你最近有沒有發現，不論是 AI、顯示卡還是美股新聞，幾乎都會看到「Nvidia」這個名字？
這家科技公司被稱為「AI的心臟」，市值甚至一度突破 4 兆美元。不過你可能會問：Nvidia是做什麼的？它只是做顯卡，還是有其他更關鍵的角色？
這篇文章會帶你從頭認識 Nvidia 的定位，了解它怎麼從遊戲顯卡起家，一步步成為 AI 基礎建設的主角。
Nvidia 是什麼公司？
Nvidia，全名Nvidia Corporation（中文譯名：輝達），成立於 1993 年。創辦人包括黃仁勳、Chris Malachowsky 和 Curtis Priem，總部位於美國加州的聖塔克拉拉。
這家公司是「無廠半導體」公司，也就是只設計晶片，不自己生產，而是交給像台積電這樣的代工廠負責製造。
一開始 Nvidia 專注在 3D 遊戲顯示卡市場。隨著時代演進，它的 GPU 開始被應用在更多領域，像是資料中心、機器學習、生成式 AI、科學運算等。
Nvidia 產品系列有哪些？帶你看 4 大主力！
Nvidia 目前擁有多條產品線，針對不同使用族群與應用場景設計。
以下是 4 個主力系列：
1. GeForce 系列：遊戲與創作的熱門顯卡
GeForce 是最廣為人知的顯卡系列，主要提供給遊戲玩家與創作者使用。最新 RTX 40 系列，例如 RTX 4090，不只效能頂尖還支援 AI 加速與光線追蹤技術。
- 適用族群：遊戲玩家、影像剪輯者、個人創作者
- 核心特色：支援 DLSS、RT Core、Tensor Core 加速
2. RTX A 系列：專業工作站使用
這系列取代過去的 Quadro，是為了專業場景打造，像是動畫製作、建築視覺化、工業設計等。
- 代表機種：RTX A6000
- 適用產業：建築、工程、媒體、醫療影像等高效能應用
3. H100 GPU：AI 運算的核心大腦
H100 是專為 AI 計算任務打造的晶片，基於 Hopper 架構，內含超過 800 億個電晶體。支援大型語言模型的訓練與推論，效能比前一代提升 6 倍以上。
技術亮點包含：
- 最高支援 80GB 的 HBM3 記憶體
- 引入 Transformer Engine，提升 GPT 類模型的處理效能
- 支援多實例 GPU（MIG），一張卡可以同時運行多個模型
4. B200 GPU：下一代 AI 推理引擎
2024 年推出的 B200 採用雙晶片設計，總共高達 2080 億電晶體效能是 H100 的兩倍。
適用場景從雲端 AI 到邊緣裝置，是目前市面上運算最強的 AI GPU。
為什麼 AI 離不開 Nvidia？
Nvidia 不只是做晶片，它最厲害的是打造了整套 AI 開發生態系統。
這也讓它在 AI 市場中很難被取代。
CUDA 平台：開發者離不開的工具
2006 年，Nvidia 推出 CUDA，讓開發者可以直接在 GPU 上跑平行運算程式。這個決定當時被認為太超前，但現在已是 AI 領域的事實標準。
- 全球已有超過 400 萬開發者使用 CUDA
- 整合TensorFlow、PyTorch、cuDNN、TensorRT 等工具
- 形成強大網路效應與開發者綁定力
軟硬體一體化，形成高轉換成本
很多開發者和企業已經投入大量資源在 Nvidia 的架構上。如果要切換到其他平台，不只技術門檻高也會耗費大量時間與成本。
這種「從底層到應用」的整合策略，是 Nvidia 難以被輕易取代的最大優勢。
Nvidia 的市場地位有多強？
Nvidia 在 AI 用途的 GPU 市場中，占有率超過 95%。這不只是技術優勢，更是壓倒性的市場主導力。
2025 年（截至 2025 年 4 月）財報重點如下：
| 項目 | 數值 |
|---|---|
| 營收 | 441 億美元（年增 69%） |
| 淨利 | 188 億美元 |
| 資料中心收入 | 391 億美元，占比 88% |
| 現金儲備 | 537 億美元 |
即便美國對部分晶片（如 H20）實施出口管制，Nvidia 的基本面依舊穩健，展現了良好的抗風險能力。
Nvidia 未來還能走多遠？
Nvidia 並未滿足於現有地位，它也正積極布局下一波科技浪潮，包括：
- 人形機器人（Isaac GR00T 平台）
- 自動駕駛系統（Drive Thor）
- 量子運算整合
- 與任天堂合作開發 Switch 2 晶片
但同時也面臨挑戰，例如：
- 地緣政治風險，例如出口限制與關稅政策
- 雲端大客戶開始自研晶片（像是 Google TPU、Amazon Trainium）
- 高估值壓力，市場對未來成長的預期極高
常見問題 FAQ
Q1：NVIDIA 跟 AI 有什麼關係？
NVIDIA 在 AI 領域扮演關鍵角色，因為它的 GPU 是目前主流 AI 模型訓練與推理的基礎硬體。像是 ChatGPT、GPT-4、Midjourney 等熱門 AI 工具，背後都使用 NVIDIA 的 H100、A100 等晶片支援。
NVIDIA 提供完整的 AI 開發生態系統，包含 CUDA、cuDNN、TensorRT 等軟體平台，協助開發者快速建模與部署 AI 應用。
Q2：輝達在台灣有多少員工？
根據公開資料，NVIDIA 在台灣設有分公司與工程團隊，主要負責晶片設計驗證、客戶支援與軟體整合等任務。2024 年資料顯示，NVIDIA 台灣辦公室約有 600～800 名員工，並持續擴編中。
台灣也扮演 NVIDIA 晶片量產的重要基地，許多 GPU 都交由台積電代工製造。
Q3：NVIDIA 台灣薪水高嗎？
NVIDIA 在台灣屬於薪資水準較高的科技公司之一。根據面試與求職平台 Glassdoor、104 等數據：
軟體工程師：平均年薪約落在 180～250 萬台幣（依資歷變動）
硬體驗證／IC 設計職位：起薪多在 150 萬以上
資深工程師或管理職：年薪可突破 300～400 萬
NVIDIA 也提供股票分紅與獎金，是許多工程師夢寐以求的職場之一。
Q4：NVIDIA 可以刪除嗎？
如果你指的是「NVIDIA 驅動程式」或「NVIDIA 顯卡軟體」，當然可以手動從電腦中移除。不過要注意：
若刪除驅動程式，顯示效能可能會受影響
若使用 GeForce 顯卡，建議保留驅動與 NVIDIA 控制面板，以維持最佳效能
結論：Nvidia不只是做顯卡，而是AI世界的引擎
如果你還以為 Nvidia 是單純的顯卡公司，那就真的低估它了。
今天的 Nvidia 已經是一家 AI 基礎建設公司，從晶片設計到開發工具、生態平台，全面支援人工智慧的運作。
在 AI 改變世界的浪潮中，Nvidia 就像是那顆提供能量的引擎，推動整個科技業向前。如果你對它的商業模式、財報數據或投資價值感興趣，歡迎點我查看更多主題延伸內容。
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