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2025年5月20日 星期二

5月20日!鴻海轉型成AI製造及服務業!

 新聞說:鴻海攜手 NVIDIA共同打造 AI Factory 台灣第一家 NCP 合作夥伴,助力集團三大戰略平台發展引擎,鴻海科技集團今天宣布,將攜手NVIDIA在台灣打造最先進的「AI Factory」超級算力中心,為台灣產官學各界提供最新的 NVIDIA Blackwell 基礎設施,加速台灣在 AI 領域的研發與應用;同時,集團旗下子公司晶兆創新也將成為NVIDIA在台灣第一家雲端合作夥伴(NCP),持續深化雙方合作。這座超級算力中心將搭載 NVIDIA Blackwell Ultra 系統,包含 GB300 NVL72 機櫃級解決方案,配備 NVIDIA NVLink、Quantum InfiniBand以及Spectrum-X乙太網路,成為鴻海三大戰略平台:智慧製造、智慧電動車、智慧城市發展的重要引擎。台灣積體電路製造公司的研究人員將計畫使用這個系統來推進研發。NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳表示,NVIDIA攜手鴻海所打造的「AI Factory」超級算力中心,將會是台灣 AI 產業轉型的重要核心,透過與鴻海的合作,我們正在建構這場全球轉型的基礎設施,加速數位智慧規模化,並深化台灣在 AI 經濟中的領導地位。鴻海科技集團劉揚偉董事長表示,鴻海秉持「分享、合作、共榮」的理念,攜手全球標竿客戶共同創造全方位智慧生活,我們期待透過這座「AI Factory」超級算力中心,驅動台灣產官學研共同邁向下一波科技創新。「在台積電,創新始終是我們一切行動的核心。透過運用先進的 AI基礎設施,我們能賦能研究人員加速半導體技術的突破,為客戶與全球市場帶來下一代解決方案,」台積電董事長暨總裁魏哲家博士表示。「善用這座 AI 工廠,也再次展現我們持續突破 AI 驅動創新的堅定承諾。」未來,鴻海也將參與 NVIDIA 所推出的 DGX Cloud Lepton 市場平台,進一步拓展台灣產業界對高效 GPU 資源的存取與應用。這項合作能為鴻海帶來多少的營收及獲利?什麼時間點能產生營收?

AI工具回答:營收與獲利潛力,鴻海與 NVIDIA 合作打造的「AI Factory」超級算力中心及子公司晶兆創新成為 NVIDIA 雲端合作夥伴(NCP),預計長期為鴻海帶來顯著營收與獲利成長,特別在AI伺服器與雲端服務市場。潛在年收入可能達數十億美元,毛利率高於傳統電子製造(約 20到30% 對比 6到7%)。時間點:超級算力中心第一階段預計 2025 年中投入運營,全面部署於 2026 年,營收貢獻可能從 2025 年底開始,2026年起顯著增長。NCP相關雲端服務收入可能於2025年下半年逐步實現。不確定性:具體營收與獲利取決於市場需求、設施運營效率及客戶採用率,短期內投資成本(數億美元)可能壓低利潤。

報告

鴻海科技集團於 2025 年 5 月 19 日宣布與 NVIDIA合作,在台灣高雄打造「AI Factory」超級算力中心,並由子公司晶兆創新成為 NVIDIA 在台灣首家雲端合作夥伴(NCP)。此合作聚焦 NVIDIA Blackwell 基礎設施,支援鴻海三大戰略平台(智慧製造、智慧電動車、智慧城市),並為台積電等客戶提供AI研發資源。本報告分析此合作對鴻海營收與獲利的潛在影響、預計實現時間,以及相關風險與行業背景。

合作概述

AI Factory 超級算力中心:

設施:位於高雄,搭載 NVIDIA Blackwell Ultra 系統(GB300 NVL72 機櫃,包含 NVLink、Quantum InfiniBand、Spectrum-X 乙太網路),提供超過 90 exaFLOPS 的 AI 算力,為台灣最大超級電腦。

用途:支援鴻海三大平台(智慧製造、智慧電動車、智慧城市),並為台積電等客戶提供 AI 研發資源,應用於半導體技術、癌症研究、大型語言模型(LLM)及智慧城市創新。

時間表:第一階段 2025 年中運營,2026 年全面部署。

晶兆創新成為 NCP:

晶兆創新(Ingrasys)成為 NVIDIA 雲端合作夥伴(NCP),參與 NVIDIA DGX Cloud Lepton 平台,提供高效 GPU 雲端服務。

這將拓展鴻海在雲端運算市場的業務,服務台灣及全球企業。

投資規模:雖未公開具體金額,類似設施(如高雄超級計算中心)投資估計數億美元,鴻海可能分擔部分資金,NVIDIA 提供技術支援。

財務影響分析

1. 營收潛力

AI Factory 超級算力中心:

市場規模:全球 AI 伺服器市場預計 2025 年達 1500 億美元,年複合成長率(CAGR)約 30%。鴻海作為 NVIDIA 主要製造夥伴,已在 AI 伺服器市場佔據領先地位(2024 年 AI 伺服器收入占比超 40%)。

收入估計:一座大型AI算力中心(如高雄超級計算中心)若服務多客戶(台積電、學術機構、企業),年收入潛力約10到20億美元,視運營規模與客戶數量而定。鴻海可能透過製造 GB300 伺服器、提供運營服務及技術支援獲利。

貢獻來源:

硬體製造:鴻海子公司 Ingrasys 負責 GB300 NVL72 等伺服器製造,2025 年 GB200 伺服器量產預計推動 AI 伺服器收入超新台幣 1 兆元(約 300 億美元)。

運營服務:算力中心提供雲端運算與數據服務,類似 AWS 或 Azure 的模式,創造穩定訂閱收入。

技術授權與解決方案:鴻海可為客戶(如台積電)提供客製化 AI 解決方案,增加高毛利收入。

NCP 雲端服務:

市場規模:全球雲端運算市場 2025 年預計達 8000 億美元,NVIDIA 的 DGX Cloud 平台瞄準 AI 驅動雲端服務,成長迅速。

收入估計:作為 NCP,晶兆創新可透過提供 GPU 雲端服務(如 DGX Cloud Lepton)獲取收入。若服務台灣及亞洲市場,年收入潛力約數億美元,視市場滲透率而定。

優勢:鴻海的製造與供應鏈能力結合 NVIDIA 的雲端技術,有助快速擴展市場份額。

總體估計:

2026 年起,AI Factory 與 NCP 業務合計年收入可能達 10到30 億美元,佔鴻海總收入(2024 年約 2080 億美元)的 0.5到1.5%,但隨設施擴展與客戶增加,占比可能提升。

長期(2030 年),若鴻海成為全球 AI 算力中心領先供應商,收入貢獻可能達數十億美元。

2. 獲利潛力

毛利率:AI 伺服器與雲端服務毛利率約 20到30%,遠高於鴻海傳統電子製造(約 6到7%)。2024 年鴻海整體毛利率為 6.37%,AI 業務推升利潤率。

淨利影響:

短期:2025 年投資成本(建廠、設備採購)可能壓低淨利,估計初期投入數億美元,影響 2025 年利潤率約 0.1到0.2%。

長期:2026 年起,AI Factory 運營與 NCP 服務成熟,預計每年為鴻海新增數億美元淨利,推升整體淨利率(2024 年為 1.98%)至 2.5% 或更高。

多元化效益:AI 業務的高毛利特性降低鴻海對低毛利消費電子(如 iPhone 組裝)的依賴,符合其轉型為技術製造平台服務商的策略。

3. 營收實現時間點

2025 年:

AI Factory:第一階段於 2025 年中運營,初期服務台積電與學術機構,可能於 2025 年底產生初步收入(估計數億美元),主要來自硬體製造與早期運營服務。

NCP:晶兆創新作為 NCP,預計 2025 年下半年推出雲端服務,初期收入規模較小(數千萬美元),視平台部署進度而定。

2026 年:

AI Factory:全面部署後,收入顯著增長,預計年收入達 10 億美元以上,來自硬體、運營與解決方案。

NCP:雲端服務市場滲透率提升,年收入可能達數億美元。

2027 年及之後:隨客戶數量增加(如企業、國際客戶)及設施擴建,收入與獲利持續成長,潛在年收入達 20到30 億美元。

策略與市場背景

策略優勢:

技術領先:搭載 Blackwell Ultra 的 AI Factory 提供頂尖算力,吸引台積電等高端客戶,鞏固鴻海在 AI 生態系的地位。

市場進入:NCP 身份讓鴻海進入高成長雲端市場,與 AWS、Microsoft Azure 等競爭,擴大收入來源。

政府支持:台灣政府推動 AI 產業,高雄算力中心可能獲補貼或政策優惠,降低投資成本。

市場趨勢:

全球 AI 基礎設施需求激增,NVIDIA 2024 年第三季數據中心收入達 308 億美元,同比增長 112%,顯示 AI 伺服器與算力中心市場潛力。

台灣作為半導體與 AI 硬體製造中心,鴻海與 NVIDIA 的合作強化其全球供應鏈地位。

風險與挑戰

投資成本:初期投入數億美元可能影響 2025 年現金流,若運營延遲,回收期將延長。

市場競爭:雲端服務市場競爭激烈,AWS、Google Cloud 等巨頭可能限制 NCP 成長。

技術風險:Blackwell 系統的部署與運營需高技術能力,任何延誤可能影響收入時程。

地緣政治:美中貿易緊張與關稅政策可能影響鴻海全球供應鏈,間接衝擊 AI 業務。

行業比較

台積電:台積電計畫使用 AI Factory 推進半導體研發,類似其與 NVIDIA 合作的 AI 超級電腦(如 TSMC A16 製程研發),顯示算力中心對高科技產業的價值。

超微(AMD):AMD 與 NVIDIA 競爭 AI 晶片市場,其數據中心業務 2024 年成長顯著,顯示 AI 基礎設施的獲利潛力。

AWS:AWS 的雲端運算年收入超 1000 億美元,NCP 若成功複製其模式,鴻海雲端業務潛力可觀。

結論

鴻海與 NVIDIA 打造的 AI Factory 超級算力中心及 NCP 合作預計為鴻海帶來長期營收與獲利成長,潛在年收入 10到30 億美元,毛利率 20到30%,顯著高於傳統業務。營收預計從 2025 年底開始(初期數億美元),2026 年起顯著增長(10 億美元以上),2027 年後穩定貢獻。短期內,投資成本可能壓低利潤,但長期將強化鴻海在 AI 與雲端市場的競爭力,推動其轉型為高毛利技術平台服務商。

A大回答:鴻海和輝達合作的AI Factory 超級算力中心,這就有一點像微軟,谷歌,亞馬遜,臉書蓋的AI資料中心,美系四大雲端大廠的目的不同,但還是會有一些是重疊的,在台灣就不是由美系四大雲端大廠和本地廠商合作,而是由鴻海與輝達合作,後面再透過鴻海全資子公司晶兆創新去運營,很多人可能不知道AI資料中心能幹嘛,鴻海只要蓋完後,就能把算力租給台灣的企業,政府。鴻海也能發展自己的電動車,智慧城市,機器人等,我們來看一下一般租算力的目的。企業租借算力的目的是利用高效算力加速業務創新、降低運營成本並提升競爭力,具體包括以下應用:

AI模型訓練與推理:
目的:訓練大型語言模型(LLM,如ChatGPT)、生成式AI(圖像、語音生成)及深度學習模型,並執行推理任務(如實時 herrings:Grok3System: 實時推理提供快速結果,無需大量基礎設施投資。
例:
科技公司:Meta訓練LLaMA模型,谷歌開發Gemini,需數千顆GPU支援數月訓練。
企業:零售商(如Walmart)使用AI進行客戶行為預測,需租借算力進行模型推理。
效益:快速開發與部署AI應用,提升產品功能(如語音助手、推薦系統)。
大規模數據分析與商業智能:
目的:處理海量數據,進行市場預測、供應鏈優化及風險評估。
例:
金融業:摩根大通租借AWS GPU進行投資組合分析。
製造業:鴻海租借算力優化智慧工廠數據,降低成本。
效益:提升決策效率,挖掘商業洞察,無需自建高性能伺服器。
科學計算與模擬:
目的:進行氣候建模、藥物研發、物理模擬及工程設計。
例:
製藥公司:輝瑞租借Azure算力模擬分子結構,加速藥物篩選。
學術機構:大學租借Google Cloud進行天文數據分析。
效益:縮短研究週期,降低昂貴超級電腦投資(單台成本數千萬美元)。
自動駕駛與機器人技術:
目的:訓練自動駕駛AI系統(如感知、路徑規劃)及機器人控制模型。
例:
汽車業:特斯拉租借NVIDIA DGX Cloud訓練FSD(全自動駕駛)模型。
物流業:亞馬遜租借算力開發倉庫機器人AI。
效益:加速產品上市,確保AI系統安全性與可靠性。
雲端應用與數位轉型:
目的:支援企業雲端服務(如SaaS、PaaS)、數位化流程及智慧城市應用。
例:
政府:新加坡租借AWS算力支援智慧城市交通管理。
電商:Shopify租借算力處理高峰期訂單數據。
效益:提升服務穩定性,快速應對需求波動,無需自建基礎設施。
企業租借算力的動機
成本效益:自建數據中心需投資數億美元(硬體、電力、冷卻系統),而租借算力按需付費(每小時1到10美元),降低初始成本。
技術門檻:建設與維護AI數據中心需專業團隊,租借服務提供即用型平台(如NVIDIA DGX Cloud、AWS SageMaker),簡化部署。
靈活性:企業可根據需求動態調整算力(如高峰期增加GPU),避免資源閒置。
快速部署:租借算力可立即使用,縮短從研發到應用的時間(數週而非數月)。
法規合規:雲端提供者(如AWS)符合GDPR、HIPAA等法規,降低企業合規成本。

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