COUPE技術，每個光學引擎支援1.6 Tbps雙向傳輸。預計2026年進入商轉爆發期。
十、Feynman架構X3D堆疊LPU設計：根據AGF爆料，NVIDIA計劃於2028年推出之Feynman架構GPU，將採用台積電A16（1.6奈米）製程與X3D堆疊設計，將專為推論加速設計之LPU單元直接堆疊於GPU上方。此為本報告先前預測之「Mini-Groq核心整合」之具體實現方案，結合Groq之確定性執行技術，將使AI推論速度達到「質的飛躍」。
十一、Google TPU v7正式量產：TPU v7已於2025年11月進入正式量產。單晶片規格4,614 TFLOPS FP8、192GB HBM3e、7.4 TB/s頻寬。單一Pod可擴展至9,216顆晶片（42.5 EFLOPS FP8），為現階段業界最大可用叢集規模。Anthropic已宣布訂購100萬顆TPU v7用於Claude模型訓練。
十二、Cerebras WSE-3推論速度優勢：Cerebras晶圓級引擎WSE-3在AI推論速度方面展現顯著優勢。根據Artificial Analysis驗證基準測試，Cerebras在Llama 3.1 70B推論達2,100 tokens/s（較最快GPU方案快16-68倍），首字回應時間約50ms（GPU方案約500-2000ms）。此優勢源於晶圓級整合之21 PB/s記憶體頻寬與214 Pb/s晶片內互連頻寬。
十三、CUDA演進為智慧型異質調度器：在導入LPU異質架構後，CUDA極有可能演進為「智慧型異質調度器」，實現自動化異質資源調度。程式設計師只需描述「要算什麼」，編譯器自動決定「如何算」與「在哪算」。
十四、軟體定義硬體之鎖定效應：CUDA作為「軟體定義硬體」平台，已形成超過400萬開發者之生態系統。程式碼資產與轉換成本構成難以逾越之護城河，轉換成本將高到難以想像的地步。
十五、Groq專利組合價值：Groq擁有63件全球專利，其核心價值在於靜態編譯器排程與確定性執行技術。此技術是實現Feynman架構X3D堆疊設計之關鍵。
十六、選型核心建議：軟體投資保護為首要考量，AI開發之軟體投資通常超過硬體投資3-5倍。系統整合能力重於單一晶片規格，AI系統效能取決於晶片、互連、記憶體、軟體之整體協作。應避免頻繁更換平台，每次平台轉換均需承擔軟體遷移成本（中型專案6-12人月、大型專案50+人月）。
十七、總體結論：對於企業級AI平台建置，NVIDIA仍為最具投資保障之選擇。其五大競爭優勢（CUDA生態、ICMSP、CPO、系統級優化、物理AI）構成結構性領先，明確之升級路徑（Vera Rubin 2026H2 → Rubin Ultra 2027H2 → Feynman 2028H2）確保投資延續性，CUDA生態系統確保軟體資產不致浪費。客戶只有一筆錢能花——應選擇架構有延伸性、投資有保障、營運成本低、好維護、不需不斷重新開發或轉換軟體程式之平台。基於本報告之全面分析，NVIDIA符合上述所有條件，為企業級AI投資之首選方案。
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本文我基本認同，但需要下述重要補充。
