輝達6大挑戰者總盤點!超微、英特爾、高通⋯優勢是什麼?誰能搶到黃仁勳生意?
輝達6大挑戰者總盤點!超微、英特爾、高通⋯優勢是什麼?誰能搶到黃仁勳生意?

GPU大廠輝達(NVIDIA)在AI浪潮下獨領風騷,國際電機電子工程學會(IEEE)旗下雜誌《IEEE Spectrum》近期的一篇報導,盤點能和輝達一較高下的IC設計大廠、AI晶片新創,它們各自有哪些強項?有可能搶到輝達的生意嗎?

IC設計大廠|軟體、硬體各擅勝場

輝達挑戰者1:超微

  • 優勢:GPU為輝達的有力替代品
  • 劣勢:軟體生態系難和輝達的CUDA相比

《IEEE Spectrum》指出,超微(AMD)的GPU銷售和市佔雖難以和輝達匹敵,但在硬體仍有不俗成績。

超微擁有廣泛的GPU產品組合,從筆記型電腦到資料中心的GPU皆有,並且也是高頻寬記憶體(HBM)的早期支持者和採用者。超微的MI300X獲得微軟、Meta、戴爾(Dell)等企業採用,並且預計在今年第4季推出的MI325X,將成輝達H100的競爭對手。

然而, 軟體是超微較大的弱項 ,例如GPU開發平台ROCm的普及度,便不如輝達的CUDA。但超微也努力補上軟體生態系的不足,近期陸續宣佈收購芬蘭AI新創Silo AI、伺服器供應商ZT Systems;並將過去針對消費市場的RDNA架構,與資料中心用的CDNA架構整合為「UDNA」,更方便於開發 。

延伸閱讀:AMD為何敢砸一年AI晶片營收買ZT?解析蘇姿丰「重金挖輝達牆角」背後盤算

輝達挑戰者2:英特爾

  • 優勢:Gaudi 3 AI加速器表現強勁
  • 劣勢:下一代主要AI晶片2025年底才面世

儘管英特爾(Intel)沒有和輝達的CUDA、超微的ROCm相對應的開發平台,不過2018年所推出的OneAPI開發平台,涵蓋CPU、GPU和FPGA等硬體都可用其開發,軟體生態系甚為強大。

相對地, 硬體方面則是英特爾的弱點 。《IEEE Spectrum》提到,英特爾的Gaudi AI加速器是2019年收購AI新創Habana Labs的成果,最新的Gaudi 3更與輝達H100性能相當。然而,英特爾下一代AI晶片「Falcon Shores」的架構和性能尚不明確,並預計要到2025年底才會推出。

輝達挑戰者3:高通

  • 優勢:擁有廣泛具備AI功能的晶片
  • 劣勢:缺乏用於AI訓練的大型領先晶片

在通訊晶片之外,高通(Qualcomm)以許多安卓手機搭載的Snapdragon處理器聞名。《IEEE Spectrum》指出,和英特爾、超微等對手不同的是,高通更專注於 「AI推論」及「針對特定任務的能效優化」

高通並積極拓展手機之外的版圖,例如針對筆電市場,今年高通與微軟合作推出第一波Copilot+ PC;在智慧車用領域,高通的「Snapdragon Ride」和輝達「Nvidia DRIVE」互別苗頭。

不過《IEEE Spectrum》也點出,高通在現階段為止,較缺乏用於AI訓練的大型領先晶片。

AI晶片新創|專攻特定利基領域

輝達挑戰者4:Cerebras

  • 優勢:晶圓級晶片提供強大性能、大量記憶體
  • 劣勢:由於體積和成本,應用範圍較為狹窄

2015年成立於美國加州的Cerebras,專注於超級電腦的AI運算,2019年以超大型晶片「晶圓級引擎」(Wafer Scale Engine)震撼業界。

該款龐大的晶圓級晶片上有1.2兆個電晶體,最新一代Wafer Scale Engine 3更提升至4兆個。作為比較,輝達最大且最新的B200 GPU「只有」2080億個電晶體。

Cerebras的客戶,包括總部位於阿布達比的企業集團G42,以及美國國防部等。不過《IEEE Spectrum》認為,Cerebras的晶片在大多數情況下,難以挑戰輝達、超微、英特爾,因為它太大、成本太高且過於專業化,但在超級電腦領域有獨特的利基。

延伸閱讀:速度快千倍!Cerebras設計史上最大的晶片,它能做到哪些事?

輝達挑戰者5:SambaNova

  • 優勢:「可重新配置架構」有助提高AI模型效率
  • 劣勢:硬體在大眾市場中的應用仍需驗證

2017年成立於美國加州的SambaNova,致力於AI訓練的晶片設計,採用與眾不同的「可重新配置的數據流架構」(reconfigurable dataflow architecture),促進大型神經網路數據的快速傳輸。

SambaNova的客戶包括軟銀(SoftBank)和亞德諾半導體(Analog Devices),不過能否廣泛推展至大眾市場中,尚有待應證。

延伸閱讀:Google首個AI晶片投資!SambaNova如何結合軟、硬體,提升晶片性能?

輝達挑戰者6:Groq

  • 優勢:出色的AI推論性能
  • 劣勢:目前應用僅限於推論

2016年成立於美國加州的Groq,專注於將記憶體與運算資源緊密結合,以加快大型語言模型對提示(prompt)的反應速度。

《IEEE Spectrum》指出,Groq的晶片運用格羅方德(GlobalFoundries) 的14奈米技術所製造,落後於輝達H100的台積電5奈米技術,但優異的性能令人印象深刻。

延伸閱讀:科技CEO都花多少錢雇用貼身保鑣?一表看懂:祖克柏、黃仁勳、庫克誰花最兇?

參考資料:《IEEE Spectrum》《Tom’s Hardware》

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用50元硬幣大小的晶片決戰邊緣運算!鈺創科技以AI微系統概念,為百工百業插上智慧的翅膀
用50元硬幣大小的晶片決戰邊緣運算!鈺創科技以AI微系統概念,為百工百業插上智慧的翅膀

在生成式AI的浪潮下,「大模型+高算力」似乎已成為技術競賽的主軸。然而,當AI應用要真正落地,走進生活並進入裝置與第一線場域時,卻面臨高成本、高功耗與硬體無法升級等瓶頸。尤其在台灣這個製造與應用密集的環境中,產業真正需要的是兼具低功耗、高效率與易於整合特性的解決方案,也就是小而精、小而強的AI架構。這正促使鈺創科技提出以記憶體為核心的「記憶體驅動AI邊緣系統平台」(Memory-Driven AI-Edge System Platform)構想。

「我們要做的,不是一顆很炫技的晶片,而是一種AI新架構,讓現有系統都能以最輕量、最安全的方式,加上一顆AI的腦。」鈺創科技董事長盧超群表示。

一顆50元大小的AI腦,為裝置插上智慧的翅膀

手上的一枚50元硬幣,盧超群指著說:「這個AI微系統就只有這麼大而已。」他語帶驕傲地表示。這正是鈺創科技整合30年記憶體設計經驗與異質整合(Heterogeneous Integration)技術的成果結晶。其設計理念並非依賴大規模中央處理器(Central Processing Unit, CPU)資源,而是從「記憶體為核心」出發,將動態隨機存取記憶體(Dynamic Random Access Memory, DRAM)與控制器進行深度整合,再透過「AI賦能器」的方式,成為主系統晶片(System on Chip, SoC)旁的一顆輕量協作處理器(Companion Chip)。

盧超群指出,不同於傳統以處理器為中心的架構,鈺創科技的「記憶體驅動」(Memory-Driven)設計能有效縮短資料傳輸路徑,大幅提升運算效率,同時顯著降低能耗與整體系統成本,這對於資源受限的邊緣裝置來說,是實現AI智慧化的重要突破。不僅如此,它還搭載鈺創科技獨有的遠端處理器通訊動態隨機存取記憶體與良品裸晶(Known-Good-Die, KGD)技術,在整體功耗與體積大幅下降的情況下,也能同時保有即時運算與AI推理能力。

換句話說,不需要拆解原有平台,也無須仰賴雲端計算,既有設備便能快速升級生成式AI功能。這不僅解決了硬體升級的痛點,更為終端裝置的資料隱私與自主運算提供堅實保障,尤其是在對即時性與安全性要求極高的工業和車用領域,其價值更是充滿潛力。盧超群形容這是「加翅膀」的概念,「你本來有輪子可以跑,我再給你加上AI的翅膀,讓你可以飛。這不是全面取代,而是一種共生的AI策略。」

在實際應用層面,這顆晶片的最大突破不只來自硬體設計,更來自於一種嶄新的AI運算思維──視覺導向記憶體(Vision-Oriented Memory, VOM)技術。簡單來說,就是讓機器不再只「看到影像」,而是能「聽懂場景」的關鍵創新。

從影像到語意:讓AI真正「理解場景」並即時行動

現場說明如何將影像內容轉化為文字,以提升AI在智慧應用中的理解與反應速度。
現場說明如何將影像內容轉化為文字,以提升AI在智慧應用中的理解與反應速度。
圖/ 數位時代

舉例來說,以保全場景的網路攝影機發生異常為例,過去往往只發出警報,還需人力再去翻看影像辨識,既耗時又費力,但若能導入VOM技術,系統可即時將畫面影像以文字化方式標籤出來,如「左上角有一名戴帽子的人走進來」,有效減少誤報並提高反應速度。此外,在智慧機器人應用中,VOM技術則能讓機器人精準理解周遭環境的動態變化,例如「貨架上少了3個藍色盒子」,進而做出更精確的判斷與協作行為,大幅提升自動化效率。這種「影像語意化」的轉譯能力,將成為工業自動化、零售門市、智慧監控等領域的重要人機介面革新。

盧超群進一步指出,這種以記憶體為基礎、貼近任務特性化的設計,也為邊緣AI運算帶來新的效率模型。與其將所有任務丟上雲端處理,不如讓裝置本身就具備一定的感知與語意運算能力,使AI不僅強大,更能即時、節能且安全,這也呼應了當前AI發展從雲端走向邊緣的趨勢,而鈺創科技的解決方案將成為推動AI應用廣泛落地的關鍵推手。

鈺創科技以這顆AI微系統作為主題,向經濟部產業發展署申請114年驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫(以下簡稱晶創IC補助計畫)。盧超群表示這不僅是晶片的創新,更是一種能被多場域導入、易於整合且可廣泛擴散的AI架構策略。

「我們提供的不是單一產品,而是一種讓既有系統升級AI功能的解決方案。」盧超群指出,在晶創IC補助計畫資源的資源挹注下,不僅能讓公司擴大研發量能,也加速推動與軟體業者、新創團隊及終端應用方的合作對接,進一步將創新技術拓展至智慧家電、工業設備、服務業終端等百工百業。這樣的發展策略,也讓鈺創科技的晶片自一開始便具備可插拔、可搭載、可快速部署等模組化思維,成為推動AI普及化過程中的「加速器角色」。

不只晶片創新,更是主權產業的戰略佈局者

鈺創科技展現其在AI微系統領域的創新與領先地位。
鈺創科技展現其在AI微系統領域的創新與領先地位。
圖/ 數位時代

從打造這個AI微系統的概念便可看出,鈺創科技的發展歷程從來不只是為了追隨趨勢,而是在每一個技術躍進的節點上,選擇為台灣半導體產業開創另一條路。盧超群有感而發地表示,從1999年提出KGD概念、2004年於國際固態電路研討會大會(ISSCC Plenary Talk)發表系統積體電路(System IC)解決方案,再到近期推動異質整合與生成式AI應用的結合,鈺創科技始終扮演著最接地氣的創新者角色。正是這份堅持,讓鈺創科技不隨波逐流,反而能開闢出獨特的技術道路,為產業帶來真正具差異化的解決方案。

也正因如此,盧超群始終強調「主權產業」的概念。他直言,若AI是全球未來20年的鑽石產業,那麼台灣不能只有護國神山,還必須擁有屬於自己的產品、平台與價值鏈,才能藉此掌握從設計到應用的一條龍自主能力。

「台灣擁有設計能量與製造基礎,理應能做出最適合邊緣裝置與在地應用的AI微系統,這不只是為了競爭力,而是責任感。」他說。展望未來,鈺創科技也提出「Six-I's」作為下一階段技術布局藍圖,亦即人工智慧(Artificial Intelligence)、積體電路(Integrated Circuit)、半導體(Semiconductor)、異質整合(Heterogeneous Integration)、記憶體內嵌(DRAM-In)與個人智慧(Personal Intelligence)等6大面向。其廣泛的涵蓋範圍,將從雲端到邊緣端展開全方位布局,試圖在AI浪潮中建構出屬於台灣自己的創新戰略陣地。

|企業小檔案|
- 企業名稱:鈺創科技
- 創辦人:盧超群
- 核心技術:專精型緩衝記憶體產品、USB高速傳輸產品及3D感測影像產品
- 資本額:新台幣32億5600萬元

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
在行政院「晶片驅動臺灣產業創新方案」政策架構下,經濟部產業發展署透過推動「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,鼓勵業者往AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程之低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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