撰稿人：Lia ／ 責任編輯：Zaphyra
2023年5月30日，半導體設計公司Nvidia的市值在盤中短暫觸及一兆美元的里程碑，單日市值增長近1840億美元，此一數字已超越許多同業公司的總值。這一歷史性的市場反應，源於公司發布的遠超華爾街預期的季度營收展望—從原先預估的70億美元大幅上調至110億美元—其背後的核心驅動力，正是生成式人工智慧（Generative AI）技術應用爆發所引發的，對其高效能圖形處理器（GPU）的巨量需求。Nvidia的股價飆升，不僅是資本市場對單一企業的價值重估，更是一個明確的信號，標誌著全球科技產業的競爭焦點，已從終端應用層面的競賽，深化至更為基礎的運算能力層級，一場圍繞人工智慧算力的軍備競賽已然展開。
Nvidia今日在AI領域的支配性地位，並非一蹴可幾，而是源於長達十餘年的戰略佈局與技術深耕。公司創立初期以服務電玩遊戲市場的GPU聞名，然而在2006年做出的一項關鍵決策—向軟體開發者開放其GPU的運算架構（CUDA平台）—為其後來的轉型奠定了基礎。此舉將GPU從專用的圖形渲染工具，轉變為可進行大規模平行運算的通用處理器。早在2012年，當深度學習模型AlexNet透過Nvidia GPU取得重大突破時，公司便敏銳地預見到此一技術路徑的顛覆性潛力，並在當時AI商業前景極不明朗的環境下，投入龐大資源進行研發。這項在當時被視為極具風險的長期押注，使其在技術上與其他競爭對手拉開了決定性的差距。
隨著2022年底OpenAI的ChatGPT問世，生成式AI的潛力被徹底釋放，Nvidia作為全球絕大多數AI模型訓練與推論所依賴的底層硬體供應商，瞬間成為這場技術革命中最大的受益者。然而，需求的爆炸性增長也為Nvidia帶來了嚴峻的挑戰。首先是全球供應鏈的產能瓶頸，先進晶片的製造週期漫長，使其難以即時滿足來自世界各地的訂單，導致其高階GPU成為極度稀缺的戰略性資源。其次，Nvidia也被推上了美中科技競爭的地緣政治前線。美國政府為限制中國發展高階AI技術，對Nvidia的高階晶片實施出口管制，迫使其必須在遵守國家安全法規與維護重要海外市場之間，尋求艱難的平衡。Nvidia的成功，已使其從一家單純的科技公司，轉變為牽動全球產業發展與國際權力格局的關鍵角色。
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Lia. Independent Media 台北報導
2023年5月30日，全球金融市場見證了一個標誌性時刻的誕生。長期以來在消費性電子領域扮演幕後角色的晶片設計公司Nvidia，其市值在當日交易中短暫突破了一兆美元大關。這一躍升，主要歸因於公司對未來一季的營收預測，從市場普遍預期的70億美元，一舉提高至驚人的110億美元。這份財測報告如同一枚投入平靜湖面的深水炸彈，其激起的漣漪迅速擴散至整個科技產業。這不僅僅是一家公司的財務勝利，更深刻地反映出，自2022年底以ChatGPT為代表的生成式人工智慧技術普及以來，全球對於高效能運算能力的需求已進入一個全新的、近乎無上限的增長期。Nvidia，憑藉其在圖形處理器（GPU）領域近乎壟斷的技術優勢，已然成為這場方興未艾的AI革命中，最重要的「軍火供應商」。
回溯Nvidia的發展歷程，其今日的輝煌並非偶然。公司於1993年成立，最初的數十年深耕於為個人電腦的電玩遊戲提供更逼真、更流暢的視覺效果。然而，其發展軌跡中的第一個，也是最關鍵的一個轉折點，發生在2006年。當時，Nvidia決定向所有軟體開發者開放其GPU的底層編程介面，推出了CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台。這一決策的深遠意義在於，它將原本用途單一的GPU，從一個專門處理圖形渲染的硬體，解放為一個能夠執行大規模平行運算的通用型超級計算引擎。如同打開了一扇通往新世界的大門，開發者們開始利用GPU強大的計算能力，處理各種複雜的科學與工程問題，其中也包括了在當時仍處於學術研究邊緣的人工智慧領域。
在AI的商業化前景遠未明朗的年代，Nvidia便已將其視為未來的核心戰場。大約在十年之前，一個名為AlexNet的神經網路模型在2012年的一場圖像識別競賽中，利用Nvidia的GPU取得了壓倒性勝利，這一事件被普遍視為當代深度學習革命的開端。Nvidia的管理層從中看到了定義未來的可能性，並為此投入了巨大的資源，甚至不惜犧牲其他業務線的利益，全力支持深度學習的研發。這在當時是一個充滿不確定性的巨大賭注，因為沒有人能確切預知AI的發展規模與路徑。相較於當時的主要競爭對手如Intel和AMD，Nvidia的專注與堅持，使其在AI專用晶片的架構設計與軟體生態系統的建構上，累積了難以逾越的「護城河」。GPU的內在設計哲學—同時處理成千上萬個獨立計算任務（如同渲染螢幕上的每一個像素）—恰好與驅動人工智慧神經網路所需的海量矩陣運算，在數學原理上高度契合。
當2022年底OpenAI向公眾釋出ChatGPT時，整個世界似乎在一夜之間被捲入了AI的浪潮之中。從Google、Microsoft到Amazon，幾乎所有科技巨頭都在爭相開發自己的大型語言模型，而這些模型的訓練與運行，無一例外地需要動用數以千計的Nvidia高階GPU。Nvidia的市場角色，從過去的多元化業務—橫跨遊戲、專業視覺化、汽車電子等—迅速向資料中心業務高度集中。在2018年，AI運算相關的部門銷售額尚不及公司總營收的一半；而到2022年，這一比例已躍升為絕大多數。Nvidia不再是AI競賽中的參賽者，而是成為了賽場本身，為所有參賽者提供不可或缺的基礎設施。
然而，需求的空前爆發，也將Nvidia推向了前所未有的挑戰之中。首先是供應鏈的極度緊張。高效能GPU的製造流程極為複雜，涉及數百個步驟與漫長的生產週期，這意味著產能無法在短時間內迅速擴張以應對井噴式的訂單。其結果是，Nvidia的A100與H100等旗艦晶片，在全球範圍內成為比毒品更難獲得的稀缺商品，嚴重制約了全球AI產業的發展速度。
與此同時，一個更為複雜的困局來自地緣政治的角力。隨著美中兩國間的科技競爭日趨激烈，人工智慧被雙方視為攸關國家未來的戰略制高點。為此，美國政府啟動了一系列嚴格的晶片出口管制措施，旨在限制中國取得用於發展高階AI的先進半導體技術。Nvidia作為該領域的領導者，首當其衝。根據公司的估算，美國的出口許可證新規，可能使其每季度約4億美元的對華銷售受到影響。為了在遵守美國法規與維繫龐大的中國市場之間找到一條出路，Nvidia不得不開發符合出口規範的降規版晶片，專門供應中國客戶。這使得Nvidia的商業決策，不再僅僅是技術與市場的考量，而必須在華盛頓與北京的政治壓力下，小心翼翼地維持平衡。今日的Nvidia，其一舉一動不僅牽動著全球科技產業鏈的敏感神經，更已成為大國博弈棋盤上一枚關鍵的棋子。它所面對的，是一個由技術、資本與政治交織而成的，極度複雜的未來。
資料來源：
Reuters：Nvidia forecast tops estimates by over 50%, shares surge
https://www.reuters.com/technology/nvidia-forecasts-quarterly-revenue-above-estimates-shares-surge-2023-05-24/
The Wall Street Journal：How Nvidia Surfed the AI Wave to a $1 Trillion Valuation
https://www.wsj.com/articles/how-nvidia-surfed-the-ai-wave-to-a-1-trillion-valuation-912d3472
The New York Times：Nvidia, a ‘Picks and Shovels’ A.I. Company, Joins the $1 Trillion Club
https://www.nytimes.com/2023/05/30/technology/nvidia-1-trillion-market-cap.html
Bloomberg：Nvidia Joins Trillion-Dollar Club as AI Craze Grips Wall Street
https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-05-30/nvidia-set-to-join-trillion-dollar-club-on-ai-fueled-rally
Financial Times：Nvidia: the chip maker that became an AI superpower
https://www.ft.com/content/8f9be302-7313-463c-9166-5136a611a28a
The Associated Press：Nvidia’s value briefly tops $1 trillion as the AI gold rush brings riches to chipmaker
https://apnews.com/article/nvidia-stock-ai-chips-trillion-04a44de7d8d26f634b3f81e35d2595f9
The Verge：Why it’s so hard to buy an Nvidia H100 GPU
https://www.theverge.com/2023/5/26/23737837/nvidia-h100-gpu-ai-supply-demand