a16z和知名分析專家談輝達、華為與AI算力的未來

半導體產業近期上演了一場令所有觀察家震驚的「聯手大戲」——長期作為競爭對手的 AI 晶片巨頭輝達 (NVDA-US)，宣佈向英特爾 (INTC-US) 投資 50 億美元，共同開發客製化資料中心與 PC 產品。此舉不僅顛覆了兩大巨頭的敵對關係，更預示著全球 AI、雲端運算及晶片競賽的格局將被深遠重塑。

在一場由矽谷頂級創投 a16z 主持的深度訪談中，知名半導體分析機構 SemiAnalysis 創辦人 Dylan Patel 與多位專家共同剖析了這一系列事件背後的策略、競爭與未來。他們揭示了一個由技術創新、地緣政治博弈和兆級資本狂潮共同驅動的全新時代。

「不可能的聯盟」

輝達對英特爾的 50 億美元投資，被 Patel 形容為一筆絕妙的棋。消息公佈後，英特爾股價應聲大漲，讓輝達的這筆投資在帳面上迅速獲利。然而，其戰略意義遠超財務回報。

Patel 指出，這彷彿是「一切都回到了原點，英特爾有點像在向輝達卑躬屈膝，這有點詩意」。他回顧了過去英特爾因晶片組的反競爭行為被輝達起訴的歷史，而如今兩者竟合作將輝達的晶片粒 (chiplet) 與英特爾的晶片粒封裝在一起，共同打造 PC 產品。

Patel 預測，一台完全整合輝達顯示卡的 x86 筆記型電腦，可能會成為市場上最好的產品。

對於競爭對手而言，這無疑是個噩耗。英特爾前資料中心與 AI 業務技術 Guido Appenzeller 直言：「如果你的兩個最大的死敵突然聯手，那是你能得到的最糟糕的消息。」

他認為，AMD 將因此「完蛋」，其硬體雖可，但軟體生態系統的孱弱使其難以抗衡。同時，ARM 的處境也將變得艱難，因為其核心賣點之一是與「不想和英特爾合作」的廠商結盟，但現在輝達可能藉此機會深入英特爾的技術領域，成為未來更危險的 CPU 競爭者。

華為的逆襲：制裁下的 AI 晶片挑戰者

在全球晶片競賽的另一端，華為正逆勢崛起，成為輝達在全球市場 (尤其在非美國市場) 最不容忽視的對手。Patel 強調，早在 2020 年美國禁令全面生效前，華為發布的昇騰 (Ascend) 晶片，使其成為全球首家推出 7 奈米 AI 晶片的公司，技術上與輝達的差距微乎其微。

儘管制裁切斷了華為與台積電的合作，迫使其轉向中芯國際 (SMIC)，但華為並未停下腳步。Patel 透露，華為曾通過複雜的實體網絡，從台積電獲得了近 300 萬片晶片。如今，隨著輝達專供中國的 H20 晶片被禁，中國正全力推動國產替代。華為不僅在邏輯晶片上追趕，更令人驚訝的是其在記憶體領域的突破，宣佈將採用客製化 HBM(高頻寬記憶體)。

儘管產能與良率仍是瓶頸，但 Patel 引用黃仁勳可能會有的觀點總結道：「你是在賭中國無法製造嗎？這只是時間問題，而不是會不會的問題。」

此外，華為高調宣傳其國內供應鏈，也被視為一種與美國政府進行博弈的談判策略，旨在影響未來的出口管制政策。

黃仁勳的非凡賭注

輝達今日的主導地位，源於其創辦人黃仁勳一系列「瘋狂到敢於押上整個公司」的高風險決策。a16z 合夥人 Sarah Wang 將黃仁勳的投資決策譽為「半導體界的巴菲特效應」，具有強烈的市場指標作用。

Patel 分享了諸多軼事來佐證黃仁勳的非凡直覺與魄力：

• 預先下注：在尚未正式獲得微軟 Xbox 合約前，就已提前訂購所需晶片。

• 引導供應鏈：在加密貨幣泡沫時期，成功說服供應鏈相信需求來自遊戲等「持久真實需求」並擴大產能，而當時的 AMD 則選擇了保守策略。

• 直覺決策：黃仁勳曾表示「我討厭電子表格。我不看它們。我就是知道。」。他憑藉直覺提前預測客戶需求，並敢於下達「不可取消、不可退貨」的大額訂單。

更關鍵的是輝達卓越的執行力。Appenzeller 表示，輝達的晶片設計幾乎總能一次成功 (first pass success)，避免了競爭對手 (如英特爾某款產品曾修訂高達 15 次) 多次版本迭代造成的延誤。這種速度使其能夠迅速響應市場，例如在 Volta 晶片投產前幾個月，果斷加入張量核心，一舉奠定了其在 AI 領域的領導地位。黃仁勳的哲學是：「玩遊戲的目的是為了贏，而你贏的理由，是為了可以再次玩下去。」。

邁入「吉瓦時代」

AI 算力需求的爆炸式增長，正將全球資料中心建設推向「吉瓦時代」。Patel 預測，明年超大規模企業 (涵蓋微軟、Google、甲骨文、Meta 等六家) 的資本支出將達到 4500 億至 5000 億美元，遠超華爾街預期的 3600 億美元，其中絕大部分將流向輝達。

在這場競賽中，甲骨文 (ORCL-US) 憑藉其靈活的策略異軍突起。它與 OpenAI 簽署的超過 3000 億美元的合作協議，被認為是「史無前例的」。甲骨文的成功秘訣在於其龐大的資產負債表，且不固守於特定硬體或網路技術，使其能快速鎖定全球的資料中心產能。

與此同時，曾一度陷入「雲端危機」的亞馬遜 AWS 也正憑藉其全球最大的閒置資料中心容量重新加速，預計未來一年將大量轉化為 AI 收入。而馬斯克的 xAI 則展示了此時代的驚人建設速度：在短短六個月內，於孟菲斯建成了一個部署 10 萬個 GPU 的液冷資料中心，甚至為了規避監管，直接在州界另一側的密西西比州收購發電廠。

然而，新硬體的部署也帶來了新挑戰。輝達 GB200 雖性能強大，但其高昂的總擁有成本 (TCO) 與更嚴峻的可靠性問題——72 個 GPU 中只要有 1 個故障，就可能影響整個機架——對使用者構成了新的基礎設施難題，迫使雲服務商調整服務等級協議 (SLA)。