对九零年代念电机系的朋友来说，拥一张有NVIDIA的显卡来玩游戏，是梦寐以求的梦想。而CPU当然是INTEL为霸主，若是没那么多的预算，就只能考虑AMD的CPU，虽然效能没那么好，但是主打CP值高，作为第二名的选择，AMD在学生和小资族群中仍然有其魅力，即便后来AMD吃下ATI，切入显卡领域，但在效能及品牌忠诚度上，仍落后NVIDIA。
NVIDIA先在显卡市场立于不败之地
从以上的背景叙述，大略可以得到几个重点，第一，过去在显卡市场中，专注在显卡的NVIDIA处于霸主地位，第二，AMD不论是在CPU市场或是显卡领域，都无法超越第一名的INTEL和NVIDIA，如今来到AI芯片的新蓝海，眼看NVIDIA的“兆元皮衣男”黄仁勋在台刮起一阵旋风，抢产能也抢眼球，AMD的苏姿丰尽管后脚立马跟进，仍难望其项背，这场AI大战，目前是NVIDIA独领风骚。
要了解NVIDIA和AMD这两家对人类未来AI有强大影响力的公司三十年来的竞合关系，得先从早期的电脑游戏开始说起。九零年代的游戏，从2D进入3D，需要强大的图形加速处理器，NVIDIA看准这个市场，和ATI（后来被AMD收购）先后推出不同产品，尽管效能不相上下，但NVIDIA很早就深谙“团体作战”的道理。
为了打败竞争对手，黄仁勋找来霸主微软合作，推动标准绘图界面，用来对抗ATI的产品，最终取得大部分游戏业者支持，成功取代ATI成为新主流。从这个策略就看得出，黄仁勋的行销策略灵活，他先找微软推动“标准绘图界面”，换言之就是自己建立绘图的度量衡标准，接下来游说抢攻最需要绘图芯片的游戏厂商，让他们与自己站在同一阵线，果然成功击退竞争对手，接下来的比特币挖矿热潮，更让NVIDIA赚得满坑满谷。
但另一方面，一直是老二的AMD就没这么幸运，AMD买下ATI后，原本打的如意算盘是，直接透过收购取得ATI足以和当INTEL抗衡的 GPU及芯片组等技术，并推出图形性能一流的 APU产品。但没想到INTEL技高一筹，竟然推出划世代的Intel Core2 Duo，取得市场领先地位。更可惜的是，AMD自收购ATI后，就掉入了钱坑，最终被迫分拆Flash及芯片制造业务，将晶圆制造厂独立出去，成为今天的GlobalFoundries，至此之后，AMD要制造芯片，得靠台积电这样的代工厂，和别的IC设计大厂一起排排坐抢产能。
由绘图世界再扩展，NVIDIA和AMD的战役更精采
你以为这两家公司的竞争就这样结束了吗？其实还没完，第一回合的显卡市场结束后，时序进入21世纪，黄仁勋的视角更多元化，从绘图芯片的世界扩展出去，NVIDIA推出许多衍生的运算产品，比如说通用运算加速芯片、汽车自动驾驶芯片、手机芯片等等，虽然这些尝试并不是每样都成功，但他灵活的市场操作手段和灵敏的嗅觉，也确保了其后他创造NVIDIA的技术生态优势，也为后来的AI产品奠定基础。
就在AMD深陷并购ATI的泥淖中时，2006年，黄仁勋就已经推出了CUDA平台，使其GPU具备通用计算能力，希望所有开发人员，都在CUDA平台的基础上做研发，简单来说，有点类似开放源代码的概念，让各路高手都以此作为开发的基础平台。
CUDA是（Compute Unified Device Architecture）的简称，这个运算平台和程式设计模型。它让开发人员可以将计算密集型工作交由GPU来执行，充分利用GPU的高度平行运算能力，加速各种复杂的运算任务，例如科学计算、机器学习、资料分析等。CUDA平台是划时代的产物，除了前述的计算分析，它还能推动现今最需要的复杂模拟与大数据分析，显著提升图形生成和渲染的速度，最重要的是，它就是进入AI领域的门槛！
在AI领域，CUDA是驱动深度学习技术不断突破的强大引擎。CUDA充分释放了GPU的极高并行运算能力，大幅加速了AI模型训练的速度，有效解决了传统CPU在处理大量数据和高运算负载时的瓶颈问题。CUDA专为AI工作量身打造的Tensor Core，让矩阵运算的效能再次大幅提升，使复杂模型训练易如反掌。CUDA强劲的加速能力，现今GPT-3等大型语言模型的训练才能出现在世人眼前。
凭借著CUDA，黄仁勋顺利由绘图芯片教父成为AI教父
也正因为有了CUDA，黄仁勋顺利从绘图芯片教父摇身一变成为AI教父，这都归功于他脑袋中深植的“标准平台”概念。在绘图芯片大战的时代，他知道自己的实力不足以建立标准规格，因此和微软合作，建构绘图界面标准，等到时机成熟，他立刻建构自己的CUDA平台，所有的工程师都得在这个平台上研发作业，这样的远见，不是一个只会作研发的工程师可以达成。
反观AMD，在这波AI浪潮下，只能急起直追，因为比起其他的产品线，根据分析师预估，2024年AI芯片的销售额仅有400亿美元，到了三年后将会成长十倍，来到4000亿美元，这是一个人人都想抢的大饼，不能只有NVIDIA独领风骚，在韩国都想分一杯羹的情况下，AMD只能前进，不能回头。
看看NVIDIA的历史轨迹，苏姿丰要追上NVIDIA，她采取的是“砸大钱”、“找合作伙伴”两个方法并行。首先。尽管规模不如辉达，但AMD每年的研发支出接近60亿美元，与辉达一样。AMD以乐高拼积木式手法套用到GPU，靠着将十几个“小芯片”（chiplet）组合成一个芯片，提高处理速度的方法见效，去年十二月，ChatGPT制造商Open AI就表示使用MI300进行部分模型训练。
在仿效NVIDIA当年找微软合作的方式上，AMD去年十二月宣布与包括两大网络设备制造商博通（Broadcom）和思科（Cisco）在内的公司建立合作伙伴关系并支持一个名为Ultra Ethernet Consortium（UEC）的芯片到芯片开源通讯倡议，要作为辉达提倡的InfiniBand的替代方案，苏姿丰一连串的下猛药，就是希望在黄仁勋的CUDA平台之外，大家还能够拥有第二个选择。出于苏姿丰一直传达分散风险的说法，微软和Meta已经宣布，计划在资料中心使用AMD的GPU。
NVIDIA和AMD互竞激励，远远把三星抛在脑后
尽管在AI的竞争市场上，NVIDIA和AMD互相竞争，互相激励，互相驱动，带动整体AI芯片发展更迅速。NVIDIA的CUDA平台，也促使AMD加速推动其ROCm等技术的发展和其他伙伴的合作，尽管短时间内AMD不可能超过NVIDIA在AI芯片的霸主地位，目前，Nvidia无疑是AI芯片市场的龙头，拥有接近90%的市占率，几乎垄断了整个AI运算资源，而且几乎仰赖台积电制造。要知道即使如今几乎垄断高阶芯片制造的TSMC，也只占了全球66%的市场份额。因此，90%的市占率实在极为惊人。当然，更令人振奋的是，他们两家都已经将韩国三星抛诸脑后。
当韩媒询问黄仁勋“韩国难道不具吸引力吗？三星也能成为辉达的合作伙伴？”黄仁勋边吃三明治边回应，“这不是很难回答的问题，辉达正在等待三星通过测试。而三星和SK海力士是出色的内存合作伙伴，仅此而已。”也就是说，韩国的程度，就只有“内存”而已，这光是这句话，就该让汲汲耕耘顷国家全力发展半导体的韩国跳脚不已。
图片来源：达志影像／路透社
在黄仁勋访台短短十五天的皮衣旋风里，台湾人应该看到的不应该只是他的美食和台语，而是我们过去从李国鼎时代发展的半导体产业，已经处于全球领先地位，当然更值得一提的是，2015年前总统马英九任内，茂德破产、力晶下市，紫光的赵伟国来台发下豪语，他全部都要收买，连台积电都要并，所幸后来蔡英文当选，中资买台湾半导体产业没有闯关成功，尽管竹北的台元园区不断有中资企图以高薪挖角竹科的半导体人才。
AI市场台湾有不可或缺角色，不可懈怠
但近年调查局抓的紧，加上紫光破产，中国自身难保，未来的AI时代，台湾必定扮演不可或缺的角色。过去得靠船坚炮利才能抵御敌人的时代已然过去，“武器国防”到“半导体国防”，台湾人需要的是对自己有信心，台湾有事，不是日本有事，而是全世界未来的AI世界都有事！
作者为资深媒体人、政治国会幕僚
