隨著 2025 年 11 月第 66 屆全球超級電腦 500 強榜單（TOP500）正式公布，高效能運算領域的競爭版圖再次迎來重大洗牌。本次榜單不僅確立了美系硬體在頂尖效能上的統治地位，更見證了歐洲首台 Exascale（百億億次）系統的誕生。而在這場算力軍備競賽中，台灣憑藉著國家與民間的積極投入，展現了不可忽視的技術實力。
根據國家實驗研究院發布的新聞稿，國網中心最新建置的超級電腦「晶創 26」其中的 Nano4 系統，首次進榜便以優秀的效能奪下全球第 29 名，成為台灣目前最強大的運算樞紐。
美國包辦前三名，歐洲首台突破 Exascale 門檻拿第四名
在本次 TOP500 排名中，美國能源部轄下的實驗室包辦了前三名。近年 TOP500 2025 最大特點，就是「傳統 HPC 正全面 AI 化」。 El Capitan、Frontier、Aurora 這三台美國系統，共同具備以下特色，擁有大規模 GPU 加速架構，支援 FP8、FP16 與 Sparse AI 訓練，而HPC + AI 混合工作負載成主流，導入 diffusion / transformer 訓練工作負載。
位於勞倫斯利佛摩國家實驗室（LLNL）的 El Capitan 當然繼續是蟬聯冠軍寶座。這台由 HPE 打造的超強機器，搭載 AMD Instinct MI300A 加速器，實測效能達到驚人的 1.809 Exaflops，是目前地表上最強大的運算系統，進一步鞏固了美國在 Exascale 運算時代的領導地位。緊隨其後的橡樹嶺國家實驗室的 Frontier 與阿貢國家實驗室的 Aurora，這三台機器共同構築了美國在科學模擬與 AI 研究上的領先地位。
值得注意的是排名第四的 JUPITER Booster。這台位於德國尤利希超級運算中心的系統，是歐洲首台突破 Exascale 門檻的超級電腦。它採用 Eviden 的 BullSequana 架構並搭載 NVIDIA Grace Hopper 超級晶片，標誌著歐洲在半導體與高效能運算自主性上的重大里程碑，打破了過往由美中日獨大的局面。而本次入榜的是 JUPITER 的「Booster」加速器模組，而完整的 JUPITER 系統將於後續完成部署。
Photo Credit by top500.org
中國淡出榜單與品牌市占消長
過去曾經與美國分庭抗禮的中國，在近幾年的榜單中呈現明顯的轉變。由於地緣政治因素及硬體取得受限，中國主要的研究機構已不再積極提交最新數據。儘管業界普遍認為中國境內擁有數台 Exascale 等級的系統（如天河三號或神威系列的新機），但在官方榜單上，中國的頂尖系統排名正逐漸下滑。這種隱匿或蓋牌策略，確實讓外界難以準確評估其真實算力，但也反映出全球供應鏈脫鉤後的現實。
中國自 2021 年起停止提交多數超級電腦資料，這是因為因美國實體清單與科技限制，而國際 HPC 社群目前推估神威與天河三號均確實已達 Exascale，但未提交。
在品牌市占率方面，市場呈現出效能與數量的分野：
Photo Credit by top500.org
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HPE（慧與科技）：無疑是頂級效能的王者。透過收購 Cray 獲得的技術優勢，HPE 囊括了前三名及多數前十名席次，專注於解決最困難的科學運算問題。
Lenovo（聯想）：在入榜系統的總數量上持續領先。憑藉著強大的商業伺服器通路與 ThinkSystem 產品線，聯想在全球企業與學術機構的通用運算市場中佔有極高比例。
Eviden（前身為 Atos）：在歐洲市場表現強勁，是推動歐盟高效能運算聯合專案（EuroHPC JU）的主要硬體合作夥伴。
台灣算力躍進 AI 基礎建設成效顯現
台灣的超級電腦在本次榜單的表現相當亮眼，也可以看做是 AI 智慧島政策的階段性成果。
國網中心的新一代超級電腦「晶創 26」採用先進的 NVIDIA H200 架構。其中代號 Nano4 的系統，以 81.55 PFlops 的算力一舉攻佔全球第 29 名。刷新了台灣超級電腦的排名紀錄，更為國內的生成式 AI 模型訓練、精準醫療與氣候模擬提供了強大的後盾。Nano4 採用 HGX H200 8-GPU 架構，搭配 InfiniBand NDR 400Gbps，並具備 Hybrid AI/HPC 設計（支援 FP8/FP16 + HPC FP64）。
除了國網中心，民間與半導體產業的投入也同樣積極，包括下列幾台：
Ubilink：這台由台灣固網與相關合作夥伴建置的系統，以 45.82 PFlops 的效能位居全球第 46 名，是台灣民營公司在建置 AI 算力中心的代表系統。
Taipei-1：NVIDIA 在台灣建置的超級電腦，排名全球第 80 名。作為 NVIDIA 在亞洲的重要研發據點，Taipei-1 專注於數位孿生與工業元宇宙的應用開發。
晶創 25（Nano5）：作為前導系統，雖排名下滑至 100 名外，但仍持續服務國內學研界。
超級電腦持續茁壯
CyberQ 觀察，2025 年的 TOP500 榜單，也是一場 H200、GH200、MI300A 三強鼎立 的加速器競賽，而台灣的 Nano4 便採用了當前 AI 訓練領域的主流 H200 架構。從另一個角度看，也是不同市場在 AI 競爭力的核心指標，美國透過 AMD 與 Intel 、NVIDIA 的頂尖晶片維持霸權，歐洲藉由跨國合作急起直追，而台灣則善用半導體供應鏈優勢，政府與民間企業協力且迅速地建立起世界級的算力聚落。
隨著未來幾年國科會計畫將公共算力持續提升至 480 PFlops (預估 2029 年完成)，包括既有晶創 25/26 擴充、包括 Nano4 等新一代系統擴充與更新、公共雲 AI 訓練資源整合、跨部會算力池等等，相信台灣在全球 AI 版圖中的角色將更加重要。而中國超級電腦與算力的變化，儘管資訊並正式對外透明，但也很值得從業界資訊持續追蹤觀察。
不過呢，傳統 LINPACK 基準已經不足以反映 AI 能力，包括 MLPerf 測試、HPC AI500 等指標也是可評估的選項之一，而美國三大超級電腦均同時用於 AI 訓練， Grace Hopper GH200/GH200 NVL 與 MI300A 的 AI 算力才是下一個競爭核心。
本文題圖 Google Gemini AI 生成
