深入分析 NVIDIA 在 AI 時代取得成功的關鍵：垂直整合策略。了解 NVIDIA 如何透過整合其硬體、軟體和開發者生態，打造出領先業界的 AI 解決方案，並在未來的 AI 發展中持續保持競爭力。
在 1997 年 10 月，戴爾電腦（Dell）創辦人暨執行長 Michael Dell 曾被問到，如果是他掌管當時正陷於困境的蘋果電腦（Apple），會做出什麼決定。他不假思索地回答：「我會把公司關掉，然後把資金還給股東」。這種直截了當的態度，很符合當時個人電腦市場強調「模組化組裝與成本效益」的經營邏輯。
戴爾電腦的成功，很大程度歸功於只在客戶下單後才組裝電腦的直銷模式。透過不囤積大量庫存，該公司運用標準化零件、壓低成本，同時又能維持相當彈性的組裝流程。在「硬體彼此可替換」的 PC 時代，這種水平整合（Horizontal Integration）策略幫助戴爾登上了市場龍頭地位。
與此同時，史帝夫·賈伯斯（Steve Jobs）回到蘋果後，採取的卻是與戴爾相反的做法：堅決貫徹垂直整合（Vertical Integration），從晶片到作業系統、再到消費者體驗，都在同一個生態系內掌控。這在當時被外界視為「逆勢而行」，然而這種全方位整合也替後來的 iPhone 奠定了基礎，使蘋果成為全球市值最高的企業之一。
回顧這段歷史，整合與分工之爭在科技產業不斷演化。今日，NVIDIA 在自家年度 GPU 技術大會(GTC) 上，提出了對 AI 產業的整合式發展觀點，再度掀起「垂直整合」的正反辯論。
Erik
NVIDIA 的關鍵思維：功率成為首要瓶頸
過去許多人認為，NVIDIA 雖在 AI 模型訓練階段憑藉 GPU 種類與效能稱霸市場，但到了推論（Inference）階段，就可能面臨更多專用 ASIC 晶片的競爭。然而，NVIDIA 執行長黃仁勳在 GTC 演講時，針對這種說法提出了不同見解。
他強調的核心在於「功率」（也就是電力使用限制），而不僅僅是硬體的數量或晶片的晶體管密度。黃仁勳舉例，假設一座資料中心只有 1 兆瓦的供電額度，那麼同等功率下，最新的 Blackwell 架構比前一代 Hopper 強大 25 倍；而再下一個代號 Vera Rubin（簡稱 Rubin）的架構，效能更可望激增到 Hopper 的 900 倍。
換句話說，NVIDIA 所傳遞的訊息是：「不再只是比較晶片單價或是單一 GPU 的速度，而是要看相同功率設定下，究竟能產生多少 AI 輸出。」對資料中心而言，如果在既定的電力上限下，能有更高效率，那麼選擇 NVIDIA 的解決方案就更顯划算。
軟硬整合：NVIDIA 的完整生態系
NVIDIA 推動的垂直整合不只止於 GPU 晶片本身，還包含了系統設計與軟體優化。例如，GTC 期間特別亮相的 NVIDIA Dynamo，就是專門為大規模 AI 廠房（AI Factory）所設計的「作業系統」。Dynamo 可以動態配置成千上萬顆 GPU 的運算資源，依照工作需求自動分配。
特別是新世代「推理（Inference）模型」越來越像是「推敲式思考（Reasoning Models）」，需要經歷讀取資料、思考、再輸出答案等階段，造成算力分配需求多變。黃仁勳解釋，Dynamo 能將「思考階段」（prefill）和「回答階段」（decode）分開，甚至把 GPU 分為不同組合以最有效率地處理，目的就是在相同硬體下產生最大的 AI 效能。
為彰顯這種垂直整合概念，以下列出 NVIDIA GTC 2025 公布的重要布局：
| 領域 | 代表技術 | 主要特色 |
|---|---|---|
| 硬體 | Blackwell Ultra, Vera Rubin | 大幅提高運算效率，並在同一功率下提升 AI 推論能力 |
| 系統 | Kyber 架構、CPO 技術 | 重新設計機架與光纖互連，打造更高資源利用度的資料中心 |
| 軟體 | Dynamo 運算平台 | 動態分配計算資源，因應推敲式思考模型的多階段運作需求 |
| 網路 | NVLink、優化後的傳輸協定 | 通訊速度與延遲優化，支援大規模 GPU 併行架構 |
在這些領域同步推進的策略，讓每個環節彼此加成，構成一個「飛輪」效應：硬體越強，系統層面越能發揮效能；系統與軟體層越優化，再反饋至硬體市場需求，使生態系全面擴張。
功能取捨的帕累托前緣：GPU 對抗 ASIC
黃仁勳在演講中展示了所謂的「帕累托前緣（Pareto Frontier）」，用來描述 AI 推論在整體吞吐量（Throughput）與單一使用者的回應速度（Latency）之間的此消彼長。若只針對批次處理（Batch Processing）而生的專用 ASIC 晶片，也許可以在高吞吐量的情境佔優勢，但若遇到需要快速互動、並行思考的應用，就相對缺乏彈性。
NVIDIA 的 GPU 之所以具有優勢，不僅能在批次效率與即時回應之間做出細膩調整，更能隨著 Dynamo 軟體管理平台的優化，讓整體性能同時向「高吞吐」與「低延遲」兩端推進。黃仁勳認為，這種可程式化且彈性的硬體設計，能緊跟 AI 應用場景的快速演化，而專用 ASIC 在多變的市場需求下恐顯得力不從心。
整合與模組化的歷史循環
科技產業裡，垂直整合與水平分工之間，就像鐘擺一樣不停擺動。早期電腦誕生時幾乎都是各自做到底，但隨著零件標準化，組裝電腦逐漸成為主流。這讓戴爾可以靠水平整合成功。外界也因此預測，AI 產業最終可能會走向更多專用晶片，讓 GPU 不再一家獨大。
然而，NVIDIA 透過強調「在電力受限的世界裡，系統整合所能帶來的總體效能極大化」，試圖顛覆此一假設。AI 模型演進速度快，從早年單純的推論模式到現在的多階段思考模式，若沒有針對硬體、網路和軟體深度結合，便難以快速調整。垂直整合也因而有更多空間施展，且融合了彈性與高效能的特質。
可能的衝擊：雲端業者與初創公司的兩難
這套由 NVIDIA 主導的高度整合生態系，也為市場帶來多重衝擊：
- 雲端供應商陷入抉擇
Amazon、Google、Microsoft 等都嘗試發展自家 ASIC 協助 AI 推論，但若 NVIDIA 的整合模式效率破表，勢必拉高自研晶片的門檻，反而可能讓這些大型雲端企業更依賴 NVIDIA 的產品。 - AI 晶片初創公司需重新定位
過去專門鎖定推論市場的公司，可能發現自己在面對 NVIDIA 這種完整軟硬體優勢時，難以單靠低單價晶片突圍。如果無法在特定垂直領域有突破性表現，生存空間恐遭壓縮。 - 資料中心架構勢必重構
隨著 Kyber 機架與 CPO 光纖技術的推陳出新，以及集中化的 Dynamo 運算平台，未來的資料中心可能越來越像「NVIDIA 工廠」，在專為 GPU 而生的環境裡運轉。 - 功率變成核心指標
過去大家關注的是「CPU/GPU 單位成本」，現在則是「同樣功率下能產生多少 AI 運算成果」。這種思維框架的轉移，也正是 NVIDIA 現行策略的基礎。
對 AI 整體發展而言，若 NVIDIA 繼續把推論成本壓到比 Hopper 時代更低的水準（例如 Blackwell 下降約 87%，Rubin 甚至可望到 99.97% 的幅度），立基於多輪思考的複雜推論模型就更容易大範圍商用化，帶動更多元的 AI 應用爆發。
展望未來：誰能掌控決定性的整合優勢
戴爾在 1997 年對蘋果的輕蔑評論，在 PC 產業的時代脈絡下並非完全錯誤。然而，正如同賈伯斯之後所證明的，完全掌控整個生態系可以打造出前所未見的產品體驗。反觀今天，NVIDIA 與黃仁勳的整合打法，則是將硬體、系統、軟體及網路四大面向緊密結合，讓 AI 所需的一切都能在同一個平台中協調運作。
面對市場上各種 ASIC 專用晶片的挑戰，專注高效能 GPU 的 NVIDIA 不但沒有鬆手，反而持續強化從矽晶到軟體應用的整條供應鏈。對需要持續演進的 AI 領域而言，此一策略很可能進一步鞏固 NVIDIA 的市場主導地位。雖然專用晶片仍有機會在特定高穩定性應用中嶄露頭角，但那些持續有變化與高度彈性的 AI 工作負載，勢必更傾向選擇像 NVIDIA 這樣的全套解決方案。
最後，我們或許能從一則歷史教訓中得到啟發：整合與分工並非線性的單向演進，而更像是一個視時代背景與技術演進而擺動的鐘擺。如今，在 AI 產業高速發展、需求迅速轉變以及資料中心電力日趨稀缺的政策環境下，NVIDIA 的垂直整合路線，正以高效率與彈性兼具的姿態，大步邁向未來。正是這種持續優化的整合力量，讓我們見識到NVIDIA如何改寫 AI 競局。
