Yahoo奇摩新聞 【圖解】GPU跟CPU差在哪，一張圖秒懂代表應用！3階段造就今日輝達
2012年，一名多倫多大學的學生Alex Krizhevsky，運用兩張輝達（NVIDIA）顯卡和120萬張圖片進行AI（人工智慧）建模，獲得錯誤率僅15%的成績，AlexNet也成為全世界第一個用GPU（繪圖處理器）訓練成功的CNN（卷積神經網路）。前所未有的表現，成為輝達開創AI帝國的開端。
十年後，OpenAI發表了AI聊天機器人ChatGPT，掀起的浪潮讓輝達迎來了豐收期。一位研調機構專家分析：「過去AI的軟體和硬體大多各自發展，恰好在這個時機點迎來了交會點。」
回首創業歷程，可以發現輝達一路走來，不斷地在尋找新的風口，希望成為最先搶進市場的先驅者。AI技術是龐大工程，從創辦第一天就主攻3D圖形處理的輝達，30年來做對了哪些事，才能在AI將落地於應用的關鍵時刻，橫掃這片新科技藍海呢？
NVIDIA三階段養足軟硬體實力，AI紅利大豐收
第一階段（1993年至2003年）：深耕遊戲市場，累積硬體實力
在1993年輝達創業之初，個人化電腦還在發展初期，笨重的電腦大多出現在企業內的辦公桌上。黃仁勳曾在公開演講時表示，他與其他兩位創辦人Chris Malachowsky和Curtis Priem都認為，電腦遊戲將會是下一個殺手級應用，「我們想作為3D繪圖晶片供應商，並從中獲利。」
當時電腦遊戲是一個產值為0的市場，意味著沒有任何市場報吿或產值預估能讓投資者認為這塊市場耕耘，「沒有人會為了玩遊戲而創立一間公司。」一間創投告訴黃仁勳，他們因此耗費了極大力氣說服創投。時至今日，遊戲已經是數位市場最大的產業類別。
隨後輝達雖成功打入遊戲產業，取得如SEGA和Xbox等遊戲大廠訂單，但未具有宰制市場的能力。根據黃仁勳在台大畢業典禮致詞中所提到與SEGA的故事中可知，當時作為硬體開發商的輝達，仍需要跟隨如微軟的軟體的技術路徑，才得以生存。
即使如此，這個時期的輝達仍然透過遊戲市場，累積不少平行運算的技術能量。除此之外，1998年輝達與台積電所建立的長期代工夥伴關係，也為其日後GPU的產品迭代埋下伏筆，雙方也累積了長期的信任關係。
台積電創辦人張忠謀也曾在與黃仁勳的公開對談中提到，無廠半導體公司（fabless semiconductor company）的崛起，是幫助台積電能有今日成績的因素之一。
第二階段（2004年至2014年）：跨入軟體開發，調整商業策略
在這個時期，輝達轉往了下個風口：機器人市場和研發CUDA（Compute Unified Device Architecture）開發者工具軟體。
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首先，輝達離開了當時的安卓（Android）手機市場。黃仁勳表示，雖然做得很好，但像高通（Qualcomm）這樣的競爭對手也紛紛加入，輝達決心從移動端轉往工業機器人發展。這仍是一個產值為0的市場，卻是輝達看上的下個機會點。
其次，黃仁勳將眼光轉向了3D模擬。從2D到3D，資料運算量大出非常多，需要超級電腦才有辦法完成，「所以當時我們要解決的問題就是，如何將運算的量縮小，讓資料能在一般電腦內透過GPU完成運算，並產生最終的模擬畫面。」黃仁勳說。
耗費了三到四年的開發時間，CUDA最終因此誕生。作為提供給開發人員的工具，運用CUDA能省下工程師撰寫大量低階語法的時間，直接使用高階語法諸如C++或Java等，來編寫應用於通用GPU上的演算法，解決過去GPU演算法開發時龐大的科學運算的問題。
當中意義在於，輝達自行開發出底層架構，讓GPU跳脫過去配合軟體商技術路徑的箝制，一躍成為軟體生態系的開創者，在今日為其帶來巨大價值。CUDA至今累積500多個函式庫，遙遙領先競爭對手。
研調機構專家分析，在這個時期，輝達不僅跳入另一個全新的商業藍海，智慧工廠所需要用到的模擬底層技術，也在同一時間開發完成。包含後來輝達所提出的工業原宇宙，全都是立基於此時期決策，所衍伸出的產品概念。
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第三階段（2015年至2023年）：軟硬整合出擊，迎來AI豐收
2015年，輝達正式投入AI深度學習，並打造出專為訓練神經網路的處理器GeForce GTX TITAN X 。
有趣的是，2017年開始，輝達的財報開始將營收改成以市場區分，而非以產品線分類。投顧分析師認為，這樣的做法能讓已經握有強大算力GPU和軟體生態的輝達，更清楚哪些領域會是下一個爆發點。
例如，兩年前的挖礦熱，為輝達GPU銷售帶來強大動能，但題材熱潮過去後證明只是短暫現象。分析師指出：「區塊鏈技術應用還無法落地，對輝達幫助短暫。」
兩年後，ChatGPT的橫空出世，讓輝達迎來了東風。分析師認為，ChatGPT讓大眾認知到AI是一個即將能落地的應用，對算力的追求刺激了市場對GPU的需求。在今年Q1的財報中，來自資料中心的營收就高達42.84億美元，創下歷史新高。
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NVIDIA宰制規格！華爾街：AI需求是長期趨勢
回首輝達發展至今，在硬體端擁有累積多年的GPU技術，以及台積電的先進製程支持；於軟體端在開發CUDA後，還陸續推出Omniverse和數位孿生等產品，甚至在近期推出雲端版的超級電腦服務，幾乎是把AI所需要的基礎建設全都一手包下。
在Computex的展會上，黃仁勳甚至表示：「我們是全球唯一可以在兩周內幫你打造AI工廠的企業。」
一位半導體業者分析，作為AI市場的先驅者，輝達無論在軟體還是硬體都有優勢，儼然成為贏面最大的規格制定者，「當然這種還是有運氣成分在，黃仁勳之前就說過他沒想到GPU可以拿來訓練AI，也沒人能預測到AlexNet（全球第一個神經網路）或ChatGPT會出現。」
華爾街也相當看好，美國投資銀行Stifel分析師認為，這間晶片製造商正站在AI基礎設施投資潮的絕佳位置，將從AI興起浪潮中大幅受益。儲億銀行（Truist）分析師則指出，AI狂潮是一個長期趨勢，輝達的成長將會持續。
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責任編輯：林美欣
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