產業分析－從運算架構發展 剖析輝達與超微的市場競局

輝達（NVIDIA）在模擬繪圖、AI計算的晶片市場，建構了完整生態系，以85～90％市佔遙遙領先第二名的超微（AMD）。圖／路透、美聯社

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近期因爲ChatGPT等通用人工智慧（GAI）應用火熱，使得AI與其硬體布建成爲市場焦點，其中又以繪圖處理器（GPU）最受關注。以GPU市佔率來看，輝達（NVIDIA）以85～90％遙遙領先第二名的超微（AMD）。攤開兩邊產品做比較，其實超微GPU的效能並沒有落後太多，甚至在浮點運算的部分還超過輝達。那爲何兩者市佔如此懸殊？關鍵在於輝達在模擬繪圖、AI計算的晶片市場建構了完整的生態系。

輝達在2017年左右，推出以Tesla V100爲基礎的伺服器DGX及其主機板HGX產品，此後如A100與H100等陸續問世後，輝達仿照相同的作法，以資料中心需求爲主要訴求，推出更多元、更大規模的伺服器方案，藉此厚植其在伺服器產業生態的影響力。儘管當時超微乃至英特爾（Intel）的中央處理器（CPU）產品未受波及，但輝達在2021年宣佈進軍伺服器CPU後，情況便開始有所改變。

輝達在完成收購Mellanox，一口氣補強資料處理器（DPU）、乙太網路與InfiniBand技術，如今Grace CPU也到位的情況下，幾乎是補足了資料中心所需要的重要IC零組件的拼圖，輝達也搖身一變，從晶片與顯卡的供應商，變成重要的伺服器軟硬體供應商。而市場對於輝達的印象，也不再只是專業的遊戲顯卡業者，儼然成爲AI晶片甚至AI伺服器的代名詞。

輝達在AI Model Training領域中，先以Tesla V100打下基礎，再以Ampere架構爲基礎的A100進一步擴大了在該領域的領導地位，也使得全球主要的CSP業者紛紛向其採購GPU晶片甚至AI伺服器，在新興的AI領域彷彿如入無人之境。若以市佔率而言，輝達在全球AI Model Training市場地位近乎不可動搖。讓積極想進軍AI運算的超微，以及長年在伺服器與資料中心市場擁有領導話語權的英特爾，喪失了不少關注。再加上輝達也祭出Grace CPU產品，更顯示爭奪伺服器與資料中領導地位的野心。而超微雖然先後收購了賽靈思（Xilinx）與Pensando，也補強了FPGA與DPU的戰力，但其產品線完整度仍不如輝達，要打造資料中心繫統級方案恐怕也仍力有未逮。

除了上述以GPU領先的技術發動、產品線完整外，在軟體整合，推出統一運算架構CUDA、模擬空間Omniverse等完整平臺生態圈的建構，更是其競爭力強大的關鍵。由於輝達經營CUDA生態系統已有相當長的時間，從開發工具、API、函式庫甚至自有的雲端平臺，提供開發者使用等一應俱全，加上輝達以CUDA架構投入AI領域的時間也遠早於對手（2007年就發佈），所以縱使超微收購FPGA大廠賽靈思，暫時仍不易撼動輝達在圖像模擬乃至AI計算的領導地位。

超微當然也明白軟體面與生態系在AI領域的重要性，除推出開發者開放平臺ROCm外，近年來也不斷訴求，客戶所開發的軟體成果能從輝達端輕鬆轉移至自家的硬體平臺上。但以現況來看，其成績仍有努力的空間。超微要如何趕上輝達腳步，進而搶下其市佔率？ 以自身優勢，建立平臺與生態圈會是一個必要的努力過程，相信會看到超微更多積極的布建。

PC市場在進入後疫情時代後，其需求已不若當年因應遠距教學與工作般火熱，短期內在沒有明確成長動能的情況下，輝達與超微勢必得尋求其他市場來增補整體營收的成長動能。而目前大型語言模型（LLM）驅動的AI市場是明確的巨大機會，AI伺服器相關產業的議題討論，其重要性只會日益提升。

由於超微投入AI領域的時間相對晚，輝達已站穩生態圈的腳步，預估在近三年內還是會居於明顯的領先優勢。儘管超微有不錯的表現，推出了MI250/MI300系列產品線嘗試努力追趕，但超微在GPU領域的生態系統不如輝達的CUDA來得完備且基礎厚實。觀察輝達的產品佈局與發佈頻率，接替H100的產品應會在2024年發表，屆時超微倘若還只是以GPU效能表現跟輝達比拚，而沒有其他軟體或生態圈投資等亮點，極有可能又會被拉開雙方的差距。