在生成式 AI 狂潮下，全球科技巨頭紛紛結盟圍剿並投入自研晶片，多數半導體廠商深陷算力規格與價格的紅海肉搏戰。面對激烈的競爭挑戰，輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳展現了截然不同的藍海戰略：他將目光投向規模達上兆美元的全新市場空間，推動將傳統資料中心轉型為生產 AI 新商品的「AI工廠」；透過併購邁倫科技攻克網路傳輸瓶頸，把整座資料中心視為一顆超級晶片，將十億美元級運算成本壓縮至一兩千萬美元，使先進 AI 真正走向普及。
解鎖「AI工廠」市場
輝達下一步打算往哪裡走？黃仁勳正瞄準一個尚待開創、規模達上兆美元的全新市場空間：「下一場工業革命已經展開。各企業與國家正與輝達合作，將原本規模達兆美元的傳統資料中心，轉型為加速運算，打造名為AI工廠（AI factory）的全新型態資料中心，用來生產一種名為AI的全新商品。」
黃仁勳意識到，資料中心加速大規模AI運算的 主要瓶頸，並非晶片處理能力或晶片之間的互連方 式，而是資料中心內連接裝置與伺服器機架的乙太網 路架構。為突破這個瓶頸，輝達於2020年收購邁倫科技。邁倫科技是InfiniBand技術的先驅，該技術以快速、低延遲的網路連結能力為超級電腦提供運算支 援，並具備加速大型分散式GPU網路運作效能的潛力。黃仁勳表示：「我們收購邁倫科技，是為了把我 們的晶片延伸出去，將整座資料中心打造成一顆超級晶片。」
黃仁勳設想的，是透過提供人人都能負擔得起的 雲端資料中心服務，來實現AI的普及化：
我們把原本得花上十億美元、以CPU運行 的資料中心，縮減到只需一億美元。而現 在，當你把這一億美元的資料中心放到雲 端，由一百家公司共同使用，分攤下來的成 本幾乎可以說是微不足道⋯⋯如此一來， 你就能用大約一千萬到兩千萬美元成本，打 造出像GPT這樣的大型語言模型。這樣的 價格真的是非常、非常划算。
這項願景最終能否實現，目前仍有待觀察。就現階段而言，輝達在GPU市場中位居絕對主導地位，占全球總銷售額的88％。它同時也是全球市值最高的半導體公司，截至2025年1月，其市值已超過三兆美元；相較之下，主要競爭對手超微和英特爾的市值分別只有1970億和850億美元。2023年，遊戲業務仍是輝達最大的單一營收來源；然而到了2025時，資料中心業務已占輝達營收的近85％。
過去幾年間，輝達GPU一直供不應求，使其產品價格居高不下，也讓輝達享有極高利潤率。該公司於2022年推出的H100處理器，每顆售價約四萬美元，而且是資料中心採購清單上不可或缺的項目。根 據分析師預測，資料中心未來將會是一個規模達上兆美元的全新市場。為了在ChatGPT掀起的浪潮中急起直追，各大科技公司紛紛公開炫耀自家擁有多少輝 達GPU。微軟表示，為OpenAI打造的超級電腦，使用了一萬顆單價一萬美元的輝達A100晶片。Meta執 行長馬克．祖克柏（Mark Zuckerberg）則表示，這家社群網路巨擘的運算基礎設施，到2024年底將擁有 三十五萬顆輝達H100晶片，顯示Meta為強化AI布局，正投入數十億美元購買輝達晶片。
輝達在軟體與硬體方面都擁有絕對的優勢與掌控力，再加上過去二十年間所建立的強大開發者生態系，使得與其競爭幾乎成為不可能的任務。包括高通（Qualcomm）、Google、英特爾在內的多家科技公司 已組成聯盟，試圖尋找削弱輝達在AI領域主導地位 的方法。與此同時，黃仁勳和輝達團隊則專注於持續保持與眾不同、領先競爭對手。黃仁勳曾說：「我每天早上醒來都像是第一天上班一樣，因為我們總是在 做一些從未有人做過的事。」
在AI熱潮之中，輝達仍面臨若干重要課題。該公司已成為推動AI革命初期發展的領導者，但大大小小的競爭對手都在設法迎頭趕上。超微、英特爾等重量級企業正投入數十億美元強化自身的AI產品線；而新創公司也持續吸引著渴望押注下一個晶片巨頭的投資人。與此同時，亞馬遜、微軟、Google等原本是輝達主要客戶與合作夥伴的雲端運算公司，也開 始自行研發晶片，並逐漸轉變為競爭對手。業界也已 經意識到軟體工具與開發者生態系的重要性，正攜手 推動能夠取代CUDA的開源替代方案。一場爭奪下一代AI資料中心主導權的競賽已然展開，連結各種擬定藍海策略 AI晶片（例如CPU、GPU、DPU、TPU、NPU與APU）並透過超高速資料交換進行運算的全新架構，也正不斷推陳出新。此外，先進晶片如今已不僅是企業級戰略資產，更升級為世界各國的國家級戰略籌碼，一場全新的地緣政治角力正逐漸成形，有人甚至稱 之為「科技冷戰」。
與本文相輔相成的另一篇輝達案 例〈輝達的未來策略：如何維繫其藍海〉（NVIDIA’s Future Strategy: How to Sustain Its Blue Ocean），將探討上述部分問題。
