2024年、GB200は人工知能サーバー研究の中心になるが、現在、ホンハイの貢献度は限られている。

1. グレースアーキテクチャの採用が増えれば、Nvidiaの人工知能市場における競争優位性は向上する。しかし、GH200の出荷量は予想よりも低く、Amazonが主要なグローバル顧客の中で唯一採用している。そのため、NvidiaはGB200に高い期待を寄せ、意図的に仕様差を広げている（主にNVlinkとネットワークスピードに関連する）...
2. GB200の現在の出荷可視性は高くなく、ほとんどのサプライヤーが実際の貢献度を見積もることは困難である。
3. グレースの採用に関する顧客の懸念点は、1）人工知能コンピューティングパワーを継続的に構築するROI、2）長期的にNvidiaに対する交渉力が浸食されることである。これらの懸念点が現在のGB200出荷可視性の低さの主な理由の一つである。
4. GB200の差別化戦略が成功するかどうかは今後の課題である。GB200の需要が予想よりも低い場合、NvidiaはB200 NVL72（ミランダプラットフォーム）の導入を早め、アップグレードされたGB200バージョンの仕様とソリューション戦略を修正する可能性がある（1H26に大量出荷）。Nvidiaの戦略は柔軟であるが、サプライチェーンはこの柔軟性から恩恵を得ることができない場合がある。
5. 長期的にはホンハイ/IngrasysはNvidiaとのより緊密なパートナーシップを享受することが期待される。しかし、最近NvidiaはGB200の開発戦略を変更し、システム開発により投資を増やし、ホンハイ/IngrasysによるGB200の開発への依存を減らしている。最近の市場がホンハイ/Ingrasysのシステム開発優位性、注文可視性、GPMに過度に楽観的であった可能性があることに注意しなければならない。
6. Ingrasysが人工知能サーバーの注文を取得した場合、鴻海テクノロジーは利益を得る可能性があるが、技術的には必ずしも大きなメリットを得られない（Ingrasysの能力と経験は鴻海テクノロジーよりも遥かに優れているため）。