AI 工廠合作如何影響 NSIT 毛利率？Insight 與 GTT 案例解析高毛利服務化轉型

Nvidia攜手SK Telecom建千兆瓦級AI雲端，2027年首座工廠啟用

Nvidia 宣布與 SK Telecom 合作，在韓國建設千兆瓦級 AI 雲端，首座 AI 工廠預計於 2027 年投入運營。 這項合作將運用 Nvidia 的 DSX 平台，打造可支援訓練、推理與自主工作負載的 AI 基礎設施，服務範圍涵蓋韓國的主權、實體與企業 AI 應用，後續也有望擴展至亞洲其他地區。 Nvidia 將此類 AI 雲端定義為由多個 AI 工廠組成的大型基礎設施，目標是以更高能源效率、更低成本產出代幣。雙方也計畫進一步合作，展開下一代 AI 工廠架構的聯合研究。 Nvidia 創辦人暨執行長黃仁勳表示，電信網路正逐步成為國家的 AI 基礎設施。此次韓國行中，Nvidia 也同步宣布與 SK Hynix、Naver 及 LG 集團的合作安排，反映其 AI 生態布局持續擴大。

Nvidia攜手南韓科技巨頭推AI工廠，韓國AI基建版圖成形

Nvidia（NVDA）正與南韓多家科技巨頭展開多年期合作，從SK hynix記憶體、Naver與SK Telecom的主權AI雲，到Doosan與LG布局機器人與「實體AI」，逐步把韓國推向兆瓦級AI工廠樞紐。這波合作不只是單一企業擴產，而是晶片、資料中心、通訊與製造業一起重組的產業級工程。 在這個布局中，記憶體被視為AI工廠的燃料。Nvidia與SK hynix加深合作，聚焦先進記憶體供應與AI基礎建設路線圖，並延伸到Vera Rubin AI超級電腦、Vera CPU、RTX Spark與Jetson Thor等產品線。雙方也把AI導入半導體設計、製造與模擬流程，運用CUDA-X、PhysicsNeMo、Omniverse、OpenUSD與cuOpt打造數位分身，朝更高自動化製造邁進。 雲端與主權AI方面，Naver將採用NVIDIA DSX平台擴建AI基礎建設，首波部署達55MW，並規畫進一步放大至GW級，起點設在GAK Sejong資料中心，支撐HyperCLOVA X與企業、政府AI服務。SK Telecom也計畫以同一平台建構GW級AI雲，整合網路、資料中心與企業客戶資源，提供主權AI、實體AI與代理型AI服務，顯示電信業者正轉型為AI基建運營商。 在實體AI與機器人領域，Doosan Group與Nvidia合作，聚焦工業自動化、電力生成與電子材料。Doosan Robotics將使用Isaac Sim、Isaac Lab、Cosmos、Newton與Jetson Thor，開發Agentic Robot OS，並鎖定去板貨、拋光打磨等工業任務。LG Group則與Nvidia共同建造AI工廠，涵蓋機器人、自駕車、資料中心管理與GPU雲，目標把AI模型開發、模擬訓練、邊緣部署與數位雙生整合為同一套工作流。 從宏觀面看，Nvidia 2027會計年度第一季淨利達583億美元，年增211%，為多年期合作提供財務後盾。另一方面，Panasonic也宣布擴大資料中心電池與儲能投資，反映AI工廠背後的電力與能源需求正快速升高。整體來看，韓國成為Nvidia AI工廠中樞，代表全球AI供應鏈正朝更分散、更多節點的網路化格局演進，但高資本支出、利率風險、監管變化與產能過剩，也仍是後續必須觀察的關鍵變數。

NAVER攜手Nvidia擴建AI工廠，主權AI基礎設施走向千兆瓦規模

南韓網路巨頭 NAVER 宣布，將運用 Nvidia 的 DSX 平臺，在 GAK Sejong 擴建 AI 基礎設施，打造主權 AI 工廠。首期規劃部署 55 兆瓦，未來目標提升至千兆瓦，顯示其對 AI 基礎設施長期投入的決心。 Nvidia 創辦人暨執行長黃仁勳表示，NAVER 正在建構可支援企業、開發者與各產業的 AI 工廠基礎設施，並透過 DSX 平臺協助韓國擴充主權智慧基礎設施，從 AI 代理延伸到實體 AI 工廠。 這項合作不僅反映 NAVER 的技術升級方向，也呼應全球 AI 競爭加速下，企業對算力、平台與基礎設施整合能力的重視。後續這些 AI 工廠若持續擴張，預料將進一步影響韓國相關產業的 AI 導入與數位轉型進程。

鴻海歐洲AI工廠、台玻半導體玻璃、盟立設備回溫：台灣供應鏈先進封裝進展一次看

近期台灣供應鏈在先進封裝與半導體基礎建設領域出現多項進展，鴻海(2317)、台玻(1802)與盟立(2464)分別在海外布局、材料開發與設備接單上有具體動作。 鴻海(2317)近期宣布兩項歐洲合作案。其一是與法國AI運算業者Bull合作，初期投資逾1.2億歐元，將在捷克與法國打造AI工廠與雲端基礎設施。其二是與Radiall、Thales合資成立Tessalia公司，切入先進封裝業務。Tessalia廠房預計2029年底投產，目標在2033年前達成年產超過5,000萬顆系統級封裝（SiP）元件，專案投資規模上看2.5億歐元。 台玻(1802)持續推進先進封裝材料布局，其半導體級玻璃產品已透過客戶共同開發取得主要廠商認證，目前電子級玻璃日產能達120噸，最薄產品厚度達0.33毫米。惟籌碼面近期出現變化，八大公股行庫近1日賣超該股逾3,600張，總金額約8億元。 盟立(2464)則受惠於半導體設備與智慧物流需求回溫，今年首季合併營收達18.65億元，EPS為0.24元，已由虧轉盈並創近9季新高。隨著多項先進封裝技術設備專案陸續展開，公司預估今年半導體設備營收占比將提升至六成以上。

黃仁勳GTC Taiwan宣示AI工廠時代　台積電、鴻海、廣達受惠版圖擴大

2026年6月1日，輝達執行長黃仁勳在台北流行音樂中心發表 GTC Taiwan Keynote，開場一句「很高興回家」引發全場關注。這場演講的重點，不只是新品發布，而是宣示 AI 工廠時代、代理式 AI 與整體供應鏈升級正式成形。 黃仁勳在演講中聚焦三大主軸：代理式 AI 時代全面到來、DSX AI 工廠生態系統正式發布，以及下一代機架超級電腦 Vera Rubin 全面投產。他也強調，AI 資料中心的商業模式正在轉變，從單純硬體銷售走向「運算即營收」的架構。 其中最受市場關注的是一組數字：一座 1GW 規模的 AI 資料中心，若從 Blackwell 升級至 Vera Rubin，年營收可從約 300 億美元提升至 3,000 億美元。這反映出 AI 算力不再只是成本投入，而是可直接對應營收擴張的核心基礎設施。 台灣在這場 AI 工程中扮演關鍵角色。黃仁勳表示，已有約 150 家台灣供應鏈夥伴參與協同設計，從晶片、封裝、伺服器組裝到散熱與電源系統，串起完整的 AI 基礎設施鏈。隨著 NVIDIA Constellation 台北總部啟用，台灣在輝達 AI 生態系中的角色，也從供應鏈製造基地進一步升級為共同設計夥伴。 DSX AI 工廠生態系是本次演講的核心戰略。其概念涵蓋從設計、仿真、部署到日常營運的完整生命週期，並透過數位孿生、作業系統與電力最大化技術，協助資料中心在同樣電力條件下部署更多 GPU，進一步提升運算效率與商業價值。 在供應鏈層面，台積電 (2330)、鴻海 (2317)、廣達 (2382)、緯創 (3231)、台達電 (2308)、技嘉 (2376)、奇鋐 (3017) 等公司，皆被列為輝達 AI 生態系的相關受惠者。其中，台積電 (2330) 受惠於先進製程與先進封裝需求，鴻海 (2317) 與廣達 (2382) 則在 AI 伺服器與機櫃整合上占有重要位置。 鴻海 (2317) 在 Vera Rubin 供應鏈中被點名為共同設計夥伴，並參與機架與關鍵零組件打造。近三個月分價量表顯示，其股價支撐區間約落在 246 至 251.8 元，法人籌碼方面，近 20 日外資買超 575,983 張，顯示大戶持股持續集中。 廣達 (2382) 方面，2026 年第一季合併營收達 8,092 億元，年增 66.6%，EPS 為 5.50 元，同創第一季新高。公司表示全年 AI 伺服器營收仍可維持三位數成長，訂單能見度已看到 2027 年後。籌碼面上，外資近 20 日賣超 99,074 張，但投信買超 81,291 張，資金分歧中仍可見大戶持股比率提升。 整體來看，黃仁勳這次在台灣的演講，傳達的不只是單一產品週期，而是 AI 產業商業模式與供應鏈分工的重組。DSX 生態系、Vera Rubin 量產、AI 工廠建設，以及台灣供應鏈的深度參與，構成後續市場關注的主要主軸。

黃仁勳GTC Taiwan揭示AI工廠時代，台積電、鴻海、廣達如何受惠？

黃仁勳於 2026 年 6 月 1 日在台北發表 GTC Taiwan Keynote，核心訊息聚焦三大方向：代理式 AI 時代正式到來、DSX AI 工廠生態系發布，以及下一代機架超級電腦 Vera Rubin 投產。整場演講不只是新品展示，更是在宣示 AI 工廠時代已進入實際落地階段。 文章指出，輝達正從 GPU 晶片公司轉向 AI 基礎設施公司，DSX 生態系把 AI 工廠的設計、仿真、部署與營運串成完整閉環。透過 DSX Sim Omniverse、DSX OS 與 DSX Max LPM 等架構，資料中心可在相同電力條件下部署更多運算資源，進一步提升 token 產出與營收效率。 市場最關注的，是 1GW AI 資料中心從 Blackwell 升級到 Vera Rubin 後，年營收模型可由約 300 億美元提升至 3,000 億美元，凸顯算力已從成本項目轉為可直接創造收入的核心資產。文章也強調，代理式 AI 讓 AI 不再只是問答工具，而是能觀察、推理、規劃並執行任務的智慧代理。 台灣供應鏈則是這場變革的關鍵參與者。文章提到，台積電 (2330) 的先進製程、鴻海 (2317) 與廣達 (2382) 的機櫃與整機整合，以及散熱、電源、PCB、連接器等廠商，都在 Vera Rubin 與 DSX 生態中扮演重要角色。NVIDIA Constellation 台北總部啟用，也象徵台灣不再只是製造基地，而是共同設計者。 在個股面向，文章分別整理鴻海 (2317) 與廣達 (2382) 的基本面、籌碼與技術面觀察。鴻海在 AI 伺服器與機櫃組裝的 Co-design 地位提升，廣達則因 AI 伺服器營收高速成長、訂單能見度延伸至 2027 年後，成為市場關注焦點。整體而言，文章認為 DSX AI 生態系與 Vera Rubin 量產，將進一步拉升台灣 AI 供應鏈的成長能見度。

NVIDIA GTC Taiwan 宣告代理型AI時代來臨，Vera Rubin與AI工廠全面量產

NVIDIA執行長黃仁勳在台灣舉行的 GTC Taiwan 主題演講中表示，「有用的AI已經到來」，並把焦點放在代理型AI（Agentic AI）、AI工廠與新一代資料中心系統。 黃仁勳指出，代理型AI不再只是回答問題的單一模型，而是能推理、規劃、使用工具並完成任務的系統，結合大型語言模型、協調軟體、記憶系統與各式工具與執行環境，類似可長期工作的數位員工。他認為這波變化將從雲端資料中心、企業 IT、個人電腦一路延伸到機器人與實體AI。 在硬體與基礎設施方面，NVIDIA 宣告 Vera Rubin 平台正式進入全面量產。該平台不只是 GPU，而是為代理型AI工作負載打造的多機櫃、Pods級系統，包含 Rubin GPU 系統、Vera CPU 機櫃、BlueField 儲存與安全系統，以及 NVIDIA 網路設備。晶片由 TSMC 代工，並搭配 Micron、SK hynix 與 Samsung 的 HBM4 記憶體。NVIDIA 表示，Vera Rubin 的供應鏈規模是前一代 Grace Blackwell 的兩倍，機櫃組裝效率也大幅提升。 客戶端布局上，Microsoft、Dell 與 CoreWeave 已導入 Vera Rubin NVL72 工程機櫃，顯示該平台已從規格發表走向實際部署。對雲端服務商與企業而言，這代表 AI 服務的功耗、可靠性、部署速度與投資回收期，將更直接受到基礎設施設計影響。 除了 GPU 系統，NVIDIA 也推出 Vera CPU，鎖定低延遲、高單執行緒效能與高頻寬的代理型工作負載。NVIDIA 表示，Vera 採用 Olympus core 與可擴展一致性架構，在 agentic sandbox 測試環境中，效能較一般 x86 CPU 高出 1.8 倍，涵蓋 SQL 與即時資料流處理等案例。黃仁勳並表示，NVIDIA 正在打造數以百萬計的 Vera，台灣 ODM 與電腦製造商將扮演重要角色。 為了讓 AI factories 真正落地，NVIDIA 也推出 DSX 作為建置藍圖與作業框架。其中 DSX Sim 可用於施工前的設計與驗證，DSX OS 則負責布建、監控與操作已安裝的基礎設施，並提供電力優化、冷卻與電網互動等管理功能。 在企業應用層面，NVIDIA 發表 Agent Toolkit 與 OpenShell，前者整合模型、工具與執行環境，後者則是可在企業環境中安全運行代理型AI的開源 runtime，預期將獲 Red Hat、Canonical 與 Microsoft 等業者採用。NVIDIA 同時推出 Nemotron 3 Ultra，並以開放模型、訓練資料與腳本的方式釋出，瞄準希望自行部署或客製化模型的企業客戶。 NVIDIA 也把代理型AI導入半導體設計流程，與 Cadence 合作打造 chip design agent，結合 NVIDIA Codex、Cadence ChipStack、Nemotron 與 OpenShell，自動化 RTL 驗證、測試產生、迴歸測試與除錯等工作。NVIDIA 表示，原本需數週的驗證週期，未來有機會縮短到數小時。 在 PC 與終端裝置上，NVIDIA 與 Microsoft 等夥伴推出 RTX Spark 筆電與 Windows 平台產品線，並包含與 MediaTek 合作的 N1X 晶片，支援 NVIDIA 軟體堆疊、CUDA 應用、Windows 應用，以及本地與雲端串接的代理服務，目標是讓 PC 原生支援代理型運算。 黃仁勳最後將焦點轉向實體AI（Physical AI），包括自駕車與人形機器人。NVIDIA 推出 Cosmos 3 作為實體AI的基礎模型，並發表 Llama Mio 2、自駕系統與 Isaac GR00T 參考設計機器人，搭配 Jetson Thor 機器人電腦，進一步擴大在機器人、車輛與智慧移動生態系中的布局。 整體來看，NVIDIA 正從單純的 GPU 供應商，轉型為端到端的代理型AI平台供應商，從資料中心、企業軟體到 PC、車輛與機器人，建立同一套運算版圖。這也意味著雲端服務業者與大型企業若要持續提升 AI 能力，將更需要在電力、冷卻、資料治理與供應鏈依賴等面向進行長期規劃。

AI Factory從概念變帳單，1GW成新門檻

黃仁勳在 GTC Taipei 2026 提到，token 不只是成本，也可能成為收入單位，讓 AI Factory 從概念走向可量化的商業模式。文章指出，2026 年 1GW 級 AI 資料中心開始成為產業門檻，CoreWeave (CRWV) 與 Nebius (NBIS) 已出現電力容量、營收成長等具體數據，顯示算力租賃的擴張正在加速。 不過，這條鏈能否順利兌現，關鍵仍在電力與併網進度。美國部分資料中心案因電網基建與零組件短缺而延後，代表需求雖明確，落地速度仍受限制。對台股相關供應鏈而言，散熱、電源管理與伺服器機架等廠商的接單能見度，後續可留意是否由一季延伸到兩季以上。 文章也點出幾個觀察重點：CoreWeave 下季營收是否持續放大、Constellation Energy (CEG) 與 Vistra (VST) 是否簽下新的長期供電合約，以及台積電 (2330) 法說會中 CoWoS 產能利用率是否維持滿載。整體來看，市場已開始定價 AI Factory 敘事，但同時也在反映電力延誤的執行風險。

輝達MGX生態系擴大，台積電、鴻海、禾伸堂、精測與大立光怎麼受惠？

隨著輝達（NVIDIA）持續擴大 MGX AI 工廠生態系，台灣半導體與電子零組件供應鏈展現動能。晶圓製造與系統組裝端方面，台積電(2330)作為核心晶片主要代工夥伴，配合鴻海(2317)等整機組裝廠，共同應對新一代伺服器平台的量產需求。伺服器功率與算力提升，也帶動關鍵零組件升級，禾伸堂(3026)受惠於 AI 平台對高效能、低損耗元件的需求，其高階 NP0 積層陶瓷電容（MLCC）成功打入供應鏈，推升營運表現。半導體測試介面大廠精測(6510)同樣受惠於 AI 測試需求升溫，去年每股盈餘達 30.41 元創下新高，並已啟動第三廠興建計畫以擴充產能。光學鏡頭大廠大立光(3008)亦跨足共同封裝光學（CPO）領域，進行光纖陣列單元與稜鏡元件開發，顯示各領域指標廠正透過技術升級與產能擴充，切入 AI 基礎建設與半導體高階應用產業鏈。

Insight (NSIT) 營收蒸發近 20 億，法人大買 600 萬美元是抄底還是接刀？

根據提交給美國證券交易委員會的最新文件顯示，資產管理公司 Speece Thorson Capital Group 在 2026 年第一季大幅加碼了 Insight Enterprises (NSIT) 的持股。該機構在期間內買進了 78,191 股，若以季度平均價格計算，估計交易價值約為 639 萬美元。截至季末，該機構持有的 Insight Enterprises (NSIT) 部位總價值增加了 515 萬美元，這項數據同時包含了新增的持股成本以及期間內股價波動的影響。Insight Enterprises (NSIT) 的股價在三月份曾出現回跌，這也讓法人進場的時間點成為獲利關鍵。如果 Speece Thorson 是在三月股價拉回時逢低買進這近 8 萬股，目前可能已經握有超過 10% 的帳面報酬。然而，若是該機構在二月初股價相對高檔且波動劇烈時就提早卡位，這筆投資的價值可能已經面臨了超過 20% 的虧損。在高層人事方面，Insight Enterprises (NSIT) 董事會於三月份宣布了一項重大的領導團隊異動，新任執行長 Jack Azagury 已於 2026 年 4 月 13 日正式接替前任執行長 Joyce Mullen 的職務。新團隊首要面對的難題是公司近年來成長放緩的困境，其過去 12 個月的營收在 2022 年曾一度突破 100 億美元的高點，但隨後卻一路下滑至 82.5 億美元。為了解決營收衰退的挑戰，協助企業客戶最大化人工智慧 (AI) 應用的價值，被視為 Insight Enterprises (NSIT) 未來幾季重返成長的重要關鍵。該公司近期更收購了一家名為 Inspire11 的企業轉型與技術交付公司。市場正密切關注這系列佈局能否在即將於 5 月 7 日美股開盤前公布的第一季財報中發酵。Insight Enterprises (NSIT) 前一交易日收盤價為 69.01 美元，下跌 2.33 美元，跌幅為 3.27%，成交量較前一日大幅變動達 336.62%。