想在AI晶片領域擊敗Nvidia，為何是不可能的任務？經濟學人揭秘：必須一次擊潰輝達「晶片、網路、軟體」三大優勢
誰是AI浪潮的頭號受益者？輝達（Nvidia）如果自稱第二，那恐怕沒人敢當第一，《經濟學人》也說「沒有其他公司跟輝達一樣，從AI浪潮獲得如此多的利益」。那麼，輝達是怎麼辦到的呢？
OpenAI在2022年11月推出驚艷世人的ChatGPT，正式揭開AI盛世的序幕，輝達的股價則從2023年1月開始飆升450%，輝達股票的市值更一度衝破兩兆美元大關，成為僅次於微軟跟蘋果的全美第三大市值公司。由於超過95%的專業AI晶片都出自輝達之手，一般認為這間AI頭牌企業，在可預見的未來仍會繼續以驚人速度成長。
最新一期 《經濟學人》 試圖分析，輝達設計的晶片究竟有何特別之處，能在人人都想搶食的AI晶片市場中獨佔鰲頭？《經濟學人》指出，輝達的人工智慧晶片其實就是圖形處理器（GPU），這種本來用於電玩遊戲的顯示晶片以「平行計算」（parallel processing）的方式將計算的過程分拆成小部份，然後分配給晶片中的多核心並行處理。這意味著GPU得以提升運算速度，這種方法非常適合現代遊戲的細膩圖像，因為逼真的畫面需要電腦同時渲染無數像素。
在輝達宰制人工智慧晶片之前，他們的高效能GPU已經佔據五分之四的遊戲市場。輝達晶片的本事不僅只讓玩家在遊戲中獲得滿足，更被拿來運用在加密貨幣挖礦、自動駕駛汽車、以及最重要的深度學習與人工智慧模型訓練。《經濟學人》指出，支撐人工智慧的機器學習演算法，使用了人工神經網路，電腦從巨量資料中找出規則與模式。訓練網路需要進行大規模運算與時間，此時「平行計算」當然是加快速度的理想方法。
在意識到自己的GPU擅於訓練人工智慧模型後，輝達就針對這塊市場進行最佳化。輝達的晶片與日益複雜的人工智慧模型保持同步，光是過去十年，輝達就將運算速度提高了一千倍之多，讓處理遊戲複雜圖像的GPU更適合構建複雜AI系統所需要的數學運算。但《經濟學人》指出，輝達的市值狂飆，不僅僅是因為他們能設計出運算速度更快的晶片，更包括他們將其競爭優勢延伸到另外兩個領域：網路與統一計算架構。
隨著AI模型的不斷發展，資料中心需要同時運用數千個GPU提高處理能力。輝達透過基於Mellanox（邁倫科技、2020年4月以70億美元正式完成收購）的高效網路連接這些GPU、並且優化其晶片網路的性能，讓競爭對手根本找不到超車機會；輝達的另一個優勢則是CUDA（Compute Unified Device Architecture、即「統一計算架構」），這套輝達研發的平行運算平台與編程模型，讓客戶得以利用GPU的性能大幅提升深度學習的運算效能。