在看完NVIDIA GTC 2025開發者大會之後，真的覺得很有感觸。黃仁勳在會上講了很多很厲害的趨勢，像是他說AI會變成一座工廠，未來人類會有兩座工廠，一座是生產產品的，另一座就是AI幫你生產工具的。
那NVIDIA為什麼能在AI這塊這麼強？我覺得關鍵就是三個東西：強大的GPU、超好用的CUDA開發工具，還有一大群厲害的開發者社群。這三個連在一起，變成了一個超高的競爭壁壘，讓NVIDIA牢牢抓住了AI這個江山。
GPU：打造絕世神劍
首先來說GPU啦。NVIDIA的GPU就像一個絕世神劍，一開始他們做出這個東西的時候，大家可能覺得這就是用來跑圖形的。但後來他們發現，這個GPU的浮點運算能力超強，特別適合AI這種需要大量並行運算的東西。
像我就想到，AlphaGo當年能打敗人類圍棋高手，背後就是靠GPU的算力撐起來的。NVIDIA每年都在升級，像這次GTC說的新晶片，速度比去年快了1.5倍甚至2倍，真的很誇張。有了這個硬體基礎，NVIDIA就先站穩了腳。
可是呢，光有硬體還不夠啊，你得讓大家會用才行，對吧？這時候就輪到CUDA出場了。
▲有了神劍和劍譜，除非你是絕世天才，不然不會重頭慢慢的撰寫一套劍譜出來的…
CUDA：開發者的辟邪劍法
我覺得CUDA就像NVIDIA的「辟邪劍法」，或者說是降龍十八掌也可以啦，但辟邪劍法聽起來比較酷。這個CUDA是什麼？就是一套開發工具箱，能發揮GPU最強的效能、而且有多樣的發揮工具。
想想看，GPU這麼強，但如果你要自己去寫那些低階程式碼來用它，那得多麻煩啊，超級花時間。所以NVIDIA就做了這個CUDA，把很多功能都打包好，讓開發者可以輕鬆用。
比如說，你要做圖形辨識那種AI模型，CUDA裡面就有現成的函式庫，拿來用就好了，超快。或者是特斯拉的自動駕駛，處理即時數據也靠CUDA優化GPU。從以前的光點追蹤、遊戲運算，到現在的機器學習、TensorFlow，甚至蛋白質解析、稀有植物辨識，CUDA裡面通通都有工具可以用。這20年累積下來，變成了一個超級百寶箱，開發者想要什麼，幾乎都能找到。
開發者社群：高手雲集
那有了神器跟劍法，還得有高手來用才行啊。這個高手就是NVIDIA的開發者社群。每年GTC就像一個大派對，自動駕駛的、機器人製造的、聲音辨識的，各路高手都來了。他們不只用CUDA，還會幫忙把這個工具箱做得更好，丟進去更多新東西。像我剛剛說的那些函式庫，很多都是開發者自己貢獻出來的。
對新手來說更是這樣。你想想，一個剛入門的小白工程師想學AI，遇到問題怎麼辦？他就去社群問啊，問那些「學長姊」。比如你想做工廠機器人的路徑優化，CUDA裡有現成工具可以用，卡住了就去問社群，馬上有人告訴你怎麼搞定。如果用別的平台，像AMD的GPU，沒這種生態，你就得自己慢慢摸，超辛苦。所以新手一開始就用CUDA，慢慢就被綁在NVIDIA這邊了。
三個連在一起，超難突破
這三個東西——GPU、CUDA、開發者社群——連起來就變成了一個超強的圈圈（生態鏈）。硬體給你算力，CUDA讓你好用，社群再把人綁住。像Google試著用TPU來突破，AMD也做了自己的GPU，但他們都沒CUDA這種生態。AMD有自己的工具，但沒那麼好用，人也少，遇到問題沒人幫你解。
Google研發出TPU、微軟有買AMD的GPU，他們就是怕NVIDIA太強，把算力跟軟體全壟斷了，所以留個第二選擇，不能把關鍵資源的瓶頸被別人掐在脖子上。
但老實說，要最高效率、最經濟的方式進AI領域，還是得用NVIDIA的GPU。為什麼？因為你用NVIDIA的GPU，就能用CUDA這20年累積下來的幾百個函式庫，還有一大堆開發者幫你解答問題，這生態太強了。
結語：AI江山還是NVIDIA的
所以啦，NVIDIA厲害的不只是GPU硬體，而是它把工具跟人都綁在一起了。GPU是基礎，CUDA是關鍵，開發者是推手，這三層壁壘沒人能輕易打破。未來不管股價怎麼跳，GPU拉貨量夠不夠，大家討論GB200還是GB300，只要這三個沒被突破，AI的江山還是穩穩在NVIDIA手上。
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