重點一 ：輝達CEO黃仁勳於Stratechery 專訪中，嚴厲批評美國AI晶片擴散規則，認為限制美企競爭將削弱美國AI領導地位，而非強化。
重點二 ：輝達積極佈局中東，與沙烏地阿拉伯及阿聯酋合作建置AI基礎設施，看好其能源優勢與數位轉型潛力，以此作為AI技術全球擴散範例。
重點三 ：黃仁勳預期AI將驅動全球GDP成長，從IT預算擴展至製造業與營運支出，創造全新「AI工廠」產業，並詳述輝達從晶片、系統到軟體的完整技術藍圖。
輝達執行長黃仁勳近期在台灣接受知名科技分析師 Ben Thompson 的節目 Stratechery 專訪時，針對美國政府現行的AI晶片「擴散規則」(diffusion rules) 提出了迄今最為嚴厲的公開批評。
黃仁勳直言， 若該政策的目標是為了確保美國在人工智慧領域的領導地位，那麼其目前的執行方式「完全是錯誤的」(exactly wrong for America)，甚至可能反過來導致美國失去得來不易的領先優勢。
他強調，AI並非僅僅是演算法模型的軟體層次，而是一個涵蓋從底層晶片設計、系統建構、AI工廠基礎設施到上層應用程式開發的「全棧」(full stack) 產業。美國若想在AI時代持續引領全球，就必須在每一個環節都保持領先。
黃仁勳：為符合AI晶片出口規範，公司極其痛苦
黃仁勳進一步解釋，在國際競爭對手，尤其是中國，已然迅速追趕的時刻，美國卻選擇限制本國最先進的AI技術輸出，無異於將龐大的市場拱手讓人，同時也削弱了美國自身技術生態系的擴展與正向循環。
他指出，全球約有半數的AI研究人員來自中國，他們的研發能力不容小覷，例如近期 DeepSeek 等模型的表現即是有力的證明。他認為，試圖透過限制來阻止其發展不僅不切實際，反而可能激發更強的競爭力。
輝達深受此政策影響，黃仁勳在專訪中痛陳， 為了符合規範，公司不得不註銷高達55億美元（約為新台幣1,660億元）的H20等相關晶片庫存，並且因此放棄了約150億美元（約為新台幣4,528億元）的潛在銷售額，對公司造成了「極其痛苦」(deeply painful) 的巨大財務與戰略成本。
他估算，中國市場的年產值高達500億美元，放棄如此規模的市場，不僅損失利潤，更重要的是失去了建立生態系、獲取規模效應以及與大量開發者互動的機會，長期而言甚至可能威脅到輝達CUDA架構的領導地位。
黃仁勳強調，阻止美國企業在中國市場競爭，反而會促使中國加速發展本土替代方案，其技術一旦成熟，便可能向全球擴散，最終對美國的科技領導力造成更大傷害。
輝達揮軍中東！AI基建遍地開花
儘管對美國現行政策表達深切憂慮，黃仁勳領導下的輝達仍積極在全球範圍內拓展AI的應用與版圖，並將中東地區視為重要的戰略突破口。他詳細描述了近期造訪中東的成果，包括宣布與沙烏地阿拉伯 (Saudi Arabia) 及阿拉伯聯合大公國 (UAE) 的阿布達比 (Abu Dhabi) 達成關鍵合作協議，共同推動兩地極具雄心的AI基礎設施建設計畫。
黃仁勳對兩國領導人，包括沙烏地阿拉伯的王儲殿下以及阿布達比的 Sheik Tahnoun (塔農酋長)，在AI領域展現出的高度熱忱、深刻理解與前瞻視野印象深刻。他指出，中東國家擁有其他地區難以比擬的豐富能源資源，這為大規模建置高耗能的AI資料中心提供了得天獨厚的優勢。另一方面，這些國家普遍面臨勞動力相對短缺的問題。
AI技術的引入，特別是以大型語言模型為基礎的數位勞工和未來將普及的機器人勞工，能夠有效地將其充沛的能源轉化為數位生產力與實體勞務能力，從而突破傳統勞動力對國家發展潛力的限制。輝達在沙烏地阿拉伯的合作中，協助啟動了一家名為 HUMAIN 的新公司，其目標是建立世界級的「AI工廠」，不僅服務本國需求，更期望能吸引像 OpenAI 這樣的全球頂尖AI企業進駐，共同發展AI應用。
黃仁勳強調，輝達樂於與這些有遠見的國家合作，協助他們建立主權AI能力，這不僅是商業機會，更是推動美國技術在全球範圍內應用與建立標準的良機。
AI工廠將引領兆元商機
展望未來，黃仁勳堅信AI將從根本上重塑全球經濟與各行各業。他預測，AI的應用將迅速超越傳統資訊科技 (IT) 約一兆美元的預算規模，大規模滲透至全球產值高達約50兆美元的製造業資本支出 (CapEx) 與企業營運支出 (OpEx) 領域。這一轉變的核心催化劑，便是他所提出的「AI工廠」(AI factories) 概念。
這些AI工廠將如同今日的資料中心一樣，消耗大量能源並運用龐大的電腦運算能力，但其產出的不再僅僅是數據處理，而是具有實質價值的「智慧」——即Token（代幣）。
他樂觀預期，在全球許多地區面臨勞動力短缺的背景下，企業將會非常樂意投資於AI勞動力，例如僱用一個年成本十萬美元的AI代理人或機器人，若能藉此提升營運效率、增加營收，將是極具吸引力的投資。這將直接擴大全球的國內生產毛額 (GDP)，並創造出全新的產業。
為迎接此一浪潮，輝達早已制定了長達五年的技術藍圖，並在近年的GTC等重要場合逐步揭示。黃仁勳在訪談中提及，目前大眾熱議的許多AI進展，其實輝達在五年前便已開始闡述，只是當時的詞彙與概念尚未如今日般清晰。 他特別強調，機器人技術將是未來數年的重要發展方向，預期在未來二至三年內將有顯著突破。
在技術層面，他以GTC大會上發布的 Blackwell 架構為例，解釋了輝達如何在晶片層面積追求極致的「單位功耗吞吐量」(throughput-per-watt)，因為無論能源多寡，單一資料中心的能源上限是固定的，最大化能源效率始終至關重要。他更詳細介紹了 Dynamo 這一針對大型語言模型推理工作負載設計的軟體系統，稱其為「AI工廠的作業系統」。
Dynamo能將大型語言模型處理的不同階段，如處理上下文的預填 (pre-fill) 階段和生成回應的解碼 (decode) 階段，進行精細分解，並根據不同使用者、模型及情境的需求，在資料中心內進行智慧化的負載分配與資源調度，確保GPU資源得到最有效利用。
黃仁勳預期，憑藉Grace Blackwell等新架構的40倍速提升，以及未來持續的迭代， 五年內AI代理模型的運算速度有望提升10萬倍，屆時即使是複雜的「慢思考」也能瞬間完成。
NVLink Fusion的商業思維：不求獨占、只求產品銷售最大化
在商業模式上，黃仁勳坦言，雖然輝達相信自家全棧整合的系統（從晶片、NVLink、網路到軟體）能提供最佳效能，但他同時也理解企業客戶有其既有架構與特定需求。
因此， 輝達的產品設計在追求高度整合的同時，也保有足夠的彈性，允許客戶選擇性地採用輝達的部分技術或將輝達的產品整合進其自身的系統中（即為最新的半客製化系統架構NVLink Fusion） 。
黃仁勳表示：「我當然希望客戶購買我們的所有產品，但我也樂於他們購買我們的任何一部分。」以確保輝達能服務更廣泛的客戶群。
最後，針對遊戲玩家對輝達是否仍重視GeForce業務的疑問，黃仁勳強調，GeForce不僅是公司重要的營收來源，更是眾多專業技術如 RTX PRO 工作站繪圖、Omniverse 協作平台、以及機器人模擬訓練平台 Newton 的基石。
他笑稱，如今遊戲中每10個像素只有1個是GPU實際渲染的，其餘皆由AI生成，這充分展現了AI與繪圖技術的深度融合，而這一切的創新都離不開GeForce的持續投入與演進。
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責任編輯：李先泰
資料來源：Stratechery、Barron's
