先行者優勢建立「平台」策略，築起「輝達護城河」

輝達員工曾透露，黃仁勳不談明年趨勢，因為他一次看十年後。面對全球同業緊盯輝達的動作，黃仁勳核心策略為何？他又如何看出「超摩爾時代」，台灣供應鏈能搭上這波新商機？

文／林士蕙

2024年一整年，全球無處不談AI，而黃仁勳創立的輝達（NVIDIA）總是話題焦點。不論是中美地緣政治議題、反壟斷、AI監管，抑或是對手博通（Broadcom）的ASIC晶片崛起，常讓輝達攻占媒體大幅版面，股價波動也常牽引全球科技類股大盤上沖下洗。

「不論今天輝達市值破紀錄，還是如當年跌掉八成，我的核心理念都不會改變！」2024年3月，執行長黃仁勳曾於史丹佛商學院演講時如此表示。

然而，每天面對四面八方的挑戰，黃仁勳為何能穩步前進？2024年底，在兩個由矽谷創投人士主持的重量級Podcast《Acquired》與《Bg2》節目中，黃仁勳便深度剖析自己從創業以來，就長期堅持的平台策略。

這個策略伴著他草創公司、及早切入AI商機，如今劍指「超摩爾時代」（Hyper Moore’s Law）。

這也是外界研究黃仁勳經營策略，最常稱頌的「輝達護城河」，符合巴菲特首創「護城河」一詞時的定義：一家企業具備長期難以被同業撼動的獨特優勢。

不只賣晶片，更要打造平台

62歲的黃仁勳指出，早在創立輝達時，他就想好不只賣晶片，還要做一個「平台」公司。那是什麼？就是鎖定一個有幾十億美元的全新市場，在預估這市場成熟的十年前就先進來。人工智慧（AI）便是一個好例子。

一位輝達員工便曾私下透露，「我們老闆（黃仁勳）不講明年趨勢。他都一次看到十年後，然後再往回推到現在（2025年）要做什麼？」

為何要布局這麼早？黃仁勳認為，如果你能第一個進來，並且緊密地和生態圈裡的伙伴一起合作，開發伙伴們真正需要的產品，並不斷優化，最終就可以建立一個平台，對手幾乎很難跟你競爭。

不過，黃仁勳心中的平台策略，執行起來需要慧眼與勇氣。

2006年，輝達就是以如此思惟推出CUDA（統一計算架構）。簡單來說，CUDA最大的價值，就是讓輝達GPU可以寫入程式碼，讓晶片功能更多元。那時黃仁勳就已經發現，要發展人工智慧，讓GPU可程式化是必須的條件。

也因此，黃仁勳決定在還沒多少人看好AI的2006年，就開始經營CUDA平台，扮演拓荒者的先行角色。

即便當時外界並不看好，甚至一度讓輝達股價跌至僅剩一股1.55美元，黃仁勳仍積極與許多人工智慧領域的先驅合作，以便蒐集經驗來優化下一代產品。例如，2012年深度學習大師辛頓（Geoffrey Hinton）的「Alex Net」研究計畫，便是使用CUDA架構。此外，2018年輝達終於賣出第一台用於人工智慧的超級電腦，買家正是後來開發出ChatGPT的OpenAI。

如今，CUDA早已不僅是一種程式語言，更是一個包含各種工具和函式庫的完整生態系。許多開發團隊只要透過CUDA這個大平台的資源，就能輕鬆開發出各種各樣的AI應用。

如果其他企業想在2025年建立宛如輝達的生態系，極為困難。黃仁勳分析，因為輝達是一個包含硬體、軟體，以及數百萬使用輝達獨創計算架構「CUDA」開發者的大平台。這裡面包含多項元素：像是有容易使用的技術、完善的API（應用程式開發介面）、函式庫。另外，晶片本身性能也要優越，還有相關程式開發工具配套等。

他強調要成就這一切，不僅需要硬體與軟體工程團隊的努力，更要投入大量資源去說服、教育、協助用戶解決問題，讓他們相信這就是該走的方向。

而當輝達的客戶習慣了完善服務，以及軟硬體配套方案等，就很難為了其他廠商一、兩種優勢或低價的產品，而切斷與輝達的合作關係。

「超摩爾時代」六大創新商機

平台策略，也讓黃仁勳提早思考與布局「摩爾定律」逐漸失效後的超摩爾時代。

半導體業無人不知的摩爾定律（Moore’s Law），是由英特爾共同創辦人戈登．摩爾（Gordon Moore）於1965年提出。這個定律指的是，每隔約18到24個月，晶片中的電晶體數量會增加一倍，性能會提升，成本卻不會顯著增加。但是近年來，許多人士皆悲觀認為，由於物理技術限制，晶片中不可能塞下更多電晶體，摩爾定律注定失效。

在與矽谷創投葛斯納（Brad Gerstner）的Podcast訪談中，黃仁勳認為摩爾定律的時代即將告終，這是不爭事實。即便過去數十年，摩爾定律如同科技業的「禮物」，讓晶片效能不斷提升，但現在腳步已明顯慢了下來。

當老規矩不管用，全球所有科技業者如何在「超摩爾時代」生存？

所謂「超摩爾」，是黃仁勳由近期提出概念，指在演算法與架構創新下，未來十年運算效能將加速成長：AI晶片性能可望每年翻倍、能源需求則遞減，以加速人工智慧應用創新。

黃仁勳強調，這次的變革將不只在於晶片，而是整體。因此，像是半導體業者，不能再如過去單純關注晶片和電晶體的改善就好，要從「系統思惟」出發。

其次，黃仁勳認為，即使晶片本身效能提升幅度有限，也能透過優化資料傳輸來達到更好的效果，是突圍辦法之一。因為無論是在晶片內部或是系統內部，資料的傳輸都需要耗費大量的時間和能源。光是改善這一點就大有幫助。

不過正因有太多問題可改善，他認為超摩爾時代的創新商機將無處不在。

像是網路技術，就是黃仁勳點名AI時代值得投資的創新機會。他認為即便以全球網路目前相對快的速度，去下載一個數個GB的檔案，還是要花好幾個小時，已經完全不符AI時代需求。

像是OpenAI這類模型業者，團隊光是在建立或訓練大模型時，就會需要好幾百GB、甚至TB的資料。所以不能再指望摩爾定律，亟需有人設計出更棒的網路技術。

其次，各種AI大模型的開發，正啟動一個規模化的正面循環：模型參數暴增、訓練資料量增加、運算需求提高，AI功能將更強大。最後各家業者都會積極投入巨大資源，培養下一代模型。

輝達號召新一波平台革命

黃仁勳認為，隨著大模型不斷擴大，勢必要有一種全新的規模化技術，來取代摩爾定律。也就是，未來業界要將運算、網路、儲存等關鍵技術高效整合，這會是一個改善系統的巨大挑戰，但也藏著創新商機。他認為，因為數據量暴增，資料的移動與存取，將與晶片處理速度同等重要。過往不受重視的儲存技術，在超摩爾時代有機會重新崛起。

確實，黃仁勳正發起新一波革命，呼籲科技業伙伴來加入「超摩爾大平台」，就像他在CUDA時期與AI科學家的合作一樣。

或許如黃仁勳2024年6月台北國際電腦展（COMPUTEX）之前，在台大的演講中暗示，這次「AI創新風暴」，台灣正處在中心。就看國內科技軟硬體業者，能否抓住這波可改寫科技史的新商機。 閱讀完整內容