輝達執行長黃仁勳最新專訪！AI 推理運算需求暴增，Blackwell 晶片成市場焦點
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輝達 (Nvidia) 執行長黃仁勳 (Jensen Huang) 於今晨 2/27 受訪表示，全球對 AI 算力的需求已達前所未有的程度，連亞馬遜 AWS 執行長Andy Jassy 也直言：「如果現在有更多 AI 算力資源，我們馬上就能賣掉。」顯示短期內市場對 AI 運算能力的需求遠大於供給，特別是來自新創企業的需求正在爆發性成長。
新創企業崛起，推動 AI 基礎建設擴張
黃仁勳指出，隨著推理 AI (Reasoning AI) 與實體 AI (Physical AI) 的發展，許多 AI 新創公司迅速崛起，這些公司專注於突破性技術，並需要大量算力來訓練與運行 AI 模型。這些新創企業不僅加速雲端服務需求飆升，也進一步推動全球 AI 基礎建設擴張。
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數據中心投資激增，Blackwell 晶片成市場焦點
而從中期來看，全球數據中心投資規模已遠超去年，而輝達最新的 Blackwell AI 晶片成為關鍵推動力。黃仁勳表示，隨著這些新一代數據中心陸續上線，未來幾年內，AI 算力市場仍將持續高速成長。
推理 AI 時代來臨，運算需求是過去的 100 倍
談到未來趨勢，黃仁勳強調：「我們正處於推理 AI 的開端。」與傳統 AI 不同，推理 AI 不再是單純輸出答案，而是會「思考」後再回答。像是 DeepSeek、ChatGPT-4.0、Grok-3 等新模型，能先拆解問題、搜尋內部知識，甚至自我反思後再選出最佳答案。這個過程所需的算力，遠遠超出過去的標準，推理 AI 的運算需求比傳統 AI 高出 100 倍。
AI 學習三階段，推理運算需求最高
黃仁勳進一步解析，AI 發展可分為三大階段：
- 預訓練 (Pre-training)：類似人類學習基本知識，例如語言、數學等。
- 後訓練 (Post-training)：AI 透過人類反饋、強化學習、模擬測試等方式來精進自身能力，這個階段的算力需求已遠高於預訓練。
- 推理 (Inference)：當 AI 正式運行時，為了提升回答品質，會先進行多次思考與計算，這讓推理運算需求暴增，相較於傳統 AI 模型，高出 100 倍之多。
AI 算力競爭激烈，產業進入高速成長期
算力需求的急速飆升，使市場對高效能運算 (HPC) 與雲端服務的依賴大幅提升。隨著輝達、AWS 等科技巨頭加碼布局 AI 基礎建設，全球 AI 產業正進入新一波高速成長期。
風險提示
加密貨幣投資具有高度風險，其價格可能波動劇烈，您可能損失全部本金。請謹慎評估風險。
