記者孟圓琦／編譯
輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳近日在 Dwarkesh Patel 的 Podcast 節目中，針對公司戰略、全球 AI 競爭格局以及對中國市場的觀察發表深度見解。黃仁勳不僅坦誠公司曾錯失投資 OpenAI 與 Anthropic 的早期機會，更強調「加速運算」（Accelerated Computing）才是輝達立於不敗之地的核心基礎。
錯失 OpenAI 股權：汲取經驗不再重蹈覆轍
黃仁勳在訪談中首次談到，輝達曾有機會參與 OpenAI 與 Anthropic 等頂尖 AI 實驗室的早期投資，但當時輝達尚未建立外部投資的慣例，認為這類資金需求應尋求風險投資（VC）支持。最終，這些實驗室選擇與微軟、Google 及亞馬遜等雲端巨頭結盟。儘管如此，黃仁勳對此抱持開放態度，認同這些交易背後的遠見，但也堅定表示，未來輝達將做好準備，「不會再犯同樣的錯誤」。
Jensen regrets that when Anthropic and OpenAI first needed billions to scale, Nvidia wasn’t in a position to invest. So these labs went to hyperscalers like Microsoft, Google, and Amazon instead, and in return committed to using their compute.
“I’m not going to make that same… pic.twitter.com/1Fj7I156UA
— Dwarkesh Patel (@dwarkesh_sp) April 15, 2026
加速運算：即便沒有 AI 輝達依舊壯大
針對「若深度學習革命未發生，輝達將何去何從」的提問，黃仁勳直言，即便沒有 AI 浪潮，輝達依然會是一家龐大的企業。他指出，公司的宗旨始終在於「解決摩爾定律失效後的計算瓶頸」，透過 GPU 與 CUDA 生態系結合 CPU，將應用程式的處理速度提升 100 至 200 倍。這項「加速運算」技術在科學工程、數據處理及電腦圖形等領域早已展現強大價值，AI 只是其最成功的應用之一。
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中國 AI 現狀：能源優勢抵銷晶片禁令影響
在談及美中競爭時，黃仁勳提出了獨到的觀點。他認為 AI 本質上是一個「五層蛋糕」的模型，而能源（Energy）位居最底層的基礎。儘管中國受到高階製程設備（如 ASML 的 EUV 工具）的限制，但中國擁有龐大的能源儲備、成熟的晶片產能，以及大量處於「閒置」狀態的資料中心。
黃仁勳指出，AI 是大規模並行計算的問題，當一個國家擁有低廉且豐富的能源時，可以透過「累積更多晶片」的規模化手段，來補足單一晶片製程上的落後。他強調，認為中國無法發展 AI 晶片的想法「完全是無稽之談」，因為中國已跨越了必要的算力門檻，具備強大的基礎設施整合能力。
建立生態系護城河
黃仁勳最後提到，輝達每代 GPU 投入數十億美元的研發成本，已使其從單純的硬體製造商轉型為生態系提供者。藉由軟硬體的高度整合，輝達建立了一道難以逾越的技術護城河。這場 AI 競賽對他而言，不僅是晶片的較量，更是基礎建設與能源效率的全方位博弈。
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資料來源：wccftech
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