Nvidia (NASDAQ: NVDA) 作為人工智慧 (AI) 熱潮的核心，自 2022 年底 ChatGPT-3 對外公開後，股價已漲幅超過 1,100%。若你在想這檔股票是否仍有成長空間，以下是你需要了解的資訊。人工智慧能否打造出全球首個億萬富翁？我們的團隊剛發布了一份報告，聚焦於一家少有人知的公司——被稱為「不可或缺專獨」的企業，提供 Nvidia 和 Intel 都必須使用的關鍵技術。繼續閱讀…

從最基本的層面上，Nvidia 設計圖形處理單元 (GPU)。這些晶片最初是為了渲染視訊遊戲圖形而開發，但其在更賺錢的領域同樣表現出色——執行讓 AI 運作的複雜數學運算。

訓練一個 AI 模型本質上是一個龐大的數學問題。你需要同時執行數十億次計算，而 GPU 正是為了處理這類同時平行的運作而設計。傳統晶片一次處理一項任務，而 GPU 能一次性並行處理數千個運算，正好符合 AI 的需求。

Nvidia 的願景讓它在當前 AI 熱潮爆發前已領先多年，競爭對手則在追趕中仍顯不足。公司於 FY2026（截至 1 月 25 日）營收 2159 億美元，較去年成長 65%，較三年前的 270 億美元增幅近九倍。可見其指數式成長。

資料中心營收——幾乎全由 AI 需求驅動——於第四季達到 623 億美元，年增 75%。毛利率逾 75%，對於任何公司皆屬驚人，尤其是屬於硬體公司更是如此。

雖然 Nvidia 的晶片在市場上具備最強的技術領導地位，但這并非其護ences 的根本。

Nvidia 的 Compute Unified Device Architecture (CUDA) 是讓 GPU 不僅能渲染圖形，更能訓練與執行 AI 模型的軟體平台。公司早在 2000 年代初期便投資建構 CUDA，遠在當前 AI 熱潮之前。CUDA 已成為 AI 產業的事實標準。

這點尤為重要，因為 CUDA 僅能在 Nvidia 硬體上運行，從而形成高度黏著性。

數百萬名開發者熟悉 CUDA，且 PyTorch、TensorFlow 等主流 AI 框架均已針對它進行優化。

這意味著當企業或研究實驗室建構 AI 基礎設施時，通常是基於 CUDA，一旦建置在上面，搬遷至競爭者晶片將不僅費時，還相當昂貴。

因此，除了技術領先之外，Nvidia 的護ences 還源自於這種軟硬體生態系的深度綁定。

這種鎖定效應使得即便其他公司推出更強大的硬體，也很難吸引已在 CUDA 系統中沉澱的客戶。

總體而言，Nvidia 正站在人工智慧基礎設施的最前沿，其財務表現與技術壁壘共同支撐著未來的持續成長。