闕志克／輝達縱橫AI產業的啟示

輝達令人歎為觀止的成功，究竟是時勢造英雄的一時運氣？還是十年磨一劍後實至名歸的揚眉吐氣？

AI產業生態鏈的最上層，是與使用者直接互動的應用服務商，如OpenAI、Stable Fusion和Anthropic，這些廠商運用最先進的訓練演算法開發出AI模型，提供終端用戶功能強大、大幅提升生產力的應用服務。第二層則是雲端服務商，如亞馬遜、微軟與谷歌，提供AI應用服務商訓練AI模型，和基於這些模型服務用戶所需的巨大運算資源。第三層為AI運算解決方案商，如輝達、超微與英特爾，提供雲端服務商專門為AI模型的訓練與推理所設計的高速運算系統。AI產業鏈的最底層則是台積電與三星，所有AI運算系統供應商使用的高效能運算晶片，均由他們製造生產。

輝達今天在資料中心AI運算解決方案領域獨占鰲頭，市場占有率約為超微與英特爾總和的十倍以上，且在未來幾年將持續如此。輝達可以盤據主導的市場地位，原因有三。首先，輝達從二○一二年起就開始優化原有的繪圖處理器架構，以加速深度神經網路的計算，不但大幅增加其運算平行度，更特別強調高頻寬記憶體的搭配，以確保運算資料可以源源不斷送入處理器，以及可以連結多個處理器作協同運算與資料同步的高速低延遲網路。

其次，輝達很早就投入軟體函數庫與編譯工具的開發，大幅降低開發者將高階AI模型，轉化為可在輝達處理器上執行之程式碼所需的工作量。由於容易使用和網路外部（network externality）性效應，這些支援系統軟體吸引了大批AI模型開發者使用其開發平台，並形成互相切磋支援的社群，最終變成輝達捍衛其AI處理器市場份額最重要的護城河。

最後，輝達不滿足於AI晶片供應商的角色，將觸角擴大到所有與AI運算相關的市場，包括AI運算模組、用於超算中心的高速超級電腦系統，甚至直接提供終端用戶租用的AI運算雲端服務。這樣的眼光和野心不但極大化營收潛力，也讓輝達得以獲取各式AI硬體使用客群的第一手問題、痛點與需求。

雖然台灣晶片設計業名列世界前三，但技術含金量仍有很大進步空間。晶片愈需最先進的製程，其設計難度愈大，價值也愈高。台灣晶片設計業裡，有量產產品用到台積電七奈米以下製程的公司，只有聯發科而已。相比之下，具有同等製程需求的大陸晶片設計公司至少五家以上。聯發科到今天為止尚未能開發出自己的手機GPU，而華為則後發先至，在Mate 60 Pro就展示了自己開發的GPU。

政府最近啟動十年三千億的晶創計畫，目標之一就是增加台灣晶片設計業使用台積電高階製程的產品數，但整個計畫似乎缺乏技術挑戰明確、商業價值顯著、具世界競爭力的高階晶片標的（如伺服器級的生成式AI處理器），因此兩三年後很容易就鬆散失焦、無以為繼。輝達邁向AI硬體霸主的成功之術，值得我們再三咀嚼借鏡。（作者為清華大學合聘教授）