NVIDIA 黃仁勳駁斥 ASIC 威脅論,強調其開發週期無法追趕 AI 模型迭代速度。GPU 的通用性與可編程性才是關鍵,並藉 450 億美元研發投入,維持高速迭代與架構優勢。NVIDIA 黃仁勳駁斥 ASIC 威脅論,強調其開發週期無法追趕 AI 模型迭代速度。GPU 的通用性與可編程性才是關鍵,並藉 450 億美元研發投入,維持高速迭代與架構優勢。

黃仁勳駁斥 ASIC 威脅論 指出 NVIDIA 研發預算近 450 億美金優勢難被比擬

2026/02/01 15:45

黃仁勳於台北公開演講反駁 ASIC  晶片威脅論,強調 NVIDIA 450 億美元年度研發投入與深厚架構優勢,競爭者難短期追上。
駁斥ASIC威脅論!黃仁勳台北開講:這邏輯不通,NVIDIA研發砸450億美元誰能比?強調GPU具備高度的可編程性與通用性

隨著微軟、Meta、Google與亞馬遜等科技業者紛紛以ASIC (特定應用積體電路)形式投入自製晶片的行列,市場對於NVIDIA未來市佔率遭侵蝕的擔憂日益加劇。對此,NVIDIA執行長黃仁勳在台北接受訪談時,則是直指這種認為ASIC能取代GPU的市場論述根本是「不合邏輯」 (Illogical)。

為了證明NVIDIA的護城河依然穩固,黃仁勳更透露NVIDIA的研發 (R&D) 支出正朝向450億美元 (約新台幣1.44兆元)規模邁進。

ASIC是假議題?黃仁勳:通用性才是王道

黃仁勳此次在台北面對媒體詢問關於以ASIC形式興起的客製化晶片趨勢看法時,態度相當強硬。

目前雲端服務供應商 (CSP) 為求降低成本,積極開發針對特定AI模型優化的ASIC (如Google的TPU、微軟的Maia、Meta的MTIA),但黃仁勳認為,AI模型的演算法日新月異,開發一顆ASIC需要花費數年時間,等到晶片做出來,模型架構可能早就改變。

相較之下,NVIDIA的GPU具備高度的可編程性與通用性,能適應任何最新的AI算法。他強調,試圖用僵化的ASIC來追趕瞬息萬變的AI浪潮,在邏輯上是講不通的。

450億美元的研發築牆

為了維持這種「通用性」的領先,NVIDIA正在瘋狂投資。黃仁勳透露,公司的研發支出即將達到450億美元的規模。

這個數字是什麼概念?這幾乎是Intel或AMD全年營收的數倍,甚至超過許多國家一整年的科研預算。透過這種飽和式的研發投入,NVIDIA能夠同時推進晶片架構、NVLink互連技術、CUDA軟體生態系,以及AI系統整合,讓競爭對手 (即便是那些投入自製晶片的客戶)在整體效能與開發效率上難以望其項背。

分析觀點

黃仁勳這番話,很明顯是在對華爾街分析師,以及那些「三心二意」的客戶喊話。

這幾天微軟和Meta財報都顯示,他們一擴充購買NVIDIA的GPU,另一方面一邊又在大搞自製晶片,因此分析師擔心一旦這些ASIC形式設計的自製晶片成為主流,NVIDIA 的好日子可能就結束了。

但黃仁勳的邏輯很簡單:唯快不破。

ASIC的優勢是「專精」與「省電」,但在AI這個每個月都有新架構 (如最近的DeepSeek,或是OpenAI持續釋出的新模型)誕生的時代,ASIC的「專精」反而成了「僵化」的風險。NVIDIA砸下450億美元研發,就是要確保自家GPU的迭代速度快到讓對手的ASIC永遠在追趕上一代的車尾燈。

資料來源

  • https://mashdigi.com/refuting-the-asic-threat-theory-jensen-huang-speaks-in-taipei-this-logic-doesnt-hold-water-who-can-compare-to-nvidias-45-billion-rd-investment/
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