聯發科技資訊工程本部全球資訊服務副處長黃博揚表示，聯發科去年底曾與NVIDIA共同發布AI算力相關消息，當時AI算力規模約為600億，如今已成長至1380億，顯示AI運算需求成長速度相當快速。
黃博揚指出，聯發科資料中心算力並不只是用於AI模型訓練，另一項核心用途其實是IC設計EDA運算，目前聯發科每年執行超過千億個EDA job，因此資料中心背後所需的不只是GPU，而是整體高效能運算基礎設施。
談到目前AI基礎建設挑戰，黃博揚坦言，今年最大的問題之一就是供應鏈壓力，包括memory、SSD等零組件供應都相當吃緊，隨著代理式AI（Agentic AI）快速發展，CPU也開始成為關鍵物料。他指出，目前供應鏈幾乎是「一環牽一環」，已成為全球IT基礎建設共同面臨的壓力。
黃博揚表示，目前B200 SuperPOD仍最適合聯發科現階段AI專案與研發需求，但聯發科並未綁定單一硬體供應商，而是透過多供應商競標模式，依照公開規格與KPI驗證結果決定合作對象，希望建立更健康的產業生態系。
此外，針對未來是否導入自家AI ASIC產品作為資料中心算力來源，黃博揚也直言，只要是最適合工作負載的方案，且產品由聯發科自行開發，「沒有理由不用」。他透露，聯發科目前已投入大量AI ASIC資源，未來仍會依照研發需求與產業變化持續調整布局。
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