NVIDIA

在剛落幕的 2026 年美國消費性電子展（CES）上，Nvidia 創辦人黃仁勳的演講無疑是全場焦點。然而，市場的反應卻出奇地平靜。與過去動輒引爆股價的發布會不同，這次演講後 Nvidia 股價微幅收跌。原因很簡單：投資人期待的是短期需求訊號，但黃仁勳給出的卻是一幅宏大但遙遠的技術藍圖——一個以「物理 AI」（Physical AI）為核心的未來。Nvidia 試圖定義下一個十年的運算典範，但這盤棋的複雜性，已遠遠超出了晶片本身....

社交媒體平台 TikTok 母公司字節跳動計劃於 2026 年投入約 1,600 億人民幣（約港幣 1,794 億元）資本開支發展人工智能基礎設施，較 2025 年約 1,500 億人民幣有所增加。這顯示該公司正積極部署追趕 Microsoft、Google、Amazon 及 Meta 等美國科技巨擘，鞏固其於全球 AI 領域的競爭地位。

Oracle 以 27 億美元出售 Ampere Computing 股權，全面轉向「晶片中立」策略。面對 Microsoft、AWS 及 Google 的自研晶片競賽，Oracle 為何選擇逆勢而行？本文分析其背後戰略邏輯及對企業 IT 決策的影響。

摩爾線程（Moore Threads）將舉辦 MDC 2025 發布新一代 GPU 架構。在 Nvidia 缺席下，這家國產 GPU 龍頭如何透過全棧能力與生態建設，重塑中國算力版圖？

Nvidia 行政總裁黃仁勳公開稱讚華為是「史上最強」科技公司之一，直指美國晶片出口管制反助攻華為建立獨立供應鏈。本文分析 Nvidia 與華為在 AI 晶片市場的競爭態勢，探討技術自主如何重塑全球科技格局。

Nvidia 發布首款開源推理型自駕 AI 模型 Alpamayo-R1，結合 Cosmos Reason 架構與思維鏈技術，賦予自動駕駛車輛如人類般的思考能力。此舉旨在降低 Level 4 技術門檻，挑戰 Waymo 市場地位，並推動實體 AI 與機械人產業發展。

AWS 發佈第三代 AI 訓練晶片 Trainium3，效能較上代提升 4.4 倍，能源效率更佳。面對訓練成本高昂的挑戰，企業客戶測試報告指，新晶片可助 AI 訓練成本減省高達 50%。這項發佈被視為 AWS 挑戰 Nvidia 在 AI 晶片市場壟斷地位的關鍵一步，為企業 AI 部署提供了更具成本效益的選擇。

Intel 前行政總裁 Pat Gelsinger 預言量子運算將於兩年內取代 GPU 主流地位，與 Nvidia 行政總裁黃仁勳的看法大相逕庭。

NVIDIA 於 12 月 1 日宣佈斥資 20 億美元（約港幣 156 億元），購入電子設計自動化（EDA）軟件商 Synopsys 普通股。雙方同時公佈展開多年期戰略合作，目標是將 GPU 加速運算技術融入晶片及工程設計流程，從根本層面改變半導體研發模式。NVIDIA 按每股 414.79 美元（約港幣 3,235 元）完成是次入股，消息公佈後 Synopsys 股價即日攀升 4%，NVIDIA 則微升 1%。

Google TPU 挑戰 Nvidia GPU 霸主地位，導致 Nvidia 市值單月蒸發逾 5 萬億港元。本文深入剖析 AI 算力市場如何從單一壟斷走向異構多元，並為企業決策者提供在成本、效能與供應鏈安全下的採購戰略建議。