Re: [新聞] 輝達帝國恐被谷歌打垮?Gemini 3太強引擔憂 專家直言免驚:想想DeepSeek
黃仁勳 (Jensen Huang) 對 ASIC (特殊應用積體電路) 和 GPU (圖形處理器) 的看法,核
心在於他強調 GPU 的多功能性、滲透性,以及 NVIDIA 在軟體生態系 (CUDA) 和整體系統
工程上的領先優勢,認為這讓 NVIDIA 能持續在 AI 運算領域保持主導地位,並優於單一用
途的 ASIC。
以下是他的主要觀點總結:
1. GPU 相較於 ASIC 的優勢:滲透性與多功能性
多功能性 (Versatility): 黃仁勳認為 NVIDIA 的 GPU 架構遠超單一用途的 ASIC。GPU
不僅能處理 AI 運算(包括訓練和推理),還能廣泛應用於科學、量子、生物學、物理學與
數據處理等多重任務。
滲透性 (Pervasiveness): 他總結 GPU 架構「更具滲透性」(much more pervasive),已
滲透到每個雲端、每個資料中心,甚至延伸應用到汽車和機器人等前瞻領域,這是其核心競
爭優勢。
持續演進: 由於應用廣泛且持續演進,GPU 平台能適應不斷變化的工作負載和新的 AI 模
型,這比鎖定特定演算法的 ASIC 更有彈性。
2. 面對 ASIC 競爭的看法:系統工程與團隊
競爭焦點: 黃仁勳指出,真正的競爭是「在團隊之間,而不是公司之間」。他認為世界上
真正擅長建構這些極其複雜系統的團隊並不多。
NVIDIA 的速度與難以複製: 他聲稱許多競爭對手,包括開發客製化 ASIC 的大型科技公
司 (如 Google 或 Amazon),在「工程」層面仍難以與 NVIDIA 匹敵,難以跟上 NVIDIA 的
速度。
CUDA 軟體生態系是關鍵: 即使競爭對手能夠複製 NVIDIA 的運算硬體能力,NVIDIA 也擁
有名為 CUDA 的強大軟體棧,這才是真正吸引業界目光和難以替代的關鍵。CUDA 生態系為
開發者提供了穩定、高效的平台,大大降低了遷移成本和技術門檻。
總結
Jensen Huang 對 GPU 的立場是極為堅定的:他承認 ASIC 會存在,但強調 NVIDIA 憑藉
其多功能 GPU 硬體、成熟且強大的 CUDA 軟體生態系,以及在複雜系統工程上的領先團隊
,能夠建立一個更具滲透性和競爭力的平台,使其在 AI 時代的運算軍備競賽中保持領先地
位。
TPU的換代昇級性及範用性及Total Cost 仍需深研
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