黃仁勳：人工智慧爆發，GPU需求飆升

輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳近期多次公開指出，人工智慧（AI）技術的快速發展正以前所未有的速度拉動圖形處理器（GPU）的需求。從大型科技公司到新創企業，全球對高效能運算硬體的渴求已達到歷史高點。這不僅推動了輝達的營收成長，也重塑了整個半導體產業的競爭格局。

AI浪潮如何引爆GPU需求？

過去GPU主要用於遊戲與圖形渲染，但隨著生成式AI、大型語言模型（LLM）與深度學習的興起，GPU因其平行運算能力強大，成為訓練與推論AI模型的核心硬體。黃仁勳強調：「我們正處於AI工業革命的開端，而GPU就是這個時代的引擎。」

從資料中心到邊緣裝置

AI運算不再僅限於雲端資料中心。隨著智慧工廠、自動駕駛車與智慧手機等終端設備導入AI功能，對高效能、低功耗GPU的需求也延伸至「邊緣運算」場景。輝達因此推出多樣化產品線，涵蓋從H100伺服器晶片到Jetson邊緣AI模組。

• 大型語言模型訓練需數千顆GPU協同運作
• 企業導入AI客服、文件分析等應用，加速採購AI伺服器
• 政府與學術機構投資AI基礎建設，進一步擴大市場

供應鏈與市場反應

面對突如其來的龐大訂單，輝達與其合作夥伴正面臨產能挑戰。台積電作為輝達主要代工廠，已將CoWoS先進封裝產能大幅擴充，但仍難以完全滿足市場需求。黃仁勳坦言：「客戶願意等待，甚至預付訂金，只為確保拿到下一季的晶片。」

「這不是短暫的熱潮，而是結構性轉變。」—— 黃仁勳於2024年GTC大會演講

競爭對手的因應策略

AMD、Intel乃至中國本土廠商如寒武紀、壁仞科技也紛紛加速推出AI加速晶片。然而，輝達憑藉CUDA生態系統的先發優勢與軟體整合能力，仍牢牢掌握超過80%的AI加速市場。

廠商	主力AI晶片	生態系統成熟度
NVIDIA	H100 / Blackwell	高度成熟（CUDA + AI Enterprise）
AMD	MI300X	發展中（ROCm逐步擴充）
Intel	Gaudi 3	初期階段

對台灣科技產業的影響

作為全球半導體製造重鎮，台灣在這波AI硬體浪潮中扮演關鍵角色。除了台積電受惠於輝達訂單，日月光、矽品等封測廠也因CoWoS需求暴增而擴產。此外，台灣眾多伺服器代工廠（如廣達、緯穎）更成為AI伺服器出貨主力。

值得注意的是，台灣不僅是製造基地，本地企業與研究單位也積極導入AI技術。例如工研院、資策會與多家金融、醫療機構合作開發垂直領域AI解決方案，進一步刺激本地GPU採購需求。

常見問題解答

一般消費者需要購買高階GPU嗎？

除非您從事AI模型訓練、3D渲染或高階遊戲開發，否則日常使用（如上網、文書處理）並不需要最新款AI GPU。多數AI服務實際運行於雲端，用戶透過瀏覽器即可使用。

為什麼AI非得用GPU，不能用CPU？

CPU擅長依序處理複雜指令，而GPU擁有數千個小型核心，適合同時執行大量簡單運算——這正是神經網絡訓練所需的「矩陣乘法」特性。效率差距可達數十倍以上。

台灣個人或小公司如何取得AI運算資源？

可透過Google Cloud、AWS、Azure或台灣本地平台（如TWCC台灣高速網路與計算中心）租用GPU虛擬機器，無需自行購置硬體，按使用時數付費即可。

輝達GPU缺貨情況何時會緩解？

根據產業分析，2025年隨著台積電CoWoS產能持續擴張，以及Blackwell架構晶片量產穩定，供應緊繃狀況有望逐步改善，但高端型號仍可能優先供應大型雲端廠商。

學習AI開發是否一定要用NVIDIA顯卡？

初學者可先使用免費雲端平台（如Google Colab）練習；若需本機開發，NVIDIA顯卡因支援CUDA生態系，相容性最佳。但AMD近年ROCm支援也逐漸完善，可視預算與需求選擇。