聯發科執行長蔡力行（右）與NVIDIA（輝達）執行長黃仁勳（左）接受Bloomberg採訪，說明本次合作內容。（翻攝自Bloomberg YT頻道）

全球雲端業者加快開發客製化AI晶片，聯發科技（2454）也提高成長目標。聯發科預估，2027年AI加速器特殊應用積體電路（ASIC）可服務市場規模將達800億美元、約新台幣2.46兆元，公司目標取得15%至20%市占率。面對與NVIDIA（NASDAQ：NVDA）擴大合作能否加速成長的問題，聯發科副董事長暨執行長蔡力行表示，「我當然預期會發生」，但新合作架構仍需要一些時間建立。

聯發科今年資料中心AI晶片業務營收預估超過20億美元、約新台幣616億元，首款AI加速器ASIC預計第四季進入量產，第二代產品則規劃2028年量產。此次導入NVIDIA NVLink Fusion後，聯發科將進一步由單顆ASIC設計，延伸至XPU、先進封裝、記憶體、網路互連及機櫃級AI系統。

Bloomberg Technology主持人Ed Ludlow詢問，聯發科今年AI晶片業務營收約20億美元，並瞄準2027年規模800億美元市場，與NVIDIA擴大合作後，能否進一步加快成長。

蔡力行回應，他確實預期這項合作將推動AI晶片業務成長，但客製化晶片開發、驗證及量產需要時間，雙方目前也才開始建立新的合作架構。

蔡力行指出，與NVIDIA合作的核心價值，在於為潛在客戶提供更完整的開發途徑，加快產品上市速度。「在今天的世界，快速上市是關鍵。」他說。

聯發科客製化晶片業務過去主要協助客戶設計特定用途ASIC；接入NVLink Fusion後，聯發科除了設計運算晶片，也可結合NVIDIA已驗證的NVLink互連、CPU、網路與機櫃架構，減少客戶重新開發周邊系統所需的工程時間。

蔡力行透露，聯發科正在與部分客戶接洽NVLink Fusion相關專案，也將與NVIDIA採取共同拓展市場的方式。他認為，此次宣布擴大合作，有助進一步提高潛在客戶對聯發科的信心。

不過，蔡力行並未透露客戶名稱、專案數量、產品規格及量產時程。

黃仁勳則表示，整項合作「很大程度上是由客戶要求所推動」，目前已經有客戶承諾採用NVLink Fusion。由於開發XPU本身相當困難，即使客戶完成運算晶片，仍須解決CPU、記憶體、網路及機櫃級系統等整合問題。

「聯發科可以協助客戶打造優秀的XPU，但AI工廠內還包括五種不同的網路技術及CPU。」黃仁勳說，透過NVIDIA與聯發科合作，可以讓不同元件更容易整合，降低客戶設計及驗證整套AI系統的複雜度。

XPU泛指為特定工作負載設計的處理器或加速器。大型雲端業者及AI模型開發商希望透過客製化晶片，提高特定訓練或推論工作的效能與能源效率，同時建立不同於競爭對手的運算架構。

然而，開發客製化XPU只是第一步。晶片仍須與HBM高頻寬記憶體、先進封裝、高速輸入輸出、交換器及機櫃級網路整合，才能真正部署至資料中心。

NVLink Fusion提供預先建置、預先認證及系統級預先驗證的平台，讓聯發科客戶可以保留自身XPU的差異化設計，同時使用NVIDIA既有的互連與AI工廠架構，縮短晶片、封裝到機櫃系統的整合流程。

聯發科也可依據客戶工作負載，調整XPU的運算能力、記憶體、網路、封裝、效能及功耗，進一步由晶片設計服務商，向完整AI基礎建設方案供應商發展。

面對客製化AI晶片是否侵蝕GPU市場的疑問，黃仁勳表示，「XPU不是即將進入市場，它已經在市場上。」XPU是針對特定用途設計的晶片，NVIDIA GPU則是通用型加速器，可以支援資料處理、預訓練、後訓練及代理式AI推論等完整生命週期。

黃仁勳指出，NVIDIA GPU可支援封閉、開放、影片、語言、生物、物理及機器人等不同AI模型，因此具備較高的通用性，也能部署於雲端、企業內部及邊緣設備。

不過，若重要雲端客戶希望把專用XPU放入資料中心，NVIDIA沒有必要阻擋，而是可以讓客戶更容易把XPU接入NVIDIA基礎建設。

「這不是其中一個取代另一個的問題。」黃仁勳強調，NVIDIA並未受到XPU威脅，反而歡迎客製化晶片，並開放平台讓XPU接入；即使客戶採用聯發科XPU，NVIDIA仍可供應CPU、交換器及網路產品。

對聯發科而言，NVLink Fusion可望降低進入機櫃級AI工廠的門檻；但從客戶接洽、設計定案到晶片量產仍需時間。能否把2027年15%至20%的市占目標轉化為營收，後續仍須觀察客戶數量、先進封裝產能及產品量產進度。