不只戰硬體性能！AI 晶片戰線越開越多，各巨頭從各種縫隙挑戰輝達

近來愈來漸多科技公司高喊要「挑戰輝達」，但其實不是瞄準同個戰場。從只做推論晶片的新創，到想掌握設計與製造整條供應鏈的雲端巨頭，再到只想降低自家成本的業者，這場競賽更像不同目標組成的分散戰線，而非單純正面對決。

輝達 AI 訓練市場優勢仍然最強。Silicon Analysts 整理估算，輝達 2025 年訓練市占率超過 90%，推論市占約落在 60%~75%。也就是說，各路挑戰者鎖定的，是訓練與推論中間約 15~30 個百分點的空隙。

不同公司切入方式差異明顯。Groq 專攻推論，主打模型完成訓練後的即時回應；Google 則把最新 TPU「Ironwood」定位為專為推論設計，並租賃 Google Cloud，讓客戶無法直接擁有硬體。OpenAI 與博通合作開發客製化 AI 晶片，目的是把自身模型與產品經驗直接寫進硬體，晶片部署於 OpenAI 自有與合作資料中心，不對外販售。

亞馬遜路線更激進。AWS 將 Trainium 開放外部客戶雲端租用，並累計部署 140 萬顆 Trainium 晶片；Anthropic Claude 已在超過百萬顆 Trainium2 執行。亞馬遜也承諾提供 OpenAI 20 億瓦 Trainium 運算容量，顯示不只想省成本，也想把自家晶片變成可生財的基礎設施。

第三方晶片供應商中，AMD 是少數同時銷售訓練與推論 GPU、且不是雲端平台的公司。Instinct MI300 系列已獲微軟 Azure、Meta、Dell、HPE 與 Lenovo 等客戶採用，執行長蘇姿丰也稱 MI350 系列為 Instinct 史上最大世代性能躍升。不過輝達 CUDA 生態仍是難以跨越的門檻。2025 年 1 月輝達年報指出，全球有超過 590 萬名開發者使用 CUDA 相關工具；SemiAnalysis 2024 年 12 月測試則顯示，AMD MI300X 關鍵訓練基準仍比輝達 H100 與 H200 慢 14%。

這也解釋為何各家公司不只比晶片規格，更比軟體與生態。亞馬遜持續強化 PyTorch 支援，AMD 推出 ROCm 7 與免費開發者雲端，都是為了降低客戶導入門檻。分析師也指出，大型雲端業者並不會完全離開輝達，而是希望掌握更多工作負載控制權同時，繼續與輝達、AMD 保持合作，因 AI 算力需求仍然極度強勁。

整體看來，輝達未必會因市占率下滑而成長減緩，因 AI 晶片市場仍在擴大。各家預估顯示，輝達整體 AI 晶片市占可能隨市場擴張而回復至約 75%，但總市場規模突破 2,000 億美元，輝達仍能賣出比現在更多晶片。真正變化在於，挑戰者不再想著成為「另一個輝達」，而是各自尋找最適合自己的位置。