小孩子才做選擇!Nvidia佈局AI是「全都要」,黃仁勳怎麼搶GPU數兆美元商機?
小孩子才做選擇!Nvidia佈局AI是「全都要」,黃仁勳怎麼搶GPU數兆美元商機?
##### 用AI拯救摩爾定律,人人都是工程師時代來臨!

「摩爾定律已死。」是去年黃仁勳在輝達(NVIDIA)GTC大會上提出的觀點。今年,黃仁勳在接受全球媒體問答時帶著兩大解方回歸,同時針對AI未來的發展,提出進一步看法。

黃仁勳
黃仁勳指出:「人工智慧的iPhone時刻已經來臨。」
圖/ GTC大會黃仁勳線上演說

黃仁勳指出,在過去的三十年間,摩爾定律的優勢在於,能在每隔一段時間後,推出在同樣功耗及價格下,表現更好的晶片,「這就是為何個人電腦能在過去35年間進步神速。」

不過隨著摩爾定律面臨盡頭,成本也隨之上升,「這和永續的目標不相符。」對此,黃仁勳則提出兩項,都與AI加速相關。

首先,黃仁勳表示:「首要的任務就是加快運算速度。」倘若能在相同能耗之下,達到數十倍的運算量,自然能省下電力能源。

摩爾定律
隨著晶片尺寸不斷微縮,摩爾定律似乎已經達到盡頭。黃仁勳認為,透過AI加速,能夠解決運算上的技術障礙。
圖/ 沈佑穎製圖

其次,則是透過AI賦能,讓工作更有效率。舉例來說,過去不少應用程式,都是由背後的軟體工程師撰寫程式碼而生成,然而如今我們可以透過如ChatGPT自動撰寫程式語言,減少人類在工作中的錯誤修正或反覆試驗,省下的運算次數也能節省能耗。

黃仁勳充滿信心地表示:「現在就是AI的轉捩點(inflection point)。」他進一步指出,過去AI這種「由人類設計的電腦」推出後,每個人都只需要學習自己的語言就可以輕鬆運用科技,「現在每個人,都能成為電腦工程師。」

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##### GPU將帶來數兆美元商機

除此之外,黃仁勳也提出另一個觀點,指出當前GPU(圖形處理器)正擁有史無前例的市場機會,將帶來數兆美元的商機。

在GPU被廣泛使用以前,資料中心的計算都還是以CPU(中央處理器)為主,不過隨著數位轉型的普及,資料中心需要計算的數據量日趨龐大。為求更快、更省電的表現,GPU需求也逐步攀升,然而世界上使用CPU的資料中心仍不在少數。

Nvidia Hopper H100 GPU
黃仁勳指出,H100能在資料中心的運算上,帶來極大幫助。
圖/ Nvidia

對此,黃仁勳相當有信心地指出,ChatGPT改變了AI推論模型的地圖(landscape),將引發市場更多對GPU的需求,「我認為ChatGPT的到來,會使更多企業從CPU往GPU移動。」意味著作為GPU大廠的輝達,將迎來巨大的成長動能。

小孩子才做選擇!黃仁勳親揭NVIDIA佈局策略

小孩子才做選擇!黃仁勳表示輝達並不會因此減少在遊戲、車用領域的投資力道,並指出當前輝達所推出包含AI Foundation、超級電腦DGX等解決方案,都和數位孿生(Omniverse)相互串連。

黃仁勳舉例:「使用機器人之前,要先創造一個數位孿生的場景,可以交由生成式AI形成,反覆學習後的機器人將會變得更聰明,模型也會更擬真。」諸如汽車、電池和半導體工廠等,都希望夠過AI解決方案,讓廠區運作更有效率。

如今輝達不僅只有自駕車平台,也有資料中心和數位孿生等解決方案,黃仁勳表示:「有時候汽車成長可能當年沒有很好,但大家還是會持續投資車用資料中心,所以我汽車做的好,資料中心也會好。」

因此,無論是遊戲、汽車還是醫療領域,增強GPU性能都是核心,「這也是為何我們不斷加強GPU性能的原因。」

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責任編輯:錢玉紘

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當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方
當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方

隨著代理式AI(Agentic AI)快速發展,人工智慧的角色也從被動問答的對話工具,轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面;兩者根本的差異在於,前者仍須仰賴使用者逐步下達指令,後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務,品牌競爭的對象便不再限於消費者,也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此,「Business to Agent」(B2A)成為當代企業必須面對的新命題,為了擁抱嶄新的思路,跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇,以「數據領航:AI時代的真實價值」為題,邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖,一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端,搶佔AI先機。

不只SEO,還要GEO!企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期,新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說,若AI是一場棒球賽,目前僅走到第三局。這意味著,只要企業採用率持續攀升,尚且毋需擔憂AI泡沫化;反之,AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過,程世嘉也提出「智慧通膨」的現象,他表示:「各大廠不斷推出新模型,資本支出也不斷提升,但使用成本並沒有因此下降,因為算力供不應求;不過長期來看,成本曲線一定會往下走,未來AI智慧會像水龍頭一樣,打開就有。」

隨著AI逐步普及,使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調,搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO,更需布局GEO(生成式引擎優化),提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異,及早掌握規則者,才能在新流量分配中卡位。

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iKala共同創辦人暨集團董事長 程世嘉
圖/ 數位時代

迎戰Business-to-Agent,如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利,關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症,大家都很急著導入AI工具,但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為,AI專案應如培訓新進員工,結合商業策略與數據資產雙向評估,才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎,企業的AI就會是空中樓閣。」他強調,雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud,看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本;而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus,定位為策略中樞與營運大腦,即立基於此。

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iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang
圖/ 數位時代

然而,架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出,全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型,關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此,企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace,構成Google所主張的「代理型工作轉型」(Agentic Workplace Transformation,AWT)主軸,讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理,並恪守數據主權歸屬企業的原則,讓企業級AI能真正發揮效益。

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Google Workspace銷售總監Murray Chiang
圖/ 數位時代

當企業打穩內部地基,外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次,近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出,「B2A」(Business to Agent)的時代來臨,當AI代理主導決策時,看重的是API串接流暢度與數據結構化程度,企業必須從爭取「被看見」的SEO排名,走向爭取「被推薦」的AI清單,並進一步走向「被選擇」。其中,信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

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Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai
圖/ 數位時代

從洞察到執行,iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地,關鍵在於底層數據是否可信。對此,iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構,正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境,品牌需要建立的,是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢,代表品牌對人的理解;Kuroma則從AI搜尋視角,分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現,代表對AI的理解;兩者合力,讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台,將洞察轉化為具體行銷執行,使每一次決策都能以數據驅動、持續優化,協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

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iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu
圖/ 數位時代

最後,在論壇壓軸的高峰對談中,程世嘉強調,當前正是典範轉移的關鍵時機,如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利;他認為,這同樣是企業重生的契機,提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其,AI轉型已非單機運作所能達成,企業應優先建立基礎建設與治理架構;當自身能力有限,也須慎選合作夥伴、借助外部資源,並在安全可信任的前提下,實現共同成長。

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