https://youtu.be/UsVPoS2toKI?si=imgCT3mT6VcvSeky 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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