Nvidia 的 AI 熱潮，看起來比以往更重度依賴亞洲。
根據 Bloomberg 彙整的資料，亞洲供應商如今大約佔 Nvidia 生產成本的 90%。這比一年前約 65% 的比例大幅跳升，也顯示 Nvidia 目前的 AI 帝國，已經深深依賴這個地區的晶片、記憶體與 server 製造網絡。
對 Malaysia 和 SEA 讀者來說，這很重要，因為 Nvidia 已經不只是某間遙遠的 Silicon Valley 公司。它的 GPU 驅動著 cloud services、AI tools、gaming laptops、workstations、資料中心、robotics projects，甚至是本地企業與消費者未來會用到的 automotive systems。當 Nvidia 的 supply chain 變緊，價格與供貨狀況就可能一路影響到我們。
Nvidia AI 機器背後的亞洲 stack
主要供應商都是 semiconductor 世界裡大家熟悉的名字。TSMC 負責先進晶片製造，SK hynix 和 Samsung 供應 high-bandwidth memory 以及其他記憶體元件，而 Foxconn 和 Quanta 這類公司則負責組裝 servers。
這套配置已經支撐著 Nvidia 龐大的 data centre GPU 業務。但現在，Nvidia 正更積極推進它所謂的 physical AI——也就是 robots、autonomous machines，以及需要強大 onboard computing 的 automotive platforms。
其中一個關鍵例子是 Jetson Thor，也就是 Nvidia 去年 8 月推出的 robotics platform。它採用 Blackwell GPU architecture，並使用 TSMC 3nm process 製造。高階 T5000 module 提供 2,070 FP4 TFLOPS，並配備 128GB LPDDR5X memory。Nvidia 也在 CES 2026 推出了較便宜的 T4000 版本，在大量採購時每 unit 價格為 US$1,999，提供 1,200 FP4 TFLOPS 和 64GB memory。
兩款 modules 都使用 Arm Neoverse-V3AE CPU cores，以及來自 Samsung 或 SK hynix 的 LPDDR5X memory。換句話說，即使 Nvidia 的 robotics 推進，也同樣依靠那些已經在支撐 data centre GPU 熱潮的亞洲供應商。
Robotics 和 cars 也加入排隊
Jetson Thor 並不是孤立存在。包括 Boston Dynamics 和 Amazon Robotics 在內的 partners 正在基於這個 platform 開發產品，而 LG 也已確認正在探索與 Nvidia 圍繞 physical AI 和 robotics 的 strategic collaboration。
然後還有 DRIVE AGX Thor，Nvidia 基於 Blackwell 的 automotive system-on-chip。這代表 robotics 和 automotive hardware 現在也在跟 Blackwell data centre GPUs 一起，競爭 TSMC 3nm wafer capacity。
好消息是，這些 physical AI 產品不需要 TSMC 的 CoWoS advanced packaging，而 CoWoS 目前仍是 Nvidia data centre GPU 生產的最大瓶頸。沒那麼好的消息是：它們依然需要有限的 3nm wafer capacity，以及來自亞洲的 LPDDR5X memory，而這兩者本來就已經壓力很大。
舊款 Jetson modules 正被擠出市場
記憶體短缺也正在影響 Nvidia 的舊硬體。4 月底有報導指出，因為 LPDDR4 supply 已經太有限，無法繼續維持生產，Nvidia 已加快 Jetson TX2 和 Xavier modules 的 end-of-life 計畫。
Samsung 已經轉移重心，減少 LPDDR4 製造，而 AI demand 正把記憶體產能拉向利潤更高的產品。這會迫使 Jetson customers 轉向更新的 Orin 或 Thor modules，而這些產品使用的 LPDDR5X，同樣來自那些已經被 HBM 和 data centre DRAM 需求拉到很緊的供應商。
根據 TSMC 北美封裝主管向 CNBC 發表的評論，TSMC 用於 data centre GPUs 的 CoWoS advanced packaging capacity，據報正以 80% compound annual growth rate 成長。儘管如此，目前在 TSMC Arizona Fab 21 製造的晶片，仍會運回 Taiwan 進行封裝。
Nvidia 已承諾與 Foxconn 和 Wistron 在 U.S. 進行 US$500 billion 的 server manufacturing，而 Amkor 和 SPIL 也正在 Arizona 建設 advanced packaging facilities。但這些營運目前還沒有達到 full production scale。
對 SEA 來說，takeaway 很簡單：亞洲不只是支撐 AI boom——亞洲就是 AI boom 的硬體 backbone。隨著 Nvidia 從 cloud GPUs 擴展到 robots 和 cars，晶片與記憶體 supply 的壓力可能還會 gila 緊一陣子。
來源：Tom's Hardware