GTC 2026亮點：DLSS 5、太空邊緣計算、HBM4

文．洪寶山

Feynman 將是輝達首款採用 3D 堆疊技術的 GPU，這意味著運算單元與記憶體或運算單元之間將進行垂直堆疊，大幅提升數據傳輸效率並縮小晶片體積，這就解釋了近期愛普 * 股價上漲的原因了。

DLSS 5 問世 圖形學從計算渲染跨入生成渲染

DLSS 5 的問世被黃仁勳稱為圖形學的 GPT 時刻，不僅是一次技術升級，更象徵著電腦圖形學從計算渲染正式跨入生成渲染的全新時代。

過去的 DLSS(1 到 3.5)主要聚焦於解析度縮放 (Super Resolution) 和補幀(Frame Generation)。而 DLSS 5 引入了神經渲染模型(Neural Rendering)，讓 AI 學習光照與材質的規律，直接生成具有照片級真實感的像素。

就像 GPT 不需要死背辭典而是理解語言邏輯，DLSS 5 不再依賴傳統管線死算光影，而是預測並生成視覺結果。這能以極小的算力代價，達成過去需要頂級 GPU 數倍負載才能跑出的畫面。

轉型中遊戲廠大利多 板卡廠有撐

對產業直接影響，是遊戲與內容創作開發成本與門檻雙降，開發者只需建立粗略的模型與光影架構，其餘精緻細節交給 DLSS 5 神經網路補全，將大幅縮短遊戲開發週期。

藉由 DLSS 5，中低階顯示卡 (如 RTX 5060 或更舊型號) 有望在開啟超高畫質與光追的情況下，流暢運行 3A 大作，遊戲開發週期有望縮短 30% 以上，這對光聚晶電、網龍等轉型中的遊戲廠是極大利多。

DLSS 5 透過神經網絡預測像素，使 RTX 50 系列 (Blackwell) 的入門卡 (如 RTX 5060) 就能跑出過去 RTX 4090 才能達到的 4K 光追效果。計算已正式取代像素，未來評價一張顯示卡的優劣，不再看它有多少個光柵單元(ROPs)，而是看它的 Tensor Core 處理 DLSS 5 神經模型的能力。

在顯卡記憶體 (GDDR7) 供應吃緊的背景下，DLSS 5 降低消費升級壓力，微星、技嘉等板卡廠有支撐。

實現輕量化、高畫質 VR 頭盔

DLSS 5 能讓虛擬工廠、自動駕駛模擬環境的視覺真實度達到與現實無異的水平，提升 AI 訓練的精度。穿戴式設備受限於體積與散熱，算力有限，但 DLSS 5 的高效生成能力是實現輕量化、高畫質 VR 頭盔的關鍵技術，它能修復光學透鏡產生的邊緣畸變或色散，透過 AI 補償，硬體廠能使用更輕、更薄的波導片或鏡頭。雖然 AI 能補償，高品質的 AR 專用鏡頭需求依然是剛需，有利玉晶光、大立光。

太空邊緣計算 天線陣列與微波元件規格升級

輝達在 GTC 大會宣布進軍太空計算，過去的衛星只是負責傳輸訊號，但輝達將 Vera Rubin GPU 模組送上太空，衛星在太空中拍完地球影像後，不需要再把龐大的原始圖檔傳回地球分析，而是直接在太空中用 AI 算完，只把結論傳回地面，這就是太空邊緣計算。

地面站與用戶終端為了承接太空中傳下來的更高速、更複雜的 AI 數據，將導入輝達 RTX PRO 6000 Blackwell 平台，天線陣列與微波元件 (如高頻 Ka/V Band 濾波器) 勢必迎來新一輪的規格升級與換機潮。啟碁、昇達科、華通、萊德光電、信錦等受惠可期。

ASIC 設計與 HBM4 串接的邏輯介面

三星在 GTC 2026 上首次公開展示 HBM4E，並重點展示與輝達在 AI 計算平台上的合作，同時三星強調 HBM4 已經進入量產階段，過去兩年 SK 海力士憑藉著 HBM3 和 HBM3E 佔據領先地位，而三星正藉著 HBM4 與 HBM4E 加快技術追趕。

HBM4 需要將 DRAM 堆疊在台積電代工的 Base Die(基底晶片) 上，再透過 CoWoS-L 封裝與輝達 GPU 整合。台積電掌握了基底晶片代工與最終封裝的門票。

由於 HBM4 趨向客製化，Google、Amazon 等系統廠商需要 ASIC 設計公司協助設計與 HBM4 串接的邏輯介面。

創意已備妥 HBM4 相關 IP，並與 SK 海力士深度合作開發 HBM4 的 Base Die。預估創意拿下海力士 HBM4 訂單後，將於 2026 年開始貢獻營收，預期此專案在 2026 年可貢獻約 2 億至 2.5 億美元的營收，佔年度營收比重可能達到 14%。

專案營收貢獻度估前代二倍以上

世芯並非直接參與 HBM4 記憶體顆粒的研發 (那是三星、海力士的事)，也不是主要設計 HBM4 的 Base Die(那是創意與海力士的合作重點)。世芯的訂單來自於 AI ASIC 加速器，採台積電 3nm 製程的 Trainium 3 是世芯目前最核心的 HBM4 相關訂單，負責整顆大型 ASIC 的設計與 HBM 介面 IP 的整合。

世芯是幫客戶把 HBM4 裝上去，而創意是幫海力士把 HBM4 做出來。

世芯在 2026 年預訂的台積電 CoWoS 產能已大幅提升至每月 6 萬片，這主要是為了因應 Trainium 3 對 HBM4 整合的高技術需求。

Trainium 3 在 2026 年將為世芯貢獻約 15 億至 20 億美元的營收，在量產高峰期，Trn3 預計將貢獻世芯總營收的 65% 至 75%。相比上一代 7nm/5nm 產品，由於 3nm 晶片的平均單價 (ASP) 與晶圓產值大幅提升，單一專案的營收貢獻度預計是前代的二倍以上。

Trainium 4 認列 關乎 2027 年後成長路徑

由於 Trn3 採 Turnkey(委託設計＋產值量產) 模式，市場樂觀預估，光是 Trn3 一項專案對世芯 2026 年的 EPS 貢獻就超過 100 元新台幣，推升世芯全年 EPS 有機會挑戰 140 至 150 元的歷史新高。

世芯在 Google 的部分 N3 專案中也負責互連介面的設計，這些專案在 2026 年底量產時，預計將全面搭載 HBM4。

市場傳言世芯參與了微軟 Maia 200/300 晶片 (搭載 HBM4) 的後端設計與 CoWoS 產能配置。

世芯在 2026 年 3 月展示了二奈米的 HBM4 介面測試，這對 Meta、OpenAI 極具吸引力，有助於爭取 2027 年後的長線訂單。市場已開始關注 Trainium 4(2nm) 的 NRE 認列時程，若能於 2026 下半年順利接棒開發認列，將確保世芯 2027 年後的成長路徑。

HBM4 十六層堆疊受惠供應鏈

由於 HBM4 從 12 層增加到 16 層，在 HBM 堆疊過程中，隨著層數變厚，散熱片貼合的精度要求更高，萬潤的點膠機、散熱片貼合機是台積電 CoWoS 供應鏈的核心，目前訂單已排至 2026 年底。

志聖提供 HBM4 堆疊過程中的熱處理與技術。HBM4 採用更多的 TSV 技術，每層 DRAM 都要經過大量的清洗與藥水處理，帶動弘塑與辛耘的高毛利藥水與自動化濕製程設備成長。

針對 16 層堆疊可能產生的裂縫或對位偏差，均豪提供 3D 檢測方案，是良率提升的關鍵。

來源：《理財周刊》1335 期
更多精彩內容請至 《理財周刊》