黃仁勳請辭恐波及美開源AI SemiAnalysis揭輝達供應鏈與新創兩大考驗

輝達 (NVDA-US) 共同創辦人黃仁勳請辭後，市場焦點迅速轉向執行長接班，但半導體研究機構 SemiAnalysis 認為，另一個可能受到衝擊的是美國開源人工智慧 (AI) 生態。若華府加強限制中國業者取得先進 GPU 算力，輝達與中國 AI 實驗室的合作也可能縮減。屆時，仰賴中國開放模型與推論軟體的美國新創，將更難取得原本可直接採用的技術成果。

SemiAnalysis 分析師 Dylan Patel 等人在 11 月 12 日發布的報告中寫道：「美國的開源生態系與許多新創公司仰賴中國 AI 模型。隨著黃仁勳離任、對中鷹派占上風，這套生態將受到重大衝擊。」

這種依賴從模型延伸到讓模型跑得更快的底層軟體。

SemiAnalysis 指出，中國部分尖端 AI 實驗室使用輝達 Blackwell GPU，輝達的開發者技術團隊也與這些實驗室合作，協助改善模型在 GPU 上的執行效率。

中國團隊公開的 DeepGEMM、DeepEP 等工具，分別用於加速矩陣運算與改善多張 GPU 之間的資料傳輸，相關成果已被 SGLang、vLLM 等廣泛使用的推論框架採用。

研究團隊認為，若輝達對開放模型的資金與工程支援減弱，同時美國收緊對中算力管制，中國實驗室可能把更多為 Blackwell 開發的最佳化工具留在內部。

對美國新創而言，能直接使用的開源工具變少，就可能得自行投入更多工程人力，才能把模型跑到同等效率。

SemiAnalysis 認為，這將讓已有自研模型與軟體能力的封閉式 AI 實驗室取得相對優勢。

開源 AI 也是輝達擴大 GPU 客戶群的一環。

SemiAnalysis 指出，大型雲端業者與前沿 AI 實驗室正投入自研晶片，而開放模型讓企業、政府及新興雲端業者也能自行部署 AI，為輝達創造更多 GPU 需求。

接班人若降低對開放模型的投入，輝達就更難透過這些客戶分散對少數大型買家的依賴。

黃仁勳離任後，另一項變數是華府會不會把對中晶片管制延伸至遠端算力。

SemiAnalysis 點名《遠端存取安全法案》(RASA)，指出政策焦點已從先進晶片能否出口到中國，擴大至中國企業能否透過海外資料中心使用這些晶片。

研究團隊主張，可透過受信任的雲端業者提供有限、可監管的算力，並對使用量設限。

分析師認為，若全面切斷中國實驗室取得輝達算力的管道，反而可能加速當地業者改用自研或中國製加速器，削弱輝達在當地 AI 軟體生態的影響力。

對台灣供應鏈而言，接班考驗則落在產能談判。

SemiAnalysis 指出，黃仁勳長期親自與台灣晶片供應商及南韓記憶體廠談判，提前鎖定邏輯晶圓、高頻寬記憶體 (HBM) 等關鍵產能。

以 SK 海力士 2027 年 HBM4 為例，該機構估計，輝達採購價格約為每 Gb 3 至 3.3 美元，其他一線客戶約為 3.7 至 4.1 美元。

分析師認為，若接班人難以維持同等的供應優先權，超微 (AMD-US)、博通 (AVGO-US) 及自研晶片的雲端業者，可能更容易取得新增產能。

輝達已任命財務長克雷斯 (Colette Kress) 代理執行長，並將從公司內外尋找正式接班人。

SemiAnalysis 指出，黃仁勳有約 60 名直屬主管，產品方向、供應商談判和客戶配貨等重大決策長期由他統籌。

這套扁平架構讓輝達在方向確立後能快速動員，也使接班人必須同時協調多條產品線與供應鏈。

研究團隊認為，接班後最難延續的，可能是輝達在短期回報有限時，仍願意持續投入的能力。

CUDA 就是先例，這項技術早年多年虧損、屢遭華爾街質疑，後來成為輝達 GPU 在 AI 市場的重要競爭優勢。