郭明𫓹表示，AI伺服器未来数年的成长趋势仍正向，仅提出潜在影响GB200 NVL36/72出货的短期因素以供思考。当相关股票已大部分反映GB200 NVL36/72对供应链贡献之乐观预期并大涨之际，至少短期的投资决策就需要考虑更多层面而非仅依靠供应链调查。以下为5大分析重点：
第一，根据集邦科技预测，AI伺服器占整体伺服器出货量在2024与2025年的出货占比分别约8.8%与12.2%。GB200 NVL36的每个机柜耗电约80kW，而根据AMAX今年四月的调查，目前全球少于5%的资料中心可以支援每机柜50kW伺服器。所以，购买GB200 NVL36前，需先确保有没有足够空间安装。
第二，GB200 NVL72的单一机柜版本，每机柜耗电130kW，短期内无法量产。虽有提供双NVL36机柜的NVL72方案，但NVL72提案时对客户的关键卖点在于用最小的空间提供最大的AI算力，故须观察更占空间的双NVL36机柜方案能否得到客户青睐。
第三，Blackwell Ultra与Vera Rubin分别在3Q24与1H25投片，客户在可见未来会不会改买效能更好/更划算的Blackwell Ultra或Vera Rubin AI伺服器，而影响GB200的短期需求？如果客户改买Blackwell Ultra与Vera Rubin AI伺服器，Nvidia无疑还是最大赢家，但供应链受益者跟现在的GB200还是同样的厂商吗？
第四，采用Blackwell晶片的AI伺服器有许多机型，不只GB200 NVL36/72，如果客户因AI算力需求先购买其他先出货的Blackwell的AI伺服器机型 (如GPU少于NVL36的GB版本，或x86方案)，短期内会否影响GB200 NVL36的需求？
第五，GB200 NVL36的算力优势无庸置疑，但也面临许多前所未见的设计与生产挑战，故能否确保如期大量出货 (市场共识为9–10月)？以组装而言，目前L10与L11的EVT均约8周 (耗时最久分别是可靠性验证与安全测试流程)，均较iPhone的组装EVT短。AI伺服器对系统开发要求理应显著高于消费电子，如此紧凑的开发时程能否解决前所未有的设计与生产挑战并确保如期量产？
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